报告题目：拉普拉斯逆变换的近似计算
报告人：厉才康 教授
报告时间：2026年4月21日10:20-12:20
报告地点：数统学院504
邀请单位：成人网-成人店老板娘
报告内容简介：
拉普拉斯变换是一种在工程和科学领域中经常使用的强大工具。本文简要概述了拉普拉斯变换的概念及其在微分方程中的应用，包括若干基本的数学性质以及一项重要的并行算法特性。随后介绍了逆拉普拉斯变换的基本概念及其在求解微分方程中的作用。本次报告将探讨几种逆拉普拉斯变换方法，包括Stehfast法和BKL法。针对一类非线性偏微分方程，研究了这些逆拉普拉斯变换方法的数值近似，并比较了其计算结果。文中提供了示例以演示这些近似逆拉普拉斯变换方法。最后，作者希望介绍一些关于将深度学习应用于逆拉普拉斯变换的思路，以期将其作为求解非线性偏微分方程的高效求解器。
报告人简介：
厉才康，英国格林威治大学计算机及数学学院计算数学教授。毕业于玛丽皇后伦敦大学，获工程数学学士一等荣誉、航空力学博士，以及并行计算法与数值分析博士后。1989年入职格林威治大学，担任计算数学学科带头人超过20年。90年代初获欧洲奖学金（ERCIM Fellowship Programme），曾任法国国家研究院(//www.inria.fr/)、荷兰国家数学研究院(//www.cwi.nl/en/)及英国国家研究院(//www.ukri.uk/who-are-we/stfc/facilities/rutherford-appleton-laboratory/)访问学者。现任白金汉大学、福州大学、江南大学访问教授。
主要研究方向为微分方程计算法、反问题、数据分析、机器学习、深度学习及并行计算。在应用方面，主要集中于生物模型、养分吸收模型、心脏肌肉收缩模型、计算金融、风车风力结构与噪音研究。曾获多项英国及欧盟资助项目，其中包括：2012年欧盟噪音项目、2014年欧盟计算金融项目、2021年伦敦数学会随机方程与应用项目。
杂志主编：Journal of Algorithms and Computational Technology, SAGE Publishing。书籍主编：Chapman & Hall/CRC Press "Numerical Analysis and Scientific Computing Book Series"。
