报告题目： Why spectral methods are preferred in PDE eigenvalue computations

           in some cases?

报告人： 张智民 教授

报告时间：2018年5月18日下午4：30--5：30

报告地点：数统院307报告室

                                                   
数学与统计学院
2018.5.17  

摘要: When approximating PDE eigenvalue problems by numerical methods such as finite difference and finite element, it is common
knowledge that only a small portion of numerical eigenvalues are reliable. As a comparison, spectral methods may perform extremely well in some situation, especially for 1-D problems. In addition, we demonstrate that spectral methods can outperform traditional methods and the state-of-the-art method in 2-D problems even with singularities.
报告人简介: 张智民，教授，北京科学计算研究中心应用与计算数学研究部主任。先后在美国德州理工大学（Texas Tech University）任客座助理教授（1991）、助理教授（1993）、副教授（1997），美国韦恩州立大学（Wayne State University）副教授（1999）、正教授（2002）、湖南师范大学潇湘学者特聘教授（2003-2009），2010年荣获教育部“长江学者”讲座教授(中山大学)，2013年入选“千人计划”。曾任Mathematics of Computation等7个国际计算数学杂志编委。发表SCI杂志学术论文 130 余篇，在国际学术会议大学报告包括世界华人数学家大会上做45分钟邀请报告（2010），Ivo Babuska 90th生日学术会议12个报告人之一（2016，University of Texas at Austin）.