廖奇峰课题组唐科军（博）2019年2月参加SIAM-CSE会议并做报告

美国工业与应用数学联合会议于2019年2月25日至3月1日在美国华盛顿州斯波坎召开。此次大会主题是“计算科学与工程”(SIAM CSE)。会议内容包括应用数学领域的前沿研究方向与技术的工业应用。

此次我受邀在模型简化与数据驱动研讨会上做主题报告，报告题目是“Rank adaptive tensor recovery based model reduction for partial differential equations with high dimensional random inputs”。这篇论文的工作主要是利用含随机参数的微分方程里的解的低维结构构造张量恢复算法实现模型化简。这项工作基于研究的问题给出了一种全新的张量恢复初始化方法，这种初始化方法具有数值鲁棒性，可以加速张量优化算法的收敛。

2019年2月25日我前往华盛顿州斯波坎注册参加该会议。在当地时间26号上午，我以口头汇报的形式详述了我的工作。在本次汇报中，我与在场的与会人员进行了热烈的讨论与深入的交流，讨论中的思维碰撞使我受益匪浅，感受良多。在完成了自己的报告之后，我也参与了多场研讨会，倾听了来自世界各地专家学者的最新工作，其中不乏奇思妙想之作，让人醍醐灌顶，这对我接下来的工作颇有借鉴意义。

非常感谢学校和课题组能够给我参会并展示自己工作的机会，接下来的日子希望自己能够再做出一些有影响力的工作。