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闫亮
教授
数学学院
计算数学系
电话:
02552090590
邮箱:
yanliang@seu.edu.cn
地址:
九龙湖校区图书馆513
邮编:
211189
  • 闫亮,教授、博士生导师。主要从事不确定性量化、贝叶斯建模与计算、反问题以及科学机器学习的研究。2017年入选江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象,2018年入选东南大学首批“至善青年学者”(A层次)支持计划,2019年在第十一届反问题年会上获得“优秀青年学术奖”。2021年获得东南大学首届“杰出教学奖”。目前主持在研国家自然科学基金重大研究计划培育项目和面上项目各一项,主持完成国家自然科学基金面上项目、青年项目和江苏省自然科学基金青年项目各一项。已经在《SIAM J. Sci. Comput.》、《Inverse Problems》、《J. Comput. Phys.》、《Comput. Meth. Appl. Mech. Eng.》等国内外刊物上发表30余篇学术论文. 自从加入东南大学以来,承担数学学院本科生:数学分析、深度学习基础等课程;数学学院研究生:现代数值计算方法、不确定性量化方法导论;本科面上:高等数学(A)、复变函数;工科研究生:数值分析等课程教学任务。2015年和2017年获得`东南大学“吾爱吾师” 十大我最喜爱的老师‘称号,2019年获得`东南大学“吾爱吾师”-数学学院最受欢迎老师`称号。
    2020-至今,东南大学 博士研究生导师; 2017-至今, 东南大学 硕士研究生导师; 2011/6-至今,东南大学数学学院,讲师、副教授、教授
    2006/9-2011/6, 兰州大学数学与统计学院,应用数学专业,博士;2009/10-2011/3,美国普渡大学数学系,计算数学专业,联合培养博士;2002/9-2006/7,兰州大学数学与统计学院,数学基地班,学士
  • 招生方向:数学、统计(熟练C++、Python编程优先)

    硕士研究生----深度贝叶斯方法(深度学习+贝叶斯); 科学机器学习方法;不确定性量化方法及应用;

                             统计反问题;数据同化;多保真建模及在可靠性分析、验证与确认(V&V)中的应用.

    博士研究生----深度贝叶斯方法:理论、算法及其实现.

    博士后-----  不确定性量化;贝叶斯建模及计算;科学机器学习

    研究方向不确定性量化、贝叶斯建模及计算、反问题、科学机器学习

    Research InterestsResearchID,Google scholar

    Bayesian modeling and computation

    -Uncertainty quantification

    -Inverse and ill-posed problems

    Scientific machine learning


    Submitted:

    6. Y.W. Yin, L. Yan, Deep decomposition method for the limited aperture inverse obstacle scattering problem, 2024.

    5. Y.Y. Wang, L. Yan, Data-driven operator inference for parameter estimation in nonlinear partial differential equation,  2024.

    4.  Y.W. Yin(尹运文), L. Yan, Bayesian model error method for the passive inverse scattering problem, 2023.

    3.  Z.W. Gao, S.L. Wu,  L. Yan and T. Zhou, Operator learning based coarse solver for Parareal, 2023.

    2Z.W. Gao, L. Yan, T. Zhou, Adaptive operator learning for infinite-dimensional Bayesian inverse problems, 2023.      

    1W.B. Liu, L. Yan, T. Zhou, Y.C. Zhou, Failure-informed adaptive sampling for PINNs, Part III: applications to inverse  problems, 2023.

    Journal Papers:

    37.   H. Gu(顾昊), X. Xu, L. Yan, Inverse elastic scattering by random periodic structures, Journal of Computational Physics,2024,501:112785.

    36.   Z.W. Gao, T. Tang, L. Yan, T. Zhou, Failure-informed adaptive sampling for PINNs, Part II: combining with re-sampling and subset simulation, to appear in Communications on Applied Mathematics and Computation2023 (Invited contribution to a special issue for Prof. Remi Abgrall 's 60th birthday).

    35.   Z.W. Gao(高志伟), L. Yan, T. Zhou, Failure-informed adaptive sampling for PINNs,  SIAM J. Sci. Comput., 45(4): A1971-A1994, 2023.

    34.   Y. Y. Wang(王艳艳), Q. Li(李倩), L.Yan, Adaptive ensemble Kalman inversion with statistical linearization,  Communications in Computational Physics, 33:1357-1380,2023.

    33.   Y.C. Li(李勇超),Y. Y. Wang(王艳艳)L.Yan, Surrogate modeling for Bayesian inverse problems based on physics-informed neural networks, Journal of Computational Physics, 475:111841,2023.

    32.   L. Yan, T. Zhou, Stein variational gradient descent with local approximations, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 386:114087,2021.

    31.   L. Yan, X.L. Zou(邹熙灵),  Gradient-free Stein variational gradient descent with kernel approximation, Applied Mathematics Letters, 121: 107465, 2021.

    30.   L. Yan, T. Zhou, An acceleration strategy for randomize-then-optimize sampling via deep neural networks,  Journal of Computational Mathematics, 39(6):848-864, 2021.

    29.   A. Narayan, L. Yan, T. Zhou. Optimal design for the kernel interpolation: applications to uncertainty quantification,  Journal of Computational Physics, 430:110094,2021.

    28.   L. Yan, T. Zhou, An adaptive surrogate modeling based on deep neural networks  for large-scale Bayesian inverse problemsCommunications in Computational Physics, 28:2180-2205,2020. (A special issue on Machine Learning for Scientific Computing)

    27.   F.L. Yang, L. Yan, A non-intrusive reduced basis EKI for time-fractional diffusion inverse problems,  Acta Math. Appl.Sinica-English Serier, 36(1):183-202, 2020.(A special issue for IP)

    26.   L. Yan, T. Zhou. Adaptive multi-fidelity polynomial chaos approach to Bayesian inference in inverse problems,  Journal of Computational Physics, 2019, 381: 110-128.

    25.   L.Yan, T. Zhou.  An adaptive multi-fidelity PC-based ensemble Kalman inversion for inverse problems,  International Journal for Uncertainty Quantification2019, 9(3):205-220.

    24.   Y.X. Zhang, J.X. Jian, L. Yan, Bayesian approach to a nonlinear inverse problem for time-space fractional diffusion equation, Inverse Problems, 2018, 34:125002(19pp).

    23.   F.L. Yang,  L. Yan, L. Ling. Doubly stochastic radial basis function methodsJournal of Computational Physics2018, 363: 87-97.

    22.   L. Guo, A. Narayan, L. Yan, T. Zhou.Weighted approximate Fekete points: sampling for least-squares polynomial approximation, SIAM J.  Sci. Comput., 2018, 40 (1), A366-A387.

    21.   L. Yan, Y. X. Zhang. Convergence analysis of surrogate-based methods for Bayesian inverse problems, Inverse Problems, 2017, 33:125001(20pp).

    20.  L. Guo, Y. Liu, L. Yan,Sparse recovery via lq-minimization for polynomial chaos expansionsNumer. Math. Theor.  Meth. Appl., 2017,10(4):775-797.

    19.   L. Yan, Y. Shin, D. Xiu. Sparse approximation using L1-L2 minimization and its application to stochastic collocation SIAM J.  Sci. Comput., 2017, 39 (1): A229–A254.

    18.   Y.X.Zhang, L. Yan. The general a posteriori truncation method and its application to radiogenic source identification for the Helium production-diffusion equationAppl. Math. Model.,2017, 43 :126-138.

    17.   J.J. Liu, M. Yamamoto, L. Yan. On the reconstruction of unknown boundary sources for time fractional diffusion process by nonlocal measurement. Inverse Problems, 2016,32(1): 015009.

    16.   L. Yan, L. Guo. Stochastic collocation algorithms using l1-minimization for Bayesian solution of inverse problems,  SIAM J.  Sci. Comput., 2015,37(3), A1410–A1435.

    15.   L. Yan, F. L. Yang. The method of approximate particular solutions for the time-fractional diffusion equation with a non-local boundary condition, Comput.  Math. Appl., 2015,70:254-264.

    14.   J.J.Liu, M. Yamamoto, L. Yan. On the uniqueness and reconstruction for an inverse problem of the fractional diffusion process, Appl. Numer.  Math., 2015, 87:1-19.

    13.   L. Yan, F.L Yang. Efficient Kansa-type MFS algorithm for time-fractional inverse diffusion problems, Comput.  Math. Appl.,2014, 67:1507-1520.

    12.   L. Yan, F.L. Yang. A Kansa-type MFS scheme for two-dimensional time fractional diffusion equationsEng. Anal. Bound.  Eleme.,2013, 37 (11): 1426–1435.

    11.   H. F. Zhao, L. Yan, J. J. Liu. On the interface identification of free boundary problem by method of fundamental solution. Numer.  Linear Algebra  Appl., 2013, 20(2)385-396.

    10.   L. Yan, L. Guo, D.Xiu. Stochastic collocation algorithms using L1-minimizationInt. J. Uncertainty Quantification,  2012, 2(3): 279–293.

    9.     L. Yan, F. L. Yang, C. L. Fu. A new numerical method for the inverse source problems from a Bayesian statistical perspective. Int. J. Numer. Meth. Eng., 2011, 85:1460-1474 

    8.     Y.X. Zhang, C. L. Fu, L. Yan. Approximate inverse method for stable analytic continuation in a strip domain. J.  Comput. Appl.  Math., 2011, 235: 1979-1992 

    7.     L. Yan, C. L. Fu, F. F. Dou. A computational method for identifying a spacewise-dependent heat source. Int.  J. Numer.  Meth. Biomedical Eng., 2010,26: 597-608

    6.     L. Yan, F. L.Yang, C.L.Fu. A meshless method for solving an inverse spacewise-dependent heat source problem. Journal of Computational Physics,, 2009, 228(1):123-136

    5.     F. L. Yang, L. Yan, T. Wei. The identification of a Robin coefficient by a conjugate gradient method. Int. J.  Numer. Meth. Eng.,2009,78:800-816

    4.     L. Yan, F. L. Yang, C. L. Fu. A Bayesian inference approach to identify a Robin coefficient in one-dimensional parabolic problems. J.  Comput. Appl.  Math., 2009, 231(2):840-850

    3.     F. L. Yang, L. Yan, T. Wei. Reconstruction of part of a boundary for the Laplace equation by using a regularized method of fundamental solution. Inverse Problems  Sci. Eng.,2009,17(8):1113-1128.

    2.     F. L. Yang, L. Yan, T. Wei. Reconstruction of the corrosion boundary for the Laplace equation by using a boundary collocation method. Math. Comput. Simu., 2009,79(7):2148-2156 

    1.     L. Yan, C. L. Fu, F. L. Yang. The method of fundamental solutions for the inverse heat source problem. Eng. Anal. Bound. Elem., 2008, 32(3) :216-222. 



  • 基金项目:


    10) 可扩展贝叶斯算子学习方法研究及其应用,国家自然科学基金“可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划培育项目(No. 92370126) 2024.1-2026.12, 主持  

    9) 深度贝叶斯反演方法及其应用,国家自然科学基金面上项目( No. 12171085) 2022.1-2025.12, 主持

    8) 国家自然科学基金-面上项目( No. 11771081) 2018.1- 2021.12, 主持,结题

    7) 东南大学基本科研业务费优秀青年教师资助项目,2019.1-2021.12,主持,结题

    6) 东南大学基本科研业务费高水平论文项目,2016.3-2017.12,主持,结题

    5) 国家自然科学基金-青年项目(No.112010662013.1-2015.12, 主持,结题

    4) 江苏省自然科学基金青年项目(No. BK2012320)2012.7-2015.6,主持,结题

    3) 博士后基金第六批特别资助(No. 2013T60482), 2013.7-2014.9, 主持,结题

    2) 博士后基金第51批面上(No.2012M511164),2012.6-2013.9,主持,结题

    1)  东南大学高校基本科研业务费专项资金,2012.6-2013.6 , 主持,结题

    荣誉:

    15)东南大学优秀本科生导师,2023年

    14)东南大学优秀本科生导师,2022年

    13)东南大学首届杰出教学奖”-教学新秀奖,2021年

    12)  第十一届反问题年会“优秀青年学术奖”,2019年

    11)  东南大学第十五届“吾爱吾师”数学学院最受欢迎老师,2019年

    10) 东南大学首批“至善青年学者”(A层次), 2018年

    9)  江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象, 2017年(考核优秀)

    8)  东南大学第十三届“吾爱吾师” 十大我最喜爱的老师,2017年

    7)  东南大学第十一届“吾爱吾师” 十大我最喜爱的老师,2015年

    6)  第六届江苏省自然科学学术活动月优秀学术论文 二等奖,2015年

    5)  江苏省SIAM年会首届优秀论文奖,2015年

    4)  东南大学青年教师授课竞赛 三等奖,2014年

    3)  71871奖教金 二等奖,2013年

    2)  东南大学首开课,优秀奖,2013年(全校1名)

    1)  江苏省科学技术奖三等奖,2012年(排名第7)

    学生指导:

      研究生:

    学术硕士 

    李勇超2019.9 -2022.3,杭州阿里巴巴集团)

    李   倩2019.9 -2022.6,上海韵达) 

    邓   璇2020.9 -2023.6,福州国家电网)

    高志伟(2021.9-)

    施宇轩(2022.9-)

    高宇飞(2022.9-)

    专业硕士 

    陈锦凡2020.9 -2023.6,航空工业成飞)

    路嘉伟(2021.9-)

    兰   叶(2022.9-)

    博士:

    王艳艳(2021.9- )

    尹运文(2023.3-)

    •  本科优秀生:

    钱成(07316130,保送复旦大学);雷正阳(07216114,保送北京大学); 汪宇惠(07318103,美国哥伦比亚大学); 顾昊(07218106,保送浙江大学); 吴双(07220110,保送浙江大学);李子熠(07322103);叶家顺(07Q22137)

    •  本科导师:  

    强基班:武梦园(07Q20104)、李晓萌(07Q20101)、邱晨萌(07Q20103)、叶文杰(07Q21108)、李逸骏(07Q21122)、江肇洋(07Q21123)、叶家顺(07Q22137)

    理科实验班:陈其麟(LK120318)、刘家睦(LK120301)、李浩瀚(LK21518)、肖仕钦(07221105)

    数学拔尖班:王淇(07J23111)

    •  指导毕业设计16名: 钱成(07316130)毕设被选为 校级优秀; 邹熙灵(07117108)毕设被选为校级优秀

    •  指导SRTP 14个队: 5个国家级+6个省级+2个校级重点+1个校级一般;


    教改项目:

    面向数学学院本科生的《统计机器学习方法》课程建设与实践,2019-2021, 东南大学校级教改项目











  • 编委:


    《数值计算与计算机应用》,2024.1-


    审稿人: 

    SISC,SIAM-MMS, SIAM-JUQ, JCP, IP, CMAME, JSC,CiCP, IJ4UQ, AMM, CMA, IPSE, JIIP, AML, AA, I.J. Heat Mass Trans., EABE, IEEE Systems, Man and Cybernetics: Systems; IEEE Signal Processing Letters......


    Conferences:


    • Inveited Speaker人工智能与计算数学会议,Mar. 16-17, 上海交通大学,2024.

    • Invited Mini-symposia Organizer: 第二届“中国机器学习与科学应用大会”Aug. 10-11,2024.

    • Invited Mini-symposia Organizer: SciCADE2024,Singapore, July 15 - 19, 2024.  

    • Invited  Speaker:   'AI + Math Colloquia', Oct. 20, 2023, 上海交通大学.

    • Plenary Speaker:  第十二届反问题、成像及其应用会议,Dec. 10-13, 2021, 南方科技大学.

    • Invited Speaker: 反问题与不确定性量化应用专题研讨会,  Aug. 29-30,  2021, 天元数学东北中心,长春.

    • Invited Mini-symposia Speaker: 机器学习与科学应用大会,  Aug.  27-29,  2021, 上海交通大学.

    • Mini-symposia Organizer:  全国计算数学年会,Aug.  15-19, 南京.

    • Invited Speaker: Workshop on CFD and UQ,  June 25-26,  2021, 上海交通大学.

    • Invited Speaker: 国家天元数学西北中心主题年活动“ 模型数据混合驱动的石油勘探反演方法专题研讨班”, Dec. 19-22, 2020.

    • Invited Speaker:国家天元数学西北中心“计算地球物理与偏微分方程反问题会议”, Nov. 21-22, 2020.

    • Invited Speaker: 数学及其交叉科学研讨会, Nov. 14-15,  2020, 同济大学.

    • Invited Speaker:The Forum on Scientific and Engineering Computation,Oct.14, 2020, 上海交通大学.

    • Invited Mini-symposia Speaker: SIAMUQ20, Mar. 23-27,  2020, TUM, Germany.

    • Invited  Speaker: Workshop on Computational Fluid Dynamics and UQ, Mar. 13-15, 2020, Shanghai.

    • Invited  Speaker: 应用反问题理论与数值方法研讨会, Feb. 21-24, 2020, 上海财经大学.

    • 主题报告: 第八届模型V&V专题研讨会, Dec. 13-14,  2019,中国工程物理研究院, 成都.

    • Invited  Speaker: 复杂物理问题的计算方法研讨会,  Aug. 28-30,  2019, 南京航空航天大学.

    • Invited  Speaker:  UQ热点问题研讨会,  Aug. 23-25,  2019, 天元东北中心, 吉林长春.

    • Invited  Mini-symposia Speaker: 全国计算数学年会,July 31-Aug. 4, 2019,哈尔滨工业大学.

    • Invited  Mini-symposia Speaker:  AIP, July 7-12, Grenoble, France.

    • Invited  Speaker: 实验设计与UQ2019年学术研讨会, July 3-4,2019, 中科院数学与系统研究院,北京.

    • Plenary Speaker:  第十一届反问题、成像及其应用会议,Jun. 22-24, 2019, 兰州大学.

    • Invited  Speaker: 微分方程反问题与图像处理研讨会,May 24-26,2019, 中国民航大学,天津.

    • Invited  Speaker: 反问题与偏微分方程计算研讨会,April 12-14, 2019,天元西北中心,陕西西安.