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2022年3月11日，学会旗舰会刊《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》（CSIAM-AM）在继2021年被认定为“中国数学领域高质量科技期刊分级目录”应用数学类T1级后，又被ESCI（Emerging Sources Citation Index）收录，标志着会刊发展的又一里程碑！
CSIAM-AM于2020年4月正式创刊，2021年8月向科睿唯安提交申请，在短时间内被ESCI 收录表明CSIAM-AM发表文章的学术质量及学术影响得到了国际认可，对扩大期刊传播范围，增加期刊显示度，提升学术影响力具有重要意义。
在此，CSIAM-AM向为会刊发展做出巨大贡献的各位编委、辛勤工作的编辑、审稿专家、热情支持期刊的作者们表示衷心的感谢，并向长期关注期刊发展的读者表示最诚挚的谢意！
千里之行，始于足下。我们将继续努力，在提升办刊质量的道路上深耕，为共同打造学术精品研究成果交流与共享平台不断奋斗！
会刊2022年第一期现已正式上线发行，欢迎大家查阅并踊跃投稿！
【期刊主页】：https://www.global-sci.org/csiam-am.html
【投稿地址】：https://mc03.manuscriptcentral.com/csiam
ESCI简介：ESCI是科睿唯安（原汤森路透集团）于2015年推出的一种新的期刊引文索引数据库，主要收录新兴科技领域及具有地区性影响力的高质量学术期刊，从而扩展Web of Science核心合集的收录范围和评价规模。ESCI的推出为Science Citation Index-Expanded (SCIE) 数据库收录期刊的遴选过程增添一道门槛，申请期刊一般需要在被ESCI收录后并满足了更高的遴选标准才有可能被SCIE数据库收录。因此，ESCI数据库被广泛认为是SCIE 数据库的预备队。
CSIAM-AM编委会供稿
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从根源上，我国杰出人才越来越难培养，归根结底是早期青少年的教育问题。在小学、中学等基础教育阶段，青少年往往被培养应试教育的能力。
要求天性各异的孩子将每件事做得整齐划一，直接导致了孩子的创新能力被扼杀和抑制。有的青年科技人员不善于创新，归其原因就是从小受到这种教育的影响，在性格上潜移默化、成为不敢创新的乖宝宝。
今年我的提案主要是针对目前不少用人单位和部门重 “引进”、轻“用好”的现象。现在的用人单位在汇报材料中经常以引进了多少人才为指标，但却忽视本单位的已有科研人员。这种现象会使得很多人对本单位丧失忠诚度，缺乏学术的长期规划，转而追求短平快的科研效益。这也会导致一些荒诞的怪现状。
去年两会，中国科学院院士、全国政协常委袁亚湘的两会提案（袁亚湘院士建议：禁止对青年科技人员设不合理定量考核指标）经报道后，在学术圈引起热议。一年后，针对该提案，收到了哪些有效反馈，建议是否收到一定积极的效果？作为研究生导师，他是如何进行人才培养的；在创新人才培养过程中，需要把握的最重要因素是什么？
今年两会前夕，《中国科学报》记者采访了袁亚湘院士。他针对青年科技人员应重用及待遇问题将自己的思考和体会一一道来。
杰出人才需要宽松环境
中国科学报：本报去年关于您两会提案的报道刊发后在学术圈影响很大。一年后，针对您的提案，您收到哪些有效反馈？您的建议是否起到了一定积极的效果？
袁亚湘：去年关于我两会提案的报道的确得到了社会各界的很大反响， 体现在三方面。
首先是收到了很多反馈，其次是引起了有关部门的重视，第三也有一些积极的效果。
很荣幸，该提案被评为了全国政协2021年度的优秀提案。相关单位纷纷来电，表示其对该情况非常重视，并将采取相应的措施。例如，科技部相关司局反馈，将针对青年科技人员的成长和发展特点进行一些改革。过去过于注重科研工作数量的做法将逐步矫正。国家自然科学基金委在基金申请时对发表文章的第一作者、通讯作者的要求和条件也逐渐淡化。
冰冻三尺非一日之寒，青年科研人员在一夕之间“减负”不现实，改变也不是立竿见影的。我相信，只要有愿意为青年科研人员“松绑”的意愿，总体发展会越来越向好。
中国科学报：您目前有多少研究生？距“钱学森之问”的提出已经过去了很多年，在您看来，中国为何很难出杰出人才？在创新人才培养过程中，需要把握的最重要因素是什么？您有何经验分享？
袁亚湘：我目前有5名博士生和3名硕士生。跟高校的博导相比人数不算多。
谈到杰出人才的培养问题，我感觉现如今很多年轻人各方面的压力是比较大的。
所谓杰出人才的培养并不是想象中看好某人的潜力重点培养，他/她就一定会成为杰出人才。
事实上，青年科研人员培养、成长的过程本身，就是一个杰出人才的筛选过程。这个过程需要为青年人提供一个宽松的环境，大家同在这个环境下脱离导师的指导、独立成长发展，后劲十足、具有独立思考和科研能力的杰出人才就会在此过程中逐渐崭露头角。这是我理解的杰出人才真正的发展之路。
我们国家不少部门目前表现得较为急功近利，常常把“钱学森之问”挂在嘴边，希望尽快培养出几个杰出人才。然而，这种做法恰恰是在“揠苗助长”，不利于杰出人才的培养，甚至可能成为杰出人才成长的桎梏。
在上大学前，我曾经当过几年农民，喜欢以农民伯伯举例：农民只要把田地耕平、适时施肥浇水，田地里总会有几株稻谷长势喜人。反之，如果农民在刚播了种、庄稼抽了芽没多久就选定田里某一小块地方，特殊对待、频繁施以肥水，禾苗很可能会被烧死或淹死，结果适得其反。
从根源上，我国杰出人才越来越难培养，归根结底是早期青少年的教育问题。在小学、中学等基础教育阶段，青少年往往被培养应试教育的能力。过度的刷题和应付过多考试，让孩子对学习的兴趣消磨殆尽。很多学生在家庭、社会等的舆论推手下，按部就班地考名牌大学、读研究生。
表面上这些学生具有光鲜亮丽的称号——某名牌大学学生，似乎是最衬得上“创新人才”名头的人。实际上，他们不一定是最有创新精神和能力的人。因为我们的应试选拔体系未必能选拔出真正有创新思想的人。有创新精神的孩子，大多不是乖宝宝，很可能在学校里爱调皮捣乱，却因此得不到应有的鼓励和关爱，继而被埋没。
要求天性各异的孩子将每件事做得整齐划一，直接导致了孩子的创新能力被扼杀和抑制。有的青年科技人员不善于创新，归其原因就是从小受到这种教育的影响，在性格上潜移默化、成为不敢创新的乖宝宝。
因此，我个人认为，培养研究生最重要的是要尽可能培养他们做研究的兴趣。自从我88年回国开始带学生，至今已经三十余载，也已培养了六十多名学生。
与有的老师“手把手”教学生不同，我培养学生的模式是鼓励其独立思考，根据自己的喜好去选题和作研究。相比较前者，在我的培养方式中，学生开始可能不适应、出成果慢，但厚积而薄发，后续他们往往能够迅速适应独立科研环境，更多地思考“为什么”而非只会人云亦云。在这方面，我的大部分学生的表现是令我满意的。
中国科学报：您很关注青年科研人员，您的课题组或实验室围绕的都是青年科技人员，他们会将他们的困难或工作瓶颈随时与您沟通吗？您都给出些什么样的解决之道？能否举个例子？
袁亚湘：我们课题组的人员构成基本以十年为一个代际，各个年龄层次的人员都有。相比较资深的专家，年轻的科技人员更有想象力和冲劲，因此他们是组里的研究主力。组里每个人、包括我本人的研究方向都各有特点、不尽相同。我对组里青年人的指导则与对待研究生类似，即在科研大方向的把握给予建议、供其参考，但绝不对其研究和决策“指手画脚”。
当然，在职称晋升、基金申请等重要环节，资深专家对青年科研人员的建议和帮助是不无裨益的。在这方面我会尽我所能地帮助我组里的青年人。
中国科学报：关于这个问题我能不能补充一下，是因为您是数学专业的。你也曾经在一些讲座中指出数学的一些特点，如美丽、真理、有趣、真难和智慧。您对学生的培养是不是也会结合这个专业的特点？
袁亚湘：我在科普时喜欢强调数学的各种特点，是为了激发听讲座和报告的观众，特别是孩子们对数学的兴趣。这一点同我培养学生的主旨是类似的。数学本身是很美的，具有各种规律性，应当是让小朋友感叹和大呼神奇的。但现在很多应试的题目让学生烦不胜烦，更谈不上喜爱了。我做科普就是希望能够尽我所能扭转大众、孩子们心目中对数学的偏见。
我本人的研究方向是优化。华罗庚先生当年大力推广的优选法，就是一种简单、实用的优化方法。在培养学生时，我也会通过优化方法的美妙和应用前景来激发学生的探索欲望。
转变培养理念
中国科学报：大学生及青年科研人员就业难已经成为大家普遍关注的问题，有很多名校及科研院所的博士生选择到一些高薪城市的小学任教，您如何看待这种现象？
袁亚湘：我认为此事应一分为二来看待。一方面，如果国家花费大量心血培养的高层次博士大都不再从事科研，这显然是对国家财力、人力、物力的极大浪费。另一方面，从每个个体的角度讲，个人选择无可厚非。我的博士生导师是位国际知名的数学家，他培养的博士生中也有一位去英国某小学当了小学校长。人各有志，如果能在自己真正感兴趣的领域发挥特长，那做什么都可以发光发热。
但是，必须强调，个体不代表群体。大批的博士脱离科研岗位的现象显然是不正常的。究其原因，可能又会归结为青年科研人员的压力过大。经济压力、晋升压力、科研压力等等几座“大山”使得有些原本对科研有兴趣的年轻人望而却步。这也是我不断呼吁给青年科研人员减轻压力、提供宽松科研环境的重要原因。
中国科学报：您在学习及工作期间有很多在国外交流的经验，能否分析下中西方教育与培养人才方面有何大的理念和方法上的差异？在帮助青年科学家成长过程中，您还有哪些好的建议？
袁压湘：中西方教育各有特色，培养理念也有较大差异。我国的基础教育注重基础知识的传授，这有利于学生打下扎实的基本功，但培养往往是标准化、模式化的。小朋友从小学习各种知识，方方面面都被用以比较、竞争，学习的目的变成了考试“名列前茅”。
在很多家长眼里，没有拿到前几名这知识就好像白学了似的。这导致我们的学生出现“高分低能”的现象。而西方则更注重学习能力的培养，孩子从小就学习查阅资料、自我总结等。剑桥大学有句名言:“In Cambridge, we teach you everything from nothing”，大意是“我们教会了学生一切，但表面上又好像什么都没教”。
英文中有两个单词都可以翻译成“学习”，但它们对应着学习的不同状态。中国的教育往往是让学生“learn”，是简单的学习和模仿。但真正的学习应当是“study”，是带着思考琢磨和学习，不仅仅学到“是什么”、更要思考“为什么”。同样地，我们的青年科研人员只有具有怀疑精神，常常思考“为什么”，才能真正做出原创性的研究工作。
当然，教育最不应扼杀的是学生的学习兴趣。只有对一件事有兴趣了，才有可能多思考，才能做出好的研究。
科研评价要看“产出”
中国科学报：青年科技人员的待遇问题一直备受关注，特别是没有留学经历与任何帽子的，请问对此您有何自己的思考？
袁亚湘：这是个很好的问题，而且这个问题与我今年的两会提案很相关。我今年提案的标题是“关于更加重视用好现有科技人才”。
近年来，党和国家对人才工作给予了越来越高的重视。2021年9月27-28日，中央召开了人才工作会议，提出了人才的培养、引进和用好。我的提案主要是针对目前不少用人单位和部门重 “引进”、轻“用好”的现象。现在的用人单位在汇报材料中经常以引进了多少人才为指标，但却忽视本单位的已有科研人员。这种现象会使得很多人对本单位丧失忠诚度，缺乏学术的长期规划，转而追求短平快的科研效益。这也会导致一些荒诞的怪现状。
试想，如果两个单位各自不受重视的人员跳槽到彼此单位，那么两位都会飞升为新单位的人才，而这两个单位却都会为此付出巨额的成本。同样地，重“海归”轻“土著”也是非常常见的现象。
本质上，“引进”人才是科研投入。而现在太多的单位将其当做科研产出来使用。一个单位有没有发展能力，最重要的最本质的还是使用好人才。 只有为人才提供施展才华的舞台，才能留住人才；否则，就算引进再多的人才仍然无法填补人才流失的缺口。
这是我呼吁要高度重视“使用”好人才的原因。
tzhou@lsec.cc.ac.cn
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About the Student Paper Prize
The EASIAM (East Asia section of SIAM, http://www.easiam.org/home.html) Student Paper Prizes are awarded every year to the student author(s) of the most outstanding paper(s) submitted to the EASIAM Student Paper Prize competition. This prize is solely based on the merit and content of the students' contribution to the submitted paper. The purpose of Student Paper Prizes is to recognize outstanding scholarship by students in applied mathematics or scientific computing. Each recipient of the EASIAM Student Paper Prize shall receive a framed certificate and a cash prize of US$300. Normally, up to three awards will be bestowed every year.
Eligibility
For this round of competition, the applicant must be a Ph.D student or a recent Ph.D graduate (within one year of her/his thesis defense on the application deadline) in universities of East or Southeast Asia.
Requirements
To enter the competition, each applicant must submit:
(1) a short vitae including her/his list of publications
(2) a complete paper
(3) a recommendation letter from the student's adviser that describes and evaluates the paper's contribution to the literature and the student's role in the publication.
Submission
The deadline of submissions is scheduled to June 30, 2022.The applicant should send the above documents (1) and (2) herself/himself, and ask her/his adviser to send the letter (3).
All the documents should be sent to Dr. Tao ZHOU (Chinese Academy of Sciences).
Email: tzhou@lsec.cc.ac.cn.
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2022年3月1日，第十届国际工业与应用数学大会（10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics，简称ICIAM 2023）主办方发起了小讨论会（Minisymposium）和分组报告（Contributed Talk）的提案征集，征集时间自2022年4月起，截至2022年12月，具体征集信息如下：
小讨论会（Minisymposium）
小讨论会由1-3个与工业和应用数学相关的主题会议组成。每一个主题会议应包含四场报告，时长2小时。每位报告人应有25分钟的报告时间、5分钟的讨论时间。
“工业研讨会”是小讨论会的一种形式，展示数学与工业融合发展相关成果，探讨全球工业与应用数学发展现状及趋势。“工业研讨会”的结构与一般小讨论会的结构相同。有关详细信息，请参见下方“工业研讨会”介绍部分。
计划组织小讨论会的组织者需在线提交一份申请，内容包括主题、会议简介(不超过100字)、报告人名单和报告标题，网址是：https://iciam2023.org。
当地科学程序委员会将对所有小讨论会的提案进行评审。提案获得通过后，每位报告人均需提交一份75字的报告摘要。
ICIAM 2023建议一个人不要组织一个以上的小讨论会。此外，不建议同一小讨论会上的大部分报告人来自同一单位，或会议论文的作者都来自同一单位。
重要日期：
提交开始日期：2022年4月1日
提交截止日期：2022年12月23日
结果通知时间：提交提案后的一个月内
报告人提交摘要的截止日期：2023年3月15日
未在2023年7月20日前注册并缴费的报告人将被取消报告计划。
小讨论会的日程表预计在2023年5-6月发布。
重要通知：
1.与会者报告次数限制：大会期间每位与会者最多只能做一次报告，包括分组报告，以确保每一位参会者充分享有展示其研究的机会。需要注意的是，工业研讨会、工业分组报告以及邀请报告不受此限制。如果你被邀请在1个以上的小讨论会上发言，我们建议你利用这个机会推荐一位同事或学生来陈述你的工作。
2.会议形式：原则上，ICIAM 2023将采用混合会议方式，即小讨论会中的会议可以采用线上线下报告的模式，如形势所需，我们也会将会议改为全线上形式。即便如此，ICIAM 2023不会报销任何费用，包括与会者的差旅费。
3.注册费退款：请参阅"取消和退款政策" ，网址：https://iciam2023.org/1047。
4.不免除注册费：ICIAM 2023不能免除小讨论会组织者和报告人的注册费，也不能报销他们的费用。因此，小讨论会组织者在组织会议时不得代表ICIAM 2023做出任何财务承诺。
组织小讨论会：
如想组织小讨论会，请在截止日之前向当地科学程序委员会提交申请。组织者负责确定讨论会主题、召集报告人、与报告人一起决定他们的报告标题，并根据需要提供其他信息。建议组织者尽可能邀请来自多个国家的报告人、以及女性和少数群体等代表性不足的群体的报告人。
一个小讨论会最多可以有四个组织者，他们也可以作为报告人和会议主持人。在进行小讨论会时，会议组织者应对小讨论会进行整体概述、介绍报告人、并为报告人和观众之间的讨论交流提供机会。
小讨论会组织者在选择报告人时，应认真考虑以下建议:
$\bullet$ 应主要根据报告人当前对该主题领域的贡献来选择。
$\bullet$ 报告人应尽可能是在该领域具有代表性的研究人员。
$\bullet$ 首位报告人要能够对该主题领域进行概述、正确看待该领域，尤其是关于应用方面，并对进行可持续研究和应用的新场地提出建议。建议小讨论会的组织者之一成为首位报告人。
如何准备小讨论会提案：
联系人必须是小讨论会的组织者之一。联系人应在线提交表格并提供以下信息：
联系人：提供全名、职位、单位、地址和邮箱。所有关于小讨论会的信件都将发送到联系人的邮箱。
一个小讨论会最多可以有四个组织者。在线填写表格时，请指定一名联系人。
小讨论会的标题：用不超过10个字的篇幅，尽可能准确、具体地描述小讨论会主题。
摘要：用不超过100个字的篇幅概括研讨会，以吸引从事该主题及相关领域研究的人员。建议在摘要中重点描述报告人解决的问题领域，以及在关键应用领域的重要性；阐述当前的研究方向以及正在研究的解决问题的方法，包括它们的优点和缺点；此外，描述小讨论会的范畴。
报告人：提供报告人的全名、单位、国家和邮箱，以及报告主题。
关于工业研讨会：最多提供三个关键词。必须选择一个工业数学方面（IMA，Industrial Mathematics Aspects）的选项。最多可以从经济活动（EA， Economic Activities ）及社会挑战（SC，Societal Challenges）列表中选择两个主题。
工业研讨会：
如上所述，工业研讨会是小讨论会的一种形式。“工业”一词在广义上是指从事经济活动的各种商业和贸易公司，以及从事教育和学术研究以外的非营利研发机构(包括金融机构、公共行政部门和医院)。大会鼓励来自工业领域的报告人积极参加研讨会。
工业研讨会将根据经济活动（EA）和社会挑战（SC）列表来组织。此外，提案应侧重于工业数学方面（IMA）列表中的一个项目(且仅一个)。
具体IMA、EA、SC列表参见网址：https://iciam2023.org/1030
分组报告（Contributed Talk）
每位报告人有15分钟口头报告时间，另有5分钟的讨论时间。如计划参加ICIAM 2023的分组报告，需在ICIAM 2023网站上在线提交表格，包括报告标题以及摘要(不超过75个字)，网址是：https://iciam2023.org。
“工业分组报告”是分组报告的一种形式，展示数学与工业融合发展相关成果，探讨全球工业与应用数学发展现状及趋势。有关详细信息，请参见下方“工业分组报告”介绍部分。
当地科学程序委员会将对所有提交的报告摘要进行评审。通过评审的报告将根据各自的主题组成两小时的主题会议。
重要通知:
1.与会者报告次数限制：大会期间每位与会者最多只能做一次报告，包括小讨论会，以确保每一位参会者充分享有展示其研究的机会。需要注意的是，工业研讨会、工业分组报告以及邀请报告不受此限制。
2.会议形式：原则上，ICIAM 2023将采用混合会议方式，如形势所需，我们也会将会议改为全线上形式。即便如此，ICIAM 2023不会报销任何费用，包括与会者的差旅费。
3.注册费退款：请参阅"取消和退款政策" ，网址：https://iciam2023.org/1047。
重要日期:
提交开始日期：2022年4月15日
提交截止日期：2022年12月23日
结果通知时间：提交提案后的两个月内
未在2023年7月20日前注册并缴费的报告人将被取消报告计划。
工业分组报告:
如上所述，工业分组报告是分组报告的一种形式。“工业”一词在广义上是指从事经济活动的各种商业和贸易公司，以及从事教育和学术研究以外的非营利研发机构(包括金融机构、公共行政部门和医院)。
工业分组报告将根据经济活动（EA）和社会挑战（SC）列表来组织。此外，提案应侧重于工业数学方面（IMA）列表中的一个项目(且仅一个)。
具体IMA、EA、SC列表参见网址：https://iciam2023.org/1030
此外，ICIAM 2023主办方也曾于2021年8月发布了嵌入会议（Embedded Meeting）和卫星会议（Satellite Meeting）提案的征集通知，征集时间自2021年8月26日起，截至2022年11月1日。具体征集信息如下：
嵌入会议（Embedded Meeting）
ICIAM 2023主办方现发起嵌入会议的提案征集。嵌入会议是指在国际工业与应用数学大会期间举办的、与国际工业与应用数学大会共享资源的会议。参与嵌入会议的人员需要注册为ICIAM 2023的参会者，嵌入会议将作为ICIAM 2023的主题会议举行。
如果您有兴趣组织嵌入会议，请联系卫星和嵌入会议委员会主席Takeshi Ogita教授，联系邮箱是：meetings-committee@iciam2023.org。邮件中请写明会议的基本情况，包括以下信息:
1 会议的范围和内容
2 当地组织委员会主席(他将与嵌入会议的组织者以及ICIAM 2023的组织者密切配合)
3 预估的参会人数
4 预计作报告人数
5 会议网站网址 (如果有)
请随时联系我们，提供尚未完全计划好的会议的一些暂定信息，这些信息将对其他计划举办相关会议的人有用。会议被接受/拒绝的通知将在提交申请后的两个月内发送给申请人。
1 提交开始日期：2021年8月26日
2 提交截止日期：2022年11月1日
3 结果通知时间：提交申请后的两个月内
卫星会议（Satellite Meeting）
ICIAM 2023的组织者现发起卫星会议的提案征集。卫星会议是指在2023年国际工业与应用数学大会召开的几周内举行的、以大会参与者感兴趣的方向作为主题的会议，会议地点上要便于大会参与者将参加卫星会议一事融入一次旅行当中。卫星会议除了会在ICIAM 2023 官网页面上有所体现以外，与ICIAM并无官方联系。
卫星会议将由独立的组织或团体进行组织和管理，通过的会议提案将被登记为ICIAM卫星会议。卫星会议的组织者应在其会议网站中提及本次会议是ICIAM2023的卫星会议。但是，ICIAM不会为卫星会议提供任何财政或其他支持。
如果您有兴趣组织卫星会议，请联系卫星和嵌入会议委员会主席Takeshi Ogita教授，联系邮箱是：meetings-committee@iciam2023.org。邮件中请写明会议的基本情况，包括以下信息:
1 会议的全称(包括名称缩写)
2 会议的范围和内容
3 当地组织委员会主席(他将与卫星会议的组织者以及ICIAM 2023的组织者密切配合)
4 预估的参会人数
5 会议的举办地点和日期
6 会议网站网址(如果有)
请随时联系我们，提供尚未完全计划好的会议的一些暂定信息，这些信息将对其他计划举办相关会议的人有用。会议被接受/拒绝的通知将在提交申请后的一个月内发送给申请人。
1 提交开始日期：2021年8月26日
2 提交截止日期：2022年11月1日
3 结果通知时间：提交申请后的一个月内
据悉，第十届国际工业与应用数学大会（ICIAM 2023）将于2023年8月20-25日在日本东京早稻田大学举行，本次大会由日本工业与应用数学学会（JSIAM）、日本数学会（MSJ）等主办，早稻田大学、东京会议及旅游局等赞助支持。
学会办公室供稿，信息来源于ICIAM2023官网https://iciam2023.org/1030，中英文若有不符之处，请以英文为准。
- 摘要
通知说明：本通知由第四届PDE博士生论坛组委会、国家天元数学东南中心、厦门大学数学科学学院于2022年3月9日联合发布。
通知全文如下：
第四届全国PDE博士生论坛通知
全国PDE博士生论坛旨在为偏微分方程研究方向的青年学者搭建学术交流和成果展示平台，聚集优秀博士交流学术思想、探讨研究技巧、促进科研合作。
全国PDE博士生论坛已成功举办三届：复旦大学（第一届，2018年）、北京大学（第二届，2019年）、中国科学技术大学（第三届，2020年）。厦门大学将于2022年04月08日至04月10日举办“第四届全国PDE博士生论坛”，我们诚挚地邀请全国偏微分方程方向的青年博士参加本次论坛。
专家组织委员会
杜力力（四川大学）
黄耿耿（复旦大学）
金天灵（香港科技大学）
李进开（华南师范大学）
黎俊彬（中山大学）
李维喜（武汉大学）
刘成杰（上海交通大学）
吕 勇（南京大学）
曲 鹏（复旦大学）
王 超（北京大学）
王春朋（吉林大学）
王克磊（武汉大学）
王 伟（浙江大学）
王焰金（厦门大学）
王 益（中国科学院）
温焕尧（华南理工大学）
谢春景（上海交通大学）
曾惠慧（清华大学）
张 挺（浙江大学）
组织委员会（厦门大学）
罗珍、谭忠、王焰金、徐新英、张剑文
日程安排
报到时间：2022年04月08日（星期五）
论坛时间：2022年04月08日--04月10日
论坛地点：厦门宾馆
论坛费用
论坛不收取注册费；食宿由会务组统一安排，费用自理。
联系方式
联系人：叶湉
电话：0592-2580036
E-mail: tymath2@xmu.edu.cn
联系地址：福建省厦门市厦门大学海韵校区天元数学东南中心办公室
- 摘要
尊敬的专家学者与各界朋友：
您好！由中国工业与应用数学学会（CSIAM）主办，CSIAM大数据与人工智能专业委员会、中国计算机学会大数据专家委员会、贵州师范学院等单位联合承办的第四届全国大数据与人工智能科学大会（CSIAM-BDAI 2022）将于2022年7月8日至10日在贵州贵阳举行。大会已邀请本领域多位著名专家学者作大会特邀报告。会议期间将举办大会特邀报告、分组报告、特色论坛（博士论坛、鹏城算法论坛）等，围绕大数据与人工智能领域当前研究热点深入交流研讨，为我国大数据分析方法与人工智能算法发展构筑理论基础，促进创新型国家建设。
欢迎从事大数据、人工智能等相关领域研究的专家学者、青年教师、研究生以及工业界的专家、专业技术人员参加本次会议，展示最新成果，研讨热点问题，展望发展前景。
现谨代表大会主办方和大会组委会，诚挚地邀请您出席于2022年7月8日至10日在贵州贵阳举办的第四届全国大数据与人工智能科学大会。
会议注册及注意事项：https://www.csiam.org.cn/home/article/detail/id/1682.html
期待与您贵阳相会！
大会网址：https://csiam-bdai2022.casconf.cn/page/1468028051018354688
CSIAM大数据与人工智能专业委员会
第四届全国大数据与人工智能科学大会组委会
2022年3月7日
- 摘要
一、论坛简介
“吉林大学鼎新-数学青年人才论坛”诚邀海内外知名专家和优秀青年学者，通过专题报告和学术研讨等形式，围绕国际学术前沿，聚焦学科热点，促进学科交叉融合，加强合作与交流，为数学学科“双一流”建设汇聚全球英才。
二、吉林大学数学学院简介
吉林大学数学学院（数学系）创建于1952年，是我国重要的数学研究与应用人才教学和科研培养基地。
国家首批一级学科博士授权点
国家首批博士后科研流动站
国家首批重点学科国家首批“人才培养基地”
国家首批“211工程”和“985工程”
国家首批“双一流”建设学科
国家首批一流课程：高等代数、微积分
国家级一流专业：数学与应用数学专业（首批）信息与计算科学专业
国家首批：国家天元数学东北中心
吉林国家应用数学中心
数学学院现有专任教师166人，其中国家级人才14人次，省部级人才27人次。开设数学与应用数学、信息与计算科学、统计学3个本科专业，涵盖数学、统计学和经济学三个一级学科。另开设保险精算辅修专业（授予经济学学士学位）。拥有国家天元数学东北中心、吉林国家应用数学中心、中俄数学中心A类基地等国家级平台。
学院网址链接：http://math.jlu.edu.cn/index.htm
三、招聘岗位任职条件及待遇
（一）海外优青
海外优青申请人应当具备以下条件：
1.出生日期在1982年1月1日（含）以后。
2.具有博士学位。
3.研究方向主要为自然科学、工程技术等。
4.在2022年4月15日前，一般应在海外高校、科研机构、企业研发机构获得正式教学或者科研职位，且具有连续36个月以上工作经历；在海外取得博士学位且业绩特别突出的，可适当放宽工作年限要求。
5.取得同行专家认可的科研或技术等成果，且具有成为该领域学术带头人或杰出人才的发展潜力。
6.申请人尚未全职回国（来华）工作，或者2021年1月1日以后回国（来华）工作。获资助通知后须辞去海外工作或在海外无工作，全职回国（来华）工作不少于3年。
海外优青岗位待遇：
1.年薪55万元
2.安家补助135万元
3.专项支持经费300万元
（二）唐匡青年学者和优秀博士毕业生
唐匡青年学者和优秀博士毕业生申请人应当具备以下条件：
1.在国内外学术前沿领域从事前瞻性、创新性研究，已具有稳定成熟的研究方向，取得了标志性研究成果，具有良好的发展潜力。
2.原则上年龄不超过35周岁（男）/37周岁（女）。
唐匡青年学者岗位待遇：
1.年薪25-35万元
2.安家补助20万元
3.专项支持经费30万元
优秀博士毕业生岗位待遇：
1.年薪12-20万元
2.其他待遇面议
四、提供资源
1. 享有一流平台资源：国家首批“双一流”建设学科、国家天元数学东北中心、吉林国家应用数学中心、中俄数学中心A类基地等国家级平台。
2.有竞争力的薪酬待遇和生活补贴。
3.地区内有竞争力的安家补助，拎包入住周转房。
4.充足的科研启动经费。
5.高起点的专业技术职务。
6.入选海外优青项目者保证博士研究生招生指标。
7.提供吉林大学附属幼儿园、吉林大学附属小学、吉林大学附属中学、长春吉大附中实验学校的优质教育资源及优厚入学条件。
8.三甲附属医院体检、医疗绿色通道。
9.提供优质的办公条件和舒适的办公环境。
五、举办时间
本论坛拟定于北京时间2022年4月7日-4月9日期间举行，根据参会青年学者实际情况安排会议时间。会议将采用线上形式开展。
六、报名方式
申请者请将个人简历及《“吉林大学鼎新-数学青年人才论坛”申请表》发送至：jin_xin@jlu.edu.cn，邮件标题请注明“数学青年人才论坛”。
我们会第一时间与您取得联系。
七、联系方式
联 系 人：金老师
联系电话：0431-85166982
电子邮件：jin_xin@jlu.edu.cn
- 摘要
Approximating the Gaussian as a Sum of Exponentials and Its Applications to the Fast Gauss Transform
Shidong Jiang & Leslie Greengard
A Coupled FEM-BEM Approach for the Solution of the Free-Boundary Axi-Symmetric Plasma Equilibrium Problem
M. Bonotto, D. Abate, P. Bettini & F. Villone
A Modified Crank-Nicolson Numerical Scheme for the Flory-Huggins Cahn-Hilliard Model
Wenbin Chen, Jianyu Jing, Cheng Wang, Xiaoming Wang & Steven M. Wise
A Well-Balanced Positivity-Preserving Quasi-Lagrange Moving Mesh DG Method for the Shallow Water Equations
Min Zhang, Weizhang Huang & Jianxian Qiu
A Deep Spatio-Temporal Forecasting Model for Multi-Site Weather Prediction Post-Processing
Wenjia Kong, Haochen Li, Chen Yu, Jiangjiang Xia, Yanyan Kang & Pingwen Zhang
High Order Finite Difference Hermite WENO Fixed-Point Fast Sweeping Method for Static Hamilton-Jacobi Equations
Yupeng Ren, Yulong Xing & Jianxian Qiu
A Deep Learning Modeling Framework to Capture Mixing Patterns in Reactive-Transport Systems
N. V. Jagtap, M. K. Mudunuru & K. B. Nakshatrala
A Conservative and Monotone Characteristic Finite Element Solver for Three-Dimensional Transport and Incompressible Navier-Stokes Equations on Unstructured Grids
Bassou Khouya, Mofdi El-Amrani & Mohammed Seaid
Immersed Boundary Approach to Biofilm Spread on Surfaces
Ana Carpio & Rafael González-Albaladejo
A Colocalized Scheme for Three-Temperature Grey Diffusion Radiation Hydrodynamics
R. Chauvin, S. Guisset, B. Manach-Perennou & L. Martaud
- 摘要
Fractional Buffer Layers: Absorbing Boundary Conditions for Wave Propagation
Min Cai, Ehsan Kharazmi, Changpin Li & George Em Karniadakis
High Order Deep Neural Network for Solving High Frequency Partial Differential Equations
Zhipeng Chang, Ke Li, Xiufen Zou & Xueshuang Xiang
Discrete Duality Finite Volume Discretization of the Thermal-$P_N$ Radiative Transfer Equations on General Meshes
Francois Hermeline
Direct Simulation of Charge Transport in Graphene Nanoribbons
Giovanni Nastasi, V. Dario Camiola & Vittorio Romano
A General Algorithm for Calculating Irreducible Brillouin Zones
Jeremy J. Jorgensen, John E. Christensen, Tyler J. Jarvis & Gus L. W. Hart
An LDG Method for Stochastic Cahn-Hilliard Type Equation Driven by General Multiplicative Noise Involving Second-Order Derivative
Li Zhou & Yunzhang Li
A New Mapped WENO Scheme Using Order-Preserving Mapping
Ruo Li & Wei Zhong
A Mixed Wavelet-Learning Method of Predicting Macroscopic Effective Heat Transfer Conductivities of Braided Composite Materials
Hao Dong, Wenbo Kou, Junyan Han, Jiale Linghu, Minqiang Zou & Junzhi Cui
Mesh Adaptation for Curing the Pathological Behaviors of an Upwind Scheme
Yifan Xia, Jianjing Zheng, Jianfeng Zou, Jifa Zhang, Gaofeng Wang & Yao Zheng
Extension of Near-Wall Domain Decomposition to Modeling Flows with Laminar-Turbulent Transition
M. Petrov, S. Utyuzhnikov, A. Chikitkin & N. Smirnova
- 摘要
Preface
A Block Fast Regularized Hermitian Splitting Preconditioner for Two-Dimensional Discretized Almost Isotropic Spatial Fractional Diffusion Equations
Yao-Ning Liu & Galina V. Muratova
Restrictive Preconditioning for Convection-Diffusion Distributed Control Problems
Wei Feng, Zeng-Qi Wang, Ruo-Bing Zhong & Galina V. Muratova
Partial Eigenstructure Assignment Using Incomplete Measured Modal Data
Hao Liu, Bin-Xin He & Jia-Jia Xu
Stable Computation of Least Squares Problems of the OGM(1,N) Model and Short-Term Traffic Flow Prediction
Qin-Qin Shen, Yang Cao, Bo Zeng & Quan Shi
Band-Times-Circulant Preconditioners for Non-Symmetric Real Toeplitz Systems with Unknown Generating Function
Thaniporn Chaysri, Apostolos Hadjidimos, Dimitrios Noutsos & Grigorios Tachyridis
On Relaxed Greedy Randomized Augmented Kaczmarz Methods for Solving Large Sparse Inconsistent Linear Systems
Zhong-Zhi Bai, Lu Wang & Galina V. Muratova
Smallest Singular Value Based Newton-Like Methods for Solving Quadratic Inverse Eigenvalue Problem
Meiling Xiang & Hua Dai
An $L_0$-Norm Regularized Method for Multivariate Time Series Segmentation
Min Li & Yu-Mei Huang
Shift-Splitting Iteration Method and Its Variants for Solving Continuous Sylvester Equations
Xu Li & Ning He
Additive Inexact Block Triangular Preconditioners for Saddle Point Problems Arising in Meshfree Discretization of Piezoelectric Equations
Yang Cao, Qin-Qin Shen & Ying-Ting Chen
A Fast Block Coordinate Descent Method for Solving Linear Least-Squares Problems
Jia-Qi Chen & Zheng-Da Huang
Preconditioned CG Methods for a Variable-Coefficient Nonlocal Diffusion Model
Yu-Hong Ran & Min Yan
On Convergence of the Partially Randomized Extended Kaczmarz Method
Wen-Ting Wu
Two-Step Modulus-Based Synchronous Multisplitting Iteration Methods for Nonlinear Complementarity Problems
Gui-Lin Yan, Yu-Jiang Wu, Ai-Li Yang & Sulieman A. S. Jomah
Backward and Forward Modified SOR Iteration Methods for Solving Standard Saddle-Point Problems
Fang Chen, Bi-Cong Ren & Galina V. Muratova
- 摘要
Preface Feng Bao
A dictionary learning algorithm for compression and reconstruction of streaming data in preset order
Richard Archibald and Hoang Tran
Solving the linear transport equation by a deep neural network approach
Zheng Chen, Liu Liu and Lin Mu
Stable numerical methods for a stochastic nonlinear Schrödinger equation with linear multiplicative noise
Xiaobing Feng and Shu Ma
Stochastic quasi-subgradient method for stochastic quasi-convex feasibility problems
Gang Li, Minghua Li and Yaohua Hu
A drift homotopy implicit particle filter method for nonlinear filtering problems
Xin Li, Feng Bao and Kyle Gallivan
ISALT: Inference-based schemes adaptive to large time-stepping for locally Lipschitz ergodic systems
Xingjie Helen Li, Fei Lu and Felix X.-F. Ye
Explicit multistep stochastic characteristic approximation methods for forward backward stochastic differential equations
Ying Liu, Yabing Sun and Weidong Zhao
Bayesian topological signal processing
Christopher Oballe, Alan Cherne, Dave Boothe, Scott Kerick, Piotr J. Franaszczuk and Vasileios Maroulas
Numerical methods preserving multiple Hamiltonians for stochastic Poisson systems
Lijin Wang, Pengjun Wang and Yanzhao Cao
Resampled ensemble Kalman inversion for Bayesian parameter estimation with sequential data
Jiangqi Wu, Linjie Wen and Jinglai Li
Highly accurate operator factorization methods for the integral fractional Laplacian and its generalization
Yixuan Wu and Yanzhi Zhang
Analytic continuation of noisy data using Adams Bashforth residual neural network
Xuping Xie, Feng Bao, Thomas Maier and Clayton Webster
A stochastic collocation method based on sparse grids for a stochastic Stokes-Darcy model
Zhipeng Yang, Xuejian Li, Xiaoming He and Ju Ming
An out-of-distribution-aware autoencoder model for reduced chemical kinetics
Pei Zhang, Siyan Liu, Dan Lu, Ramanan Sankaran and Guannan Zhang
Augmented Gaussian random field: Theory and computation
Sheng Zhang, Xiu Yang, Samy Tindel and Guang Lin
Effective Mori-Zwanzig equation for the reduced-order modeling of stochastic systems
Yuanran Zhu and Huan Lei
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