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預告:應金勇: A flux-jump preserved gradient recovery technique and its application in predicting the electrostatic field

發布日期:2019年04月11日  來源:數學與統計學院

報告承辦單位:數學與統計學院

報告內容: A flux-jump preserved gradient recovery technique and its application in predicting the electrostatic field

報告人姓名: 應金勇

報告人所在單位: 中南大學數學與統計學院

報告人職稱/職務及學術頭銜:講師/碩導

報告時間: 201941211:00—12:00

報告地點: 金盆嶺1A-406

報告人簡介:應金勇,男,博士,碩士生導師。2016年獲美國威斯康辛大學密爾沃基分校理學博士學位。主要從事生物數學系統的數值計算,目前主持國家自然科學基金一項,湖南省自然科學基金一項,已經在Journal of Computational Physics, Journal of Computational and Applied Mathematics, Physical Review E等SCI期刊發表論文十多篇。

報告摘要:Poisson-Boltzmann equation (PBE) and its variants are important implicit continuum models for predicting the electrostatics of solvated biomolecules. In this paper, in order to accurately predict the gradient of electrostatics, we propose a new flux-jump preserved gradient recovery method and then fulfill it in the program using Python and Fortran. Numerical tests are used to show our new method is working well.