助理教授 数学系
数学系张文龙课题组博士后招聘启事
岗位职责:
1)与课题组成员一起开展科学研究并发表高水平学术论文;
2)协助课题组负责人,指导硕士生、本科生。
岗位要求:
1)数学、统计、计算机或其他相关专业,已获得或即将获得博士学位;
2)有反问题、不确定性分析、数值分析方向的研究经验者优先;
3)具有良好的数学基础,精通至少一种计算机编程语言(C/C++、Python 或FORTRAN或MATLAB);
4)具有良好的英文阅读、写作和交流能力;
5)博士期间发表过至少1 篇高水平学术论文或著作;
6)对数学研究有浓厚的兴趣,敢于探索挑战性的科学问题;
7)有上进心、独立思考精神、工作勤奋踏实、具有良好的团队合作精神。
课题组现向全球招聘博士后1-2名。
一、张文龙,数学博士,本科毕业于南京大学,先后在中国科学院,巴黎高等师范学校获得硕士博士学位,现任南方科技大学助理教授。研究方向包括反问题理论数值计算、不确定性量化、数值分析等。主持国家自然科学基金青年基金,深圳市博士启动项目,获得深圳市海外高层次人才C类。在Siam系列,Inverse Problems等Top杂志发表十余篇论文。
主页:https://faculty.sustech.edu.cn/zhangwl/
二、课题组研究方向
反问题理论数值计算、不确定性量化、数值分析
待遇与福利:
1)博士后聘用期两年,年薪33万元起(含广东省生活补助15万元及深圳市生活补助6万元),并按深圳市有关规定参加社会保险及住房公积金;博士后福利费参照学校教职工标准发放。特别优秀候选人可以申请校长卓越博士后,年薪可达50万元以上(含广东省及深圳市补助)。
2)在站期间,可依托学校申请深圳市公租房,未依托学校使用深圳市公租房的博士后,可享受两年税前2800元/月的住房补贴。
3)拥有优良的工作环境和境内外合作交流机会,博士后在站期间享受两年共计2.5万学术交流经费资助。
4)课题组协助符合条件的博士后申请“广东省海外青年博士后引进项目”。即在世界排名前200名的高校(不含境内,排名以上一年度泰晤士、USNEWS、QS和上海交通大学的世界大学排行榜为准)获得博士学位,在广东省博士后设站单位从事博士后研究,并承诺在站2年以上的博士后,申请成功后省财政给予每名进站博士后资助60万元生活补贴(与广东省每年15万生活补助不同时享受,与深圳市每年6万元生活补助同时享受情况以深圳市规定为准);对获得本项目资助,出站后与广东省用人单位签订工作协议或劳动合同,并承诺连续在粤工作3年以上的博士后,省财政给予每人40万元住房补贴。
5)博士后出站选择留深从事科研工作,且与本市企事业单位签订3年以上劳动(聘用)合同的,可以申请深圳市博士后留深来深科研资助。深圳市政府给予每人每年10万元科研资助,共资助3年(以深圳市最新申报要求为准)。
6)博士后进站后可申请深圳市户口,对于符合最新《深圳市新引进人才租房和生活补贴》相关政策要求的博士后,落户深圳后,可申请深圳市一次性租房和生活补贴3万元(免税,自主网上申请)。
7)依据自身符合的条件情况,在站或出站留深博士后可申请 “深圳市孔雀计划C类人才”或者”深圳市后备级人才”,享受5年160万的奖励津贴(免税)(以深圳市最新相关人才申报要求为准)。
8)可在聘期内作为项目负责人身份申请博士后科学基金、国家自然科学基金及广东省、深圳市各级课题。
应聘材料包括:
1)详细的个人简历(学习、工作和科研经历),主要科研成果(如论文论著、成果证书或奖励)清单以及联系方式;
2)至少2名推荐人的姓名及有效联系方式;
3)其他可以证明学术水平和工作能力的材料。
张文龙简历:
本科
数学系, 南京大学, 2007年9月- 2011年7月.
博士研究生
博士研究生 , 计算数学 , 中国科学院数学与系统科学研究院 , 2011年9月 – 2014年9月 ,
博士导师: 陈志明, 研究员, 计算数学与科学工程计算研究所
博士
计算数学, 数学系, 巴黎高等师范学校, 2014年9月 – 2017年7月,
博士导师: Habib Ammari, 教授, 苏黎世联邦理工学院.
博士后
数学系, 南方科技大学, 2017年9月-2019年10月
访问助理教授
数学系, 南方科技大学, 2019 年11月-2022年5月
助理教授
数学系, 南方科技大学, 2022年6月至今
个人简介
研究领域
反问题
不确定性分析
经验过程应用
成像方法
均匀化理论
偏微分方程数值方法
教学
2017-2018 Teaching assistant for ’Finite element method’
2017-2018 Teaching assistant for ’Selected topics in partial differential equations’
2019 Teach tutorial classes of ’Linear algebra’ including Chinese class and English class
2020 Teach classes of ’Linear algebra’ and ’Ordinary differential equations A’ (2020 年春季
学期常微分方程A,2020年秋季学期线性代数I-A)
2021 Teach class of ’Ordinary differential equations A’ (2021年春季学期常微分方程A)
2021 Teach classes of ’Linear algebra’ and ’Ordinary differential equations B’ (2021 年秋季
学期常微分方程B,2021年秋季学期线性代数I-A)
学术成果 查看更多
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[2] H. Ammari, T. Widlak and W. Zhang, Towards monitoring critical microscopic parameters for electropermeabilization, Quarterly of Applied Mathematics, 2017, 75: 1-17.
[3] H. Ammari, L. Qiu, F. Santosa and W. Zhang*, Determining anisotropic conductivity using Diffusion Tensor Magneto-acoustic Tomography with Magnetic Induction, Inverse Problems, 2017, 33: 125006.
[4] Z. Chen, R. Tuo and W. Zhang, Stochastic Convergence of A Nonconforming Finite Element Method for the Thin Plate Spline Smoother for Observational Data, SIAM Journal on Numerical Analysis, 2018, 56: 635-659.
[5] H. Ammari, B. Jin and W. Zhang*, Linearized Reconstruction for Diffuse Optical Spectroscopic Imaging, Proceedings of the Royal Society A, 2018, 475: 20180592.
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[7] M. V. Klibanov, J. Li and W. Zhang, Convexification of Electrical Impedance Tomography with Restricted Dirichlet-to-Neumann Map Data, Inverse problems, 2019, 35: 035005.
[8] Z. Chen, R. Tuo and W. Zhang, A Balanced Oversampling Finite Element Method for Elliptic Problems with Observational Boundary Data, Journal of Computational Mathematics, 2020, 38, 355-374.
[9] M. V. Klibanov, J. Li and W. Zhang*, Convexification for an inverse parabolic problem, Inverse problems, 2020, 36: 085008.
[10] M. V. Klibanov, J. Li and W. Zhang*, Linear Lavrent’ev Integral Equation for the Numerical Solution of a Nonlinear Coefficient Inverse Problem, SIAM Journal on Applied Mathematics, 2021, 81(5), 1954–1978.
[11] Z. Chen, W. Zhang, J. Zou, Stochastic convergence of regularized solutions and their finite element approximations to inverse source problems, SIAM Journal on Numerical Analysis, 2022, 60(2), 751-780.
[12] V. Klibanov, J. Li and W. Zhang*, A Globally Convergent Numerical Method for a 3D Coefficient Inverse Problem for a Wave-Like Equation, SIAM Journal on Scientific Computing, 2022, 44(5), A3341–A3365.
[13] V. Klibanov, J. Li and W. Zhang*, Numerical solution of the 3-D travel time tomography problem, Journal of Computational Physics, 2023, 476(1), 111910.
[14] Wang, W. Zhang*, Z. Zhang, A data-driven model reduction method for parabolic inverse source problems and its convergence analysis, Journal of Computational Physics, 2023, 487, 112156.