鄂维南（中国科学院院士） 0 0
鄂维南，1963年9月生于江苏省靖江市，数学家，中国科学院院士，北京大学、普林斯顿大学教授、北京大数据研究院院长，中国科学技术大学大数据学院院长。1982年鄂维南毕业于中国科学技术大学数学系；1985年获得中国科学院计算中心硕士学位；1989年获得美国加州大学洛杉矶分校博士学位；1999年成为普林斯顿大学数学系和应用数学及计算数学研究所教授；2011年当选为中国科学院院士；2012年入选美国数学学会会士；2014年-2018年就任北京大学元培学院院长；2015年出任北京大数据研究院首任院长；2018年出任中国科学技术大学大数据学院首任院长。鄂维南主要从事计算数学、应用数学、机器学习及其在力学、物理、化学和材料科学等领域中的应用等方面的研究。-
中文名:鄂维南 民族: 出生地:江苏省靖江市 毕业院校:美国加州大学洛杉矶分校 学位/学历: 职业:教育科研工作者 专业方向: 职务: 学术代表作: 主要成就:2011年当选为中国科学院院士 外文名:Weinan E
人物经历
学习经历
1982年，鄂维南毕业于中国科学技术大学数学系。
1985年，鄂维南从中国科学院计算中心毕业，获得硕士学位。
1989年，鄂维南从美国加州大学洛杉矶分校毕业，获得博士学位。
工作经历
1999年，鄂维南成为普林斯顿大学数学系和应用数学及计算数学研究所教授。
2011年，鄂维南当选为中国科学院院士。
2012年11月，鄂维南入选美国数学学会会士。
2014年，就任北京大学元培学院院长。
2015年8月，北京大数据研究院成立，鄂维南出任院长。
2018年3月，中国科学技术大学大数据学院成立，鄂维南出任院长。
主要成就
科研成就
科研综述
鄂维南与合作者一起把偏微分方程、随机分析及动力系统的理论结合起来，用于研究随机Burgers方程，随机passive scalar方程，随机Navier-Stokes方程和Ginzburg-Landau方程等，证明了不变测度的存在性和唯一性，分析了稳定解的特性，并在此基础上解决了Burgers湍流模型中一些存有争议的问题；与合作者一起构造和建立了稀有事件的迁移路径的理论框架，并发展了一种十分有效的数值方法—弦方法。此方法已成为研究物理、生物和化学领域中稀有事件的一个重要手段；与合作者研究了弹性理论的微观基础，从量子力学和分子动力学模型出发导出了宏观层面下的非线性弹性理论，得到了经典的Cauchy-Born准则成立的稳定性条件；提出了设计与分析多物理模型的多尺度方法的一般框架。
人才培养
教育理念
鄂维南指出，中国大数据发展最大的优势是市场大，最大的劣势是缺乏人才。由于大数据产业的火热，即使在中国之外，学术界跟企业界之间的人才竞争也非常激烈，在中国同样如此。并且中国目前没有非常好的培养大数据人才的机制。“本来中国教育界、科技界的人才就缺乏，而在大数据领域，统计、机械学习等相比而言更弱，所以这个问题需要引起重视。
荣誉表彰
时间
荣誉/表彰
1996年
首届美国总统青年科学家与工程师奖
1999年
冯康科学计算奖
2003年
第五届国际工业与应用数学协会科拉兹奖（Collatz Prize）
2009年
美国工业与应用数学学会克来曼奖（Kleinman Prize）
2014年
美国工业与应用数学学会卡门奖（Theodore von Karman Prize）
2018年12月6日
2019年度Peter Henrici奖（SIAM和ETH Zürich联合授予）
2020年11月19日
ACM戈登·贝尔奖（ACM Gordon Bell Prize）
社会任职
鄂维南担任普林斯顿大学运筹和金融工程系兼职教授，中国科学技术大学客座教授。
人物评价
鄂维南教授在应用数学和科学计算的相关领域做出了突破性贡献，特别是在非线性随机（偏）微分方程，计算流体动力学，计算化学和机器学习等方面。“鄂维南教授的科学工作具有巨大的影响，使得许多长期存在的科学问题得到解决。他的标志性成就包括随机微分方程在数学和计算上得到的新颖结果，设计有效的算法计算多尺度和多物理学的问题，特别是那些在流体动力学和化学中出现的问题，最近他的一个开创性工作是将深度学习的技术应用到科学计算中。”（2019年Peter Henrici奖评）
参考资料
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