王曰朋
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  • 所在单位:数学与统计学院(公共数学教学部)
  • 办公地点:藕舫楼805
  • 性别:
  • 联系方式:eduwyp@nuist.edu.cn
  • 职称:教授
  • 学科:大气科学
  • 个人简介
  • 研究方向
  • 社会兼职
  • 教育经历
  • 工作经历
  • 团队成员
  • 其他联系方式

学习与工作经历:

2001年8月-2006年4月获上海大学流体力学专业博士学位;

2006年8月-2008年11月南京信息工程大学大气科学博士后;

2010年9月-2011年2月英国伯明翰大学地理、地球与环境科学学院访问学者;

2014年10月-2015年7月美国佛罗里达州立大学科学计算系访问学者;

2018年11月-2019年1月英国帝国理工学院地球科学与工程系访问学者;

2019年5月-2020年5月美国普渡大学数学系访问学者.

研究领域:

大气科学中非线性偏微分方程的定性理论分析

Theoretical analysis of Nonlinear Partial Differential Equations in Atmospheric  Science 

科学与工程中的反问题计算 

Computation of Inverse Problems in Science and Engineering

资料同化方法

Data Assimilation: Ensemble Kalman filter and Variational Data assimilation

不确定量化

Quantification of Uncertainty, UQ 

机器学习

Machine Learning

教学科研成果:

 一、近年来发表的部分研究论文:

1. Y. P. Wang, J. Li, W. J. Zhao, I. M. Navon, G. Lin, Accelerating inverse inference of ensemble Kalman filter via reduced-order model trained using adaptive sparse observations, Journal of Computational Physics, 496 (2024): 112600. https://doi. org/ 10.1016 /j.jcp.2023.112600.

2. J. Li, Y. P. Wang, Z. G. Ren, Retrieval of initial condition for Burgers' equation using reduced-order EnKF via POD-based sparse observations. Journal of Industrial and Management Optimization, 2022, doi: 10.3934 /jimo. 2022128. 

3. Y. P. Wang, X. M. Ding, K. Hu et al., Feasibility of DEIM for retrieving the initial field via dimensionality reduction, Journal of Computational Physics, 429 (2021): 110005. doi: 10.1016/j.jcp. 2020.110005.

4. Y. P. Wang, K. Hu, L.L. Ren, G. Lin, Optimal Observations-Based Retrieval of Topography in 2D Shallow Water Equations Using PC-EnKF, Journal of Computational Physics, 2019,  382: 43-60.

5. Y. P. Wang, L. L. Ren, Z. Y. Zhang, G. Lin, C. Xu, Sparsity-promoting elastic net method with rotation for high-dimensional nonlinear inverse problem, Computer methods in applied mechanics and engineering, 2019, 345263-282.

6. Y. P. Wang, Y. Cheng, Z. Y. Zhang, G. Lin, Calibration of reduced-order model for a coupled Burgers equations based on PC-EnKF, Mathematical Modelling of Natural Phenomena, 2018, 13: 21, doi: 10.1051/mmnp/2018023.

7.  Y. P. Wang, Y. Cheng, I. M. Navon, Y. H. Guan, Parameter identification techniques applied to an environmental pollution model. Journal of Industrial & Management Optimization, 2018, 14 (2) : 817-831.

8.  Y. P. Wang, I. M. Navon, X. Y. Wang, Y. Cheng, 2D Burgers equation with large Reynolds number using POD/DEIM and calibration, Int. J. Numer. Meth. Fluids, 2016; 82:909–931. 

9.  Y. P. Wang, S. L. Tao, Q. Chen, Retrieving the variable coefficient for a nonlinear convection-diffusion problem with spectral conjugate gradient methodInverse Problems in Science and Engineering, 2015, Vol. 23, No. 8, 1342–1365. 

二、科研项目

1.  主持国家自然科学基金面上项目   (No. 42275160):  基于压缩感知的集合卡尔曼滤波模型降阶和观测优化问题研究,  2023.01-2026.12; 

2.  主持国家自然科学基金面上项目(No. 41375115):  变分资料同化系统中背景误差协方差的模拟,2014.01-2017.12. 

三、教材编写

1.   主编教材《大气科学中的数学方法》(第二版), 北京:科学出版社,2023. 

    《大气科学中的数学方法》修订版获2020年江苏省十三五规划重点教材建设立项. 

2.  主编教材《数学物理方程:模型、方法与应用》(第二版),北京: 科学出版社, 2022.

    《数学物理方程:模型、方法与应用》修订版获2019年江苏省十三五规划重点教材建设立项. 

荣誉:

1. 2012年5月获南京信息工程大学2011年度教学优秀奖;

2. 2013年获南京信息工程大学2013届普通本科毕业生优秀毕业论文优秀指导教师奖.