个人简介

徐玮玮，南京信息工程大学教授、博士生导师; 西安交通大学兼职教授。主要研究方向为矩阵计算理论与技术应用;大数据分析的基础算法。2005年毕业于华南师范大学数学科学学院，获得学士学位；2010年毕业于华南师范大学数学科学学院，获得博士学位。2010.9-2012.6进入中科院数学与统科学研究院做博士后研究；2014.8-2015.2赴新加坡国立大学数学系做学术访问；2019.8-2020.8赴香港大学数学系做学术访问；2022.5-2023.7赴国家天元数学西北中心做学术访问。

代表研究工作包括与合作者建立了表示广义奇异值奇异向量的矩阵迹函数的优化模型，提供了一种求解广义奇异值奇异向量的新思想和路径;提出黎曼流形上几何不精确的牛顿共轭梯度方法,并对其建立全局和二次收敛性。与合作者通过建造具有在线校正功能的矩阵低秩分解新工具和矩阵随机重整化新理论,提出“用近似低秩矩阵建模能量集中现象和随机重整化简化矩阵计算”数学原理,构建精度诱导下自适应识别最佳秩的矩阵随机低秩逼近方法;并研发出覆盖多种矩阵计算任务的“西交-鹏城算法”,“西交-鹏城算法”能够降低基站内运算芯片的算力开销，对多天线技术的无线通信系统信号处理速率和通信系统的整体性能产生重要影响，该算法已被国内头部企业应用。与合作者运用矩阵低秩分解新工具,提出低秩矩阵精确SVD混合精度方法并优化GPU架构, 显著提升了计算性能; 相关理论和算法已被头部企业应用。以第一作者/通讯作者在National Science Review，Math. Comput., SIAM J. Optim.，SIAM J. Matrix Anal. Appl., SIAM Journal on Imaging Sciences，Advances in Space Research,  IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等国际权威期刊和CCF A类会议PPoPP 2026上发表学术论文40余篇；完成发明专利1项；主持国家自然科学基金面上项目、青年项目和省部级项目;参加科技部国家重点研发计划项目。

 教学课程

  线性代数、矩阵计算、计算方法、数值线性代数、数值分析、数学建模等

近期代表性论文

L. Shi¹,W.W. Xu^1*, S.S. Zhang^*,Towards Singular Value Decomposition for Rank-Deficient Matrices: An Efficient and Accurate Algorithm on GPU Architectures, PPoPP 2026，accepted, 2026.(现有一些矩阵算法没有针对矩阵的低秩特性特异性优化，导致整体计算性能较低。如英伟达官方库cuSOLVER在H100-PCIe GPU上仅能达到0.5 TFLOPs，而GPU的峰值性能为51 TFLOPs，意味着计算低秩SVD仅能利用硬件计算能力的1%以下。本文基于矩阵低秩分解算法-QB算法，提出利用Householder变换部分替代Gram Schmidt正交化的方法与混合精度方法。针对Householder变换中较为耗时的panel分解部分，使用了重建WY表示的TSQR，提高了panel分解的并行度，并降低了在GPU共享内存上的同步耗时。提出的SVD算法与英伟达官方库cuSOLVER SVD对比，较英伟达官方库cuSOLVER带来约10-6700倍的加速。)

W.W. Xu, W.J. Shen, C. Liu, and Z.G. Jia^*,  A Novel Adaptive Low-Rank Matrix Approximation Method for Image Compression and Reconstruction, SIAM Journal on Imaging Sciences, 18 (2025), pp. 2127-2158. (提出了一种具有自动基提取的高效正交分解，以及自适应识别最佳秩的随机低秩逼近方法,开发了软件包，见https://github.com/xuweiwei1/EOD-ABE.git)

Y.J. Wang, W.W. Xu^* and L. Zhu, Efficient Linear Discriminant Analysis based on Randomized Low-Rank Approaches, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 36 (2025), pp. 10028-10042. (针对LDA在小样本问题和高计算成本方面的挑战，提出了一种新的矩阵低秩逼近方法，开发了线性判别软件包，用于图像，基因，质谱等数据降维和分类中, code: https://github.com/xuweiwei1/fgsvd_lda.git)

T.T.  Sun, X.F. Peng, W.X. Ge^*, W.W. Xu, An improved preconditioned unsupervised K-means clustering algorithm, Computational Statistics, 40 (2025), pp.4187-4207. https://doi.org/10.1007/s00180-025-01616-3.

W.W. Xu; Z.J. Bai^*; Double-variable Trace Maximization for Extreme Generalized Singular Quartets of A Matrix Pair: A Geometric Method, Mathematics of Computation, 349(2024), 2331-2359.

C. Xu; W.W. Xu^*; K.L. Jing; Fast Algorithms for Singular Value Decomposition and Inverse of Nearly Low-rank Matrices, National Science Review, vol. 10, 2023, DOI:10.1093/nsr/nwad083. （提出基于近似低秩矩阵的能量集中建模方法和矩阵随机重整化理论以及随机重整化简化矩阵计算”数学原理）

W.W. Xu; Y.M. Zhu; L. Zhu; J.Y. Lu^*; G.C. Wei; M. Wang; Y.X. Peng; A Class of Bayesian Machine Learning Model for Forecasting Dst During Intense Geomagnetic Storms, Advances in Space Research, 2023, 72: 3882-3889.

W.W. Xu^*; Michael K. Ng; A New Matrix Maximization Model for Computing Ratios of Generalized Singular Values from High-Order GSVD, Journal of Scientific Computing, 2023, 94: 35-57.

W.W. Xu; Michael K. Ng; Z.J. Bai^*; Geometric Inexact Newton Method for Generalized Singular Values of Grassmann Matrix Pair, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 2022, 43: 535-560.

W.W. Xu; W. Li^* ; L. Zhu; X.P. Huang; The Analytic Solutions of a Class of Constrained Matrix Minimization and Maximization Problems with Applications, SIAM Journal on Optimization, 2019, 29(2): 1657-1686.

W.W. Xu^*; L.J. Ma, L. Zhu and H. Liu; On Interval Estimates of Perturbations of Generalized Eigenvalues for Diagonalizable Pairs, Linear Algebra and its Applications, 2019, 562: 15-43.

W.W. Xu; H.K. Pang; W. Li^*; X.P. Huang; W.J. Guo; On the Explicit Expression of Chordal Metric Between Generalized Singular Values of Grassman Matrix Pairs with Applications, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 2018, 39(4): 1547-1563.

W.W. Xu; Modified General Modulus-based Matrix Splitting Method for Linear Complementarity Problems of H-matrices, Numerical Linear Algebra with Applications, 2015, 12(5): 748-760.

(* Corresponding author; 1 Co-first author)

其他方面

2019年江苏省青蓝工程优秀骨干教师

2022年被授予国家天元数学西北中心天元学者

2022年带队西交华为数学技术联合实验室团队参加粤港澳大湾区(黄埔)国际算法算例大赛，获得大赛冠军;

媒体报道: 人民日报、中国科技网等;

https://wap.peopleapp.com/article/7042673/6897201

http://m.stdaily.com/index/kejixinwen/202212/9b019b8c25c249128bd042eae3a27c80.shtml

学术服务

中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会委员

中国运筹学会数学与智能分会青年理事

欢迎喜欢独立思考，有应用数学基础的同学报考我的博士生和硕士生.