基本情報

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方 青

FANG Qing


職名

教授

メールアドレス

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研究室電話

023-628-4638

ホームページ

http://sci.kj.yamagata-u.ac.jp/~fang/index.html

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 数学基礎・応用数学

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 中国科学技術大学  数学系

    1985年07月,卒業

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 広島大学  理学研究科  数学専攻

    博士課程,1992年03月,修了

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(理学),広島大学,1992年03月

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 日本数学会

  • 日本応用数理学会

 

研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 偏微分方程式の数値解法と数値解析
    数理モデルの応用解析

論文 【 表示 / 非表示

  • Role of Electrolyte in Liesegang Pattern Formation,LANGMUIR,34(37) 11188-11194,2018年09月

    共著(国内のみ)

  • Role of Nuclei in Liesegang Pattern Formation: Insights from Experiment and Reaction-Diffusion Simulation,The Journal of Physical Chemistry C,122(6) 3669-3676,2018年01月

    共著(海外含む)

  • Rossby solitary waves excited by the unstable topography in weak shear flow,Nonlinear Dynamics,90(2) 889-897,2017年10月

    共著(海外含む)

  • An Artificial Neural Network Model for Predicting Typhoon Intensity and Its Application,Communications in Computer and Information Science,763 762-770,2017年10月

    共著(海外含む)

  • A Multivariate Wind Power Fitting Model Based on Cluster Wavelet Neural Network,Communications in Computer and Information Science,763 94-102,2017年10月

    共著(海外含む)

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著書 【 表示 / 非表示

  • Trustworthiness in Social Multimedia Analytics and Delivery,IEEE,2019年03月

科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 基盤研究(C),2015年04月 ~ 2018年03月,走性現象の数理モデルの高精度数値解法の開発とその数値解析

  • 基盤研究(C),2012年04月 ~ 2015年03月,特異性の解を持つ偏微分方程式に関する数値解法の研究の新展開

    自然・社会現象に関する研究分野において、特異性の解をもつ偏微分方程式は数理モデルとして頻繁に現れる。本研究の目的は、特異性の解をもつ放物型偏微分方程式の初期ー境界値問題に対して、有限差分法と有限要素法の優れた点を取り込んだ有限体積法タイプの高精度の数値解法を開発すること、およびその数値解析の数学理論を確立することである。特に、爆発解をもつ偏微分方程式を数値的により正確に解けることに貢献したい。本研究の成果によって、自然・社会現象の解明および予測がより正確に行われるようになることが望まれる。

  • 基盤研究(C),2009年04月 ~ 2012年03月,特異性の解をもつ偏微分方程式の精度保証付き数値解法の研究

    本研究の目的は、特異性の解を持つ偏微分方程式の数値解を求める数学的な方法を開発することおよびその方法に関する解析的な誤差評価を与えることである。いかに信頼できる近似解を時間的に速い、物理のメモリの使用に少ない方法で得られるかについては、数学的に精度保証付き解法の開発と解析に密接に関わる問題である。本研究によって、この問題の解決に大きく貢献していきたい。

  • 基盤研究(C),2006年04月 ~ 2009年03月,特異性の解をもつ偏微分方程式の数値解法と数値解析に関する研究

    今の偏微分方程式に対する数値解の誤差解析の数学的理論は膨大な知見が集積されているが、それらの多くは、通常、データ(方程式の係数関数、領域の境界、境界-初期条件、外力項等)の滑らかさに強く依存している。方程式のデータのいずれかが特異性を持ち、その結果、解が滑らかさがそこなわれる場合の数値解の誤差評価は、現在においてもほとんどないのが現状である。
    本研究では、データのいずれかが特異性を持つような偏微分方程式の数値解の誤差解析に対して、新しいアプローチを確立することを目的とする。

研究発表 【 表示 / 非表示

  • 平成30年度化学系学協会東北大会,国内会議,2018年09月,秋田大学,Control of Periodicity of Liesegang Structures by Concentrations of Reaction Substrates,口頭(一般)

  • 平成30年度化学系学協会東北大会,国内会議,2018年09月,秋田大学,Self-Organized Liesegang Structures Controlled by Potential Gradient,口頭(一般)

  • First International Conference on 4D Materials and Systems,国際会議,2018年08月,Yonezawa,Hybrid Materials with Controlled Precipitation Pattern of Nanoparticles,口頭(一般)

  • International Conference on Life System Modeling and Simulation 2017,国際会議,2017年09月,Nanjing University of Posts and Telecommunications,A Multivariate Wind Power Fitting Model Based on Cluster Wavelet Neural Network,口頭(一般)

  • International Conference on Life System Modeling and Simulation 2017,国際会議,2017年09月,Nanjing University of Posts and Telecommunications,An Artificial Neural Network Model for Predicting Typhoon Intensity and Its Application,口頭(一般)

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共同研究希望テーマ 【 表示 / 非表示

  • 大規模数値計算,未設定

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

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相談に応じられる分野 【 表示 / 非表示