岗位定位:
数值代数库作为数值模拟应用软件的共性组件,是很多复杂数值模拟应用中影响计算效率的关键因素。本岗位主要面向实际数值模拟应用中出现的数值代数求解问题,研究高可扩展并行数值算法,研制算法库,解决由于应用特征日益复杂和计算规模不断增大而出现的算法效率问题,始终满足批量复杂应用对快速算法的需求。
岗位职责:
1. 稀疏线性或非线性代数方程组并行算法设计、算法库研发及应用;
2. 稀疏矩阵特征值问题并行算法设计、算法库研发及应用;
3. 面向结构力学、电磁计算等应用中大规模离散系统的快速算法设计与实现;
4. 首席专家交代的其他研发任务。
任职要求:
1. 计算数学相关专业,博士;
2. 具有扎实的数值算法设计基础,熟悉并行计算基础知识,了解数值代数软件发展现状。
3. 熟悉数值代数的基本算法,包括:Newton迭代等非线性求解方法、Krylov子空间迭代等线性求解方法、预条件加速算法(如区域分解、多重网格等)、矩阵分解算法等;
4. 具有较强的编程能力,熟练C/C 或Fortran编程,对软件开发和编程有强烈兴趣;
5. 具有较强的独立科研能力和自学能力,有良好的团队合作意识和沟通能力,具备较强的科研写作能力;
6. 有数值代数相关软件研发经验者优先。
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