Promotion in computergestützter und angewandter Mathematik

Unsere Abteilung fördert ein unterstützendes Umfeld durch praxisorientierten Unterricht und fördert gleichzeitig die Kenntnisse, die erforderlich sind, um die Studenten auf eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten vorzubereiten. Besondere Stärken als Fachbereich liegen in der Computergestützten und Angewandten Mathematik. Die Abteilung bietet MS und Ph.D. Abschlüsse in Computer- und angewandter Mathematik.

Die aktuelle Forschung umfasst numerische Analyse und wissenschaftliche Berechnung, dynamische Systeme, Fluiddynamik, Elektromagnetik, Datenwissenschaft, mathematische Biologie und Computational Neuroscience.

Die Fakultät für Mathematik bietet eines der landesweit führenden Programme für diejenigen, die ein weiterführendes Studium in Computer- und angewandter Mathematik anstreben. Das Programm betont insbesondere physikalische angewandte Mathematik, numerische Analyse und wissenschaftliche Berechnungen.

Die für dieses Programm ausgewählten Studenten studieren unter einer angesehenen Fakultät, die hauptsächlich aus Numerikanalytikern und angewandten Mathematikern besteht. Gemäß einer langjährigen SMU-Tradition sind alle Fakultätsmitglieder, einschließlich unseres Stiftungslehrstuhlinhabers und anderer Seniorprofessoren, verpflichtet, Absolventen und Studenten zu unterrichten. Mit einem 1: 1-Verhältnis von Doktoranden zu Fakultätsmitgliedern kann den Doktoranden eine individuelle Betreuung zugesichert werden.

Die SMU bietet auch hervorragende Computereinrichtungen, eine hervorragende Bibliothekssammlung, wettbewerbsfähige finanzielle Unterstützung und den Vorteil, in einem Gebiet ansässig zu sein, in dem Berufsaussichten für Absolventen reichlich vorhanden sind.

Forschung

Fakultätsmitglieder arbeiten aktiv in den traditionellen und aufstrebenden Bereichen der angewandten Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens.

Aktuelle Forschungsaktivitäten in der angewandten Mathematik umfassen elektromagnetische Phänomene für nichtlineare Laser, Metamaterialien und fraktionierte Materialien, Unsicherheitsquantifizierung und stochastische Dynamik im biologischen und elektrischen Stromnetz, maschinelles Lernen in den Datenwissenschaften und funktionale Materialstudien, anomale Diffusion und fraktionierte Differentialgleichungen in biologischen und optischen Systemen, elektrostatische Solvatation und Wechselwirkungen in der Proteinphysik, Fluiddynamik freier Oberflächen und Schaumrheologie, 3-D-Vortex-Reconnection und Magneto-Hydrodynamik für Plasmaphysik, Dynamiksysteme und Wellenturbulenz, Dichtefunktionaltheorie für elektronische Strukturen, Kinetik Theorie für Quantentransport und Bose-Einstein-Kondensation und Transporte in der Nanofertigung durch Wechselwirkung zwischen Elektronen- und Ionenstrahlen mit Festkörpern usw.

Eine große Auswahl an numerischen Methoden und Algorithmenentwicklungen, die von Fakultätsmitgliedern durchgeführt werden, um Probleme in den oben genannten Bereichen anzugehen, umfassen tiefe neuronale Netze, polynomiales Chaos, Methoden hoher Ordnung und schnelle Integralgleichungen, absorbierende Randbedingungen, Finite-Elemente und Finite Differenz- und diskontinuierliche Galerkin-Methoden, schnelle Eigenlöser im großen Maßstab, Mehrphasen-Strömungsgrenzflächenmodellierung und Monte-Carlo-Methoden usw.