个人简介
闫亮，副教授、博士生导师，中国工业与应用数学学会不确定性量化专业委员会常务委员。主要从事不确定性量化、贝叶斯反问题理论与算法的研究。2018年入选东南大学“至善青年学者”（A层次）支持计划，2017年入选江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象。目前主持国家自然科学基金面上项目一项，主持完成国家自然科学基金青年项目和江苏省自然科学基金青年项目各一项。已经在《SIAM J. Sci. Comput.》、《Inverse Problems》、《J. Comput. Phys.》、《Int. J. Numer. Meth. Eng.》等国内外刊物上发表20多篇学术论文. 自从加入东南大学以来，承担数学学院本科生：数学分析及数学分析习题课；本科面上：高等数学（A）；工科研究生：数值分析；数学学院研究生：现代数值计算方法等课程教学任务。2015年和2017年获得｀东南大学“吾爱吾师” 十大我最喜爱的老师‘称号,2019年获得`东南大学“吾爱吾师”-数学学院最受欢迎老师`称号。
2016/4-至今， 东南大学数学系，副教授； 2011/6-2016/4， 东南大学数学系，讲师
2006/9-2011/6， 兰州大学数学与统计学院，应用数学专业，博士； 2009/10-2011/3，美国普渡大学数学系， 计算数学专业，联合培养博士； 2002/9-2006/7，兰州大学数学与统计学院，数学基地班，学士
基金项目：
8) 微分方程反问题不确定性量化方法研究,东南大学基本科研业务费优秀青年教师资助项目,2019.1-2021.12,主持
7) 带有随机输入的偏微分方程反问题不确定性量化方法,国家自然科学基金面上项目( No. 11771081) 2018.1- 2021.12, 主持
6) 具有随机输入的反问题高效算法研究,东南大学基本科研业务费高水平论文项目,2016.3-2017.12,主持
5) 介质热传导反问题的正则化方法及数值解，国家自然科学基金青年项目(No.11201066）2013.1-2015.12, 主持
4) 带有随机数据的不适定问题求解及介质成像,江苏省自然科学基金青年项目(No. BK2012320)2012.7-2015.6,主持
3) 具有随机输入的介质热传导反问题的数值解法, 博士后科学基金第六批特别资助(No. 2013T60482), 2013.7-2014.9, 主持
2) 不适定问题求解的随机算法及其在热传导反问题中的应用,博士后科学基金第51批面上 (No. 2012M511164),2012.6-2013.9,主持
1) 介质热传导反问题快速随机算法研究, 东南大学高校基本科研业务费专项资金,2012.6-2013.6 , 主持。
荣誉：
12) 第十一届反问题年会“优秀青年学术奖”，2019年
11) 东南大学第十五届“吾爱吾师”数学学院最受欢迎老师，2019年
10) 东南大学“至善青年学者”（A层次), 2018年
9) 江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象, 2017年
8) 东南大学第十三届“吾爱吾师” 十大我最喜爱的老师,2017年
7) 东南大学第十一届“吾爱吾师” 十大我最喜爱的老师,2015年
6) 第六届江苏省自然科学学术活动月优秀学术论文 二等奖，2015年
5) 江苏省SIAM年会首届优秀论文奖，2015年
4) 东南大学青年教师授课竞赛 三等奖，2014年
3) 71871奖教金 二等奖，2013年
2) 东南大学首开课，优秀奖，2013年
1) 江苏省科学技术奖三等奖，2012年（排名第7）
学生指导：
• 指导研究生：李倩、李勇超
• 指导本科学优生：钱成(07316130,保送复旦大学);雷正阳(07216114,保送北京大学); 汪宇惠（07318103）
• 指导毕业设计12名(其中钱成毕设被选为 校级优秀)；
• 指导SRTP 11个队：其中4个国家级，5个省级，1个校级重点，1个校级一般；
教改项目：
面向数学学院本科生的《统计机器学习方法》课程建设与实践，2019-2021， 东南大学校级教改项目
研究领域
不确定性量化、贝叶斯反问题理论与算法Statistical inverse problems and Bayesian inference
Uncertainty quantification
Inverse and ill-posed problems
Meshless Methods
近期论文
查看导师最新文章
（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）
Submitted:
6. L. Yan, T. Zhou, Stein variational gradient descent with local approximations, 2020
5. Doubly stochastic Stein Variational Newton method, 2020
4. C. Qian, L. Yan, Conditional deep surrogate models for Hierarchical Bayesian inverse problems, 2020.
3. L. Yan, T. Cui, T. Zhou, Optimization-based sampling for Bayesian inverse problems using surrogate modeling, 2020.
2. L. Yan, T. Zhou, An acceleration strategy for randomize-then-optimize sampling via deep neural networks, 2020.
1. A. Narayan, L. Yan, T. Zhou. Optimal design for the kernel interpolation: applications to uncertainty quantification. 2019.
Journal Papers:
28. L. Yan, T. Zhou, Adaptive surrogate modeling based on deep neural networks for large-scale Bayesian inverse problems, to appear in Commu. Comput. Phys.,2020. (A special issue for Machine Learning and Scientific Computing)
27. F.L. Yang, L. Yan, A non-intrusive reduced basis EKI for time-fractional diffusion inverse problems, Acta Math. Appl.Sinica-English Serier, 36(1):183-202, 2020.(A special issue for IP)
26. L. Yan, T. Zhou. Adaptive multi-fidelity polynomial chaos approach to Bayesian inference in inverse problems, J. Comput. Phys., 2019, 381: 110-128.
25. L.Yan, T. Zhou. An adaptive multi-fidelity PC-based ensemble Kalman inversion for inverse problems, Int. J. Uncertainty Quantification, 2019, 9(3):205-220.
24. Y.X. Zhang, J.X. Jian, L. Yan, Bayesian approach to a nonlinear inverse problem for time-space fractional diffusion equation. Inverse Problems, 2018, 34:125002(19pp).
23. F.L. Yang, L. Yan, L. Ling. Doubly stochastic radial basis function methods. J. Comput. Phys.,2018, 363: 87-97.
22. L. Guo, A. Narayan, L. Yan, T. Zhou.Weighted approximate Fekete points: sampling for least-squares polynomial approximation, SIAM J. Sci. Comput., 2018, 40 (1), A366-A387.
21. L. Yan, Y. X. Zhang. Convergence analysis of surrogate-based methods for Bayesian inverse problems, Inverse Problems, 2017, 33:125001(20pp).
20. L. Guo, Y. Liu, L. Yan,Sparse recovery via lq-minimization for polynomial chaos expansions, Numer. Math. Theor. Meth. Appl., 2017,10(4):775-797.
19. L. Yan, Y. Shin, D. Xiu. Sparse approximation using L1-L2 minimization and its application to stochastic collocation. SIAM J. Sci. Comput., 2017, 39 (1): A229–A254.
18. Y.X.Zhang, L. Yan. The general a posteriori truncation method and its application to radiogenic source identification for the Helium production-diffusion equation, Appl. Math. Model.,2017, 43 :126-138.
17. J.J. Liu, M. Yamamoto, L. Yan. On the reconstruction of unknown boundary sources for time fractional diffusion process by nonlocal measurement. Inverse Problems, 2016,32(1): 015009.
16. L. Yan, L. Guo. Stochastic collocation algorithms using l1-minimization for Bayesian solution of inverse problems. SIAM J. Sci. Comput., 2015,37(3), A1410–A1435.
15. L. Yan, F. L. Yang. The method of approximate particular solutions for the time-fractional diffusion equation with a non-local boundary condition. Comput. Math. Appl., 2015,70:254-264.
14. J.J.Liu, M. Yamamoto, L. Yan. On the uniqueness and reconstruction for an inverse problem of the fractional diffusion process. Appl. Numer. Math., 2015, 87:1-19.
13. L. Yan, F.L Yang. Efficient Kansa-type MFS algorithm for time-fractional inverse diffusion problems. Comput. Math. Appl.,2014, 67:1507-1520.
12. L. Yan, F.L. Yang. A Kansa-type MFS scheme for two-dimensional time fractional diffusion equations. Eng. Anal. Bound. Eleme.,2013, 37 (11): 1426–1435.
11. H. F. Zhao, L. Yan, J. J. Liu. On the interface identification of free boundary problem by method of fundamental solution. Numer. Linear Algebra Appl., 2013, 20(2)：385-396.
10. L. Yan, L. Guo, D.Xiu. Stochastic collocation algorithms using L1-minimization. Int. J. Uncertainty Quantification, 2012, 2(3): 279–293.
9. L. Yan, F. L. Yang, C. L. Fu. A new numerical method for the inverse source problems from a Bayesian statistical perspective. Int. J. Numer. Meth. Eng., 2011, 85:1460-1474
8. Y.X. Zhang, C. L. Fu, L. Yan. Approximate inverse method for stable analytic continuation in a strip domain. J. Comput. Appl. Math., 2011, 235: 1979-1992
7. L. Yan, C. L. Fu, F. F. Dou. A computational method for identifying a spacewise-dependent heat source. Int. J. Numer. Meth. Biomedical Eng., 2010,26: 597-608
6. L. Yan, F. L.Yang, C.L.Fu. A meshless method for solving an inverse spacewise-dependent heat source problem. J. Comput. Phys., 2009, 228(1):123-136
5. F. L. Yang, L. Yan, T. Wei. The identification of a Robin coefficient by a conjugate gradient method. Int. J. Numer. Meth. Eng.,2009,78:800-816
4. L. Yan, F. L. Yang, C. L. Fu. A Bayesian inference approach to identify a Robin coefficient in one-dimensional parabolic problems. J. Comput. Appl. Math., 2009, 231(2):840-850
3. F. L. Yang, L. Yan, T. Wei. Reconstruction of part of a boundary for the Laplace equation by using a regularized method of fundamental solution. Inverse Problems Sci. Eng.,2009,17(8):1113-1128.
2. F. L. Yang, L. Yan, T. Wei. Reconstruction of the corrosion boundary for the Laplace equation by using a boundary collocation method. Math. Comput. Simu., 2009,79(7):2148-2156
1. L. Yan, C. L. Fu, F. L. Yang. The method of fundamental solutions for the inverse heat source problem. Eng. Anal. Bound. Elem., 2008, 32(3) :216-222.
学术兼职
中国工业与应用数学学会不确定性量化专业委员会常务委员
审稿人：
JCP, IP, CiCP, IJ4UQ, AMM, CMA, IPSE, JIIP, AML, I.J. Heat Mass Trans., EABE, IEEE Systems, Man and Cybernetics: Systems; IEEE Signal Processing Letters......
Conferences：
Invited Mini-symposia Speaker: SIAMUQ20, Mar. 23-27, 2020, TUM, Germany.
Invited Speaker: Workshop on Computational Fluid Dynamics and UQ, Mar. 13-15, 2020, Shanghai
Invited Speaker: 应用反问题理论与数值方法研讨会, Feb. 21-24, 2020, 上海财经大学
主题报告: 第八届模型V&V专题研讨会, Dec. 13-14, 2019,中国工程物理研究院, 成都.
Invited Speaker: 复杂物理问题的计算方法研讨会, Aug. 28-30, 2019, 南京航空航天大学.
Invited Speaker: UQ热点问题研讨会, Aug. 23-25, 2019, 天元东北中心, 吉林长春.
Invited Mini-symposia Speaker: 全国计算数学年会，July 31-Aug. 4, 2019，哈尔滨工业大学
Invited Mini-symposia Speaker: AIP, July 7-12, Grenoble, France
Invited Speaker: 实验设计与UQ2019年学术研讨会， July 3-4，2019, 中科院数学与系统研究院，北京
Plenary Speaker: 第十一届反问题，成像及其应用会议，Jun. 22-24, 2019, 兰州大学
Invited Speaker: 微分方程反问题与图像处理研讨会，May 24-26，2019, 中国民航大学，天津
Invited Speaker: 反问题与偏微分方程计算研讨会，April 12-14, 2019，天元西北中心，陕西西安
京公网安备 11010802027423号