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姜立建， 教授， 博士生导师， 主要研究领域是科学机器学习、多尺度计算建模和多孔介质流。 美国Texas A&M 大学应用数学博士，先后在明尼苏达大学数学与应用研究所（IMA）和美国国家实验室LANL任研究员，在油服公司任首席科学家。曾获国家青年人才计划支持，主持4个国家自然科学基金项目，完成指导博士研究生10余位，硕士生数位。 现任Journalof Computational and Applied Mathematics，Journalof Computational Mathematics and Data Science，ElectronicResearch Archive等专业期刊的编委。
主持国家自然科学基金项目“数据驱动和物理约束的多孔介质传输问题建模”（项目号12271408），2023，01-2026，12
主持国家自然科学基金项目“随机多孔介质模型的贝叶斯不确定性量化”（项目号11871378），2019，01-2022，12
主持国家自然科学基金项目“多尺度随机模型的约化方法及其若干应用”(项目号11471107)， 2015，01-2018，12
发表70来篇科研论文， 5个代表作：
1. X. Zhang and L. Jiang*,Convolutional neural network based reduced order modeling for multiscaleproblems, Journal of Computational Physics, 2025, 113710.
2. N. Liu and L. Jiang*,Perron-Frobenius operator filter for stochastic dynamical systems, SIAM/ASAJournal on Uncertainty Quantification, 12 (2024), pp.182-211.
3. M. Li and L. Jiang*, Deeplearning nonlinear multiscale dynamic problems using Koopman operator, Journalof Computational Physics, 446 (2021), 110660.
4. L. Jiang* and N. Ou,Bayesian inference using intermediate distribution based on coarse multiscalemodel for time fractional diffusion equation, Multiscale Modeling andSimulation, 16 ( 2018), pp. 327-355.
5. Q. Li and L. Jiang*, A novelvariable-separation method based on sparse representation for stochasticpartial differential equations, SIAM Journal on Scientific Computing, 39(2017), pp. A2879-2910.
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