基本情况
学校名称：斯坦福大学
学校排名：QS6
所在国家：美国
所需专业：计算与数学工程
奖薪情况：全额奖学金
截止时间：11月29日
一
学校介绍
二
项目/导师介绍
我们的项目致力于开发解决复杂工程和科学问题的创新计算和数学方法，吸引了全球各地的优秀博士生。博士生将得到来自20多个系的50多名教师的研究指导，这些教师专长于统计和数据科学、机器和深度学习、控制、优化、数值分析、应用数学、高性能计算、地球科学、流动物理学、图形学、生物工程、基因组学、经济学和金融数学、分子动力学等多个领域。我们的博士毕业生在工业界、国家实验室以及学术界都获得了杰出的职位。
ICME博士生通过学习矩阵计算、优化、随机学、离散数学和偏微分方程等核心课程，以及与ICME附属教师的研究工作，培养对计算数学的广泛而深入的理解。
三
申请人要求
四
提交材料
斯坦福大学的研究生申请只能在线完成。完整的申请包括以下内容：https://icme.stanford.edu/academics-admission/icme-graduate-program-application
五
奖学金/薪资
博士生在课程期间将通过奖学金和研究或助教相结合的方式获得资助，并将在入学时收到资助方案的具体信息，https://icme.stanford.edu/academics-admission/graduate-funding
六
截止日期
七
申请TIPS-研究计划
研究计划通常包括以下几个关键部分：研究背景、研究目的、研究方法、预期成果、时间安排等。
研究标题
高效数值算法在流体物理与分子动力学中的应用与优化
研究背景
当前，随着科学和工程问题日益复杂化，创新的计算方法和数学工具在解决此类挑战方面的作用愈加重要。结合计算数学与应用科学，希望在复杂系统建模和多尺度仿真等方面作出贡献，推动数值计算在流体物理学和生物工程等实际问题中的应用。
研究目标
结合高性能计算和偏微分方程（PDE）求解算法，开发适用于复杂流体系统的高效数值模型。此研究方向有助于改进对气候模型和生物流体动力学的模拟精度。
利用随机学和数值分析方法，开发新的算法以在分子尺度下精确模拟生物分子行为，并应用于药物研发中的靶标识别。通过提高分子动力学计算的效率与准确性，希望推动新药的发现与筛选过程。
研究方法
算法开发与优化。针对流体模拟和分子动力学应用的特殊需求，设计并优化基于矩阵计算和离散数学的数值算法，增强其在高性能计算环境下的表现。
跨学科协作。利用斯坦福ICME项目的跨学科资源，与生物工程、地球科学等领域的专家开展合作，确保模型能够在实际应用中得到验证并优化。
实验与仿真验证。通过多组实验和数值仿真验证算法的适用性，尤其在复杂边界条件或非线性动力学系统中的表现。
预期成果
在流体动力学和生物工程领域建立高精度、低计算成本的模拟算法，为高效解算和复杂模型的构建提供基础算法支持。
时间安排
第1年：参加核心课程，掌握数值分析、随机学和PDE等核心计算数学方法，并初步制定研究方案。
第2至3年：进行算法开发和仿真测试，优化模型并提升算法效率。
第4至5年：集成和验证研究成果，撰写论文，并准备博士论文的答辩材料。
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编辑| 国外硕博招生
