标题：Tackling the ill-Posedness of Inverse Scattering Problems in Computation: Some Recent Developments

报告时间：2026年06月14日（星期日）9:30-10:30

报告地点：数学与统计学院二楼会议室

主讲人：张波

主办单位：数学与统计学院

报告内容简介：

反散射问题在雷达和声呐探测、医学成像、无损探伤、地球物理勘探等许多领域具有广泛而重要的应用。反散射问题一般是不适定的，故构造其稳定高效的反演算法极具挑战性。利用未知解的先验信息来构建恰当的正则化策略是应对上述挑战的重要方法之一。传统正则化方法的成功依赖于将未知解的准确先验信息显式地编码到反演算法当中，但在实际计算中这往往是难以获取和实现的。随着近年来深度学习技术的发展，直接从数据中学习未知解的先验信息成为了可能，这将有助于发展高效稳定的反演算法。本报告将介绍我们最近在这方面的工作。此外，基于椭球波函数和受限傅里叶积分算子理论，我们最近提出了数值求解反散射问题的核机器学习方法以及低秩方法，可以有效缓解反散射问题的不适定性。本报告也将介绍一下这两类方法。

主讲人简介：

张波，1983年毕业于山东大学数学系，1985年在西安交通大学获硕士学位，1992年在英国斯特拉斯克莱德（Strathclyde）大学获博士学位。现任中国科学院数学与系统科学研究院研究员，中国工业与应用数学学会反问题与成像专委会副主任。曾任英国Coventry大学应用数学教授（2003-2007），2004年通过中国科学院“百人计划”全职回国。

       张波长期致力于数学与信息的交叉研究，在波传播与散射正反问题与人工智能的交叉研究方面做出系统性创新性贡献，解决了该领域中若干重要长期公开问题。在SIAM系列和IEEE系列等国际知名期刊发表论文150余篇，引发了多项后续研究。曾任中科院数学与系统科学研究院应用数学研究所副所长，2019年反问题国际联合会Calderon奖委员会成员，反问题国际联合会东亚分会副主席（2016-2023）, 中国工业与应用数学学会秘书长（2021-2025）、大数据与人工智能专委会第一届副主任兼秘书长（2017-2021）和第二届副主任（2021-2025），中国数学会常务理事（2020-2023）。应邀在2012年第6届和2018年第9届反问题国际会议做大会特邀报告，三次获得中科院优秀导师奖（2013, 2019, 2020），曾获中国科学院大学领雁银奖（2021），北京市自然科学奖二等奖（2022，第1完成人，信息领域），2024年当选中国工业与应用数学学会（CSIAM）会士。