摘 要 我们一直怀着好奇心对世界进行着探索。从电磁波被发现之后,它就作为一种探测手段成为我们探索未知的工具。电磁波有着良好的穿透和传播特性,材料接受电磁波照射后,回波中包含了材料本身的性质。电磁数据反演算法作为一种探测数据处理的方法,利用现代高性能计算技术,对包括探测传感数据、相关物理规律在内的多种信息进行融合,再用便于人们理解感知的方式表达出来。数据反演算法一般包括两个方面:物理仿真算法和优化算法。近年来,随着传感器可靠性的提高和成本的降低,电磁探测的区域也在不断扩大,数据采集量在以几何级数增长。同时,不断拓展的应用给反演算法的研究带来了很多挑战,比如,病态问题的求解带来的不稳定性,海量数据和大探测区间带来的巨大计算量,对于反演结果的不确定性的量化估计等。数据反演成像算法的另一个发展趋势是多物理模型、多测量数据的联合反演。不同的测量数据包含探测区域的互补信息,对多种测量数据进行同时分析可以有效降低重建模型的不确定性,提高重建模型的精度。 在这次报告中,报告人想对多物理场成像的研究对象,算法、和实验设计中的挑战,及应用前景与老师和同学们一起讨论研究。
报告人简介
李懋坤于2007 在毕业于美国伊利诺伊大学获得电机与计算机工程系。毕业后在美国斯伦贝谢公司道尔研究所工作,先后担任博士后研究员,研究员,高级研究员。于2014 年6 月加入清华大学电子工程系,主要研究方向为电磁场理论和电磁逆问题,主要应用领域为电磁波地质勘探成像和生物医学成像等。
已发表或合作发表期刊论文30 多篇,会议论文80 多篇,文章共被引用600 次以上,并已申请两项美国专利。他担任了Journal of the Applied Computational Electromagnetics和Express Journal of the Applied ComputationalElectromagnetics 的编委。他还获得了伊利诺伊大学Yuen T. Lo 杰出研究奖,HenryFord II 学者奖,2017 年IEEE Ulrich L. Rohde 创新会议论文奖等多项奖励,并于2014 年获得了国家青年千人计划的资助。