教师个人简历

黎稳个人简历
基本资料
姓    名:
黎稳
英 文 名:
Wen LI
性    别:
出生年月:
1962-04
籍    贯:
广东廉江
政治面貌:
中共党员
学    位:
1996年获博士学位(西安交通大学理学院. 导师:游兆永教授)
职    称:
教授(二级)
研究领域:
数值代数与应用;互补问题的理论与数值分析;张量计算及其应用
联系方式:
办公室: 数学楼 203; 电话: 85216655-8202
工作经历

1、 华南师范大学数学科学学院 教授 2004-12—现在
2、 华南师范大学数学系 助教/讲师/副教授(94年破格)/教授(97年破格)/博导(02年)88.7-04.12
3、 广东廉江师范学校 教员 1983-07-1985-09


访问经历
多次应邀访问香港大学数学系、香港中文大学数学系、香港城市大学数学系、香港理工大学应用数学系、香港浸会大学数学系、澳门大学数学系、台湾清华大学国家理论科学中心、中国科学院应用数学所、计算数学研究所和计算数学与科学工程计算国家重点实验室、西安交通大学理科研究中心、韩国Gangneung-Wonju National University,日本名古屋大学工学部、新加坡国立大学数学系、美国Southern Illinois Univ.(SIUC)数学系、德国Augsburg大学数学系。



行政服务
1 华南师范大学数学系计算数学教研室 主任 2002-10—2004-11
2 华南师范大学数学科学学院 副院长 2004-11—2015-01;代院长 2015-01—2015-05;院长 2015-05—2023-01
3 华南师范大学学位委员会 委员 2019-12—现在
4 广东省数据科学工程技术研究中心 副主任 2017—现在


社会兼职
1 中国数学会 理事 2020.1—2023.12
2 中国计算数学会 理事 2010—2019
3 广东省数学学会 副秘书长 2000-2005;2010 —2015.12;副理事长 2015.12—现在
4 广东省计算数学学会 副理事长 2007-2015.12; 常委理事 2015.12 — 2023.11;副理事长 2023.12—现在
5 广东省工业与应用数学学会 副理事长 2018.5 —2022.5;监事 2022.6 —


入选人才计划
1、1996年被评为广东省“千百十”人才工程校级学术带头人培养对象;
2、2002年被评为广东省“千百十”人才工程省级学术带头人培养对象。

业余爱好
乒乓球、篮球、羽毛球、音乐、摄影

科研成果

一 代表性科研成果奖与荣誉

1 1996年获广东省南粤优秀教师--教坛新秀奖
2 1999年获广东省优秀青年科学家奖 提名奖
3 2010年获全国第二届教育硕士优秀教学管理者
4 2012年科研成果“数值代数若干问题研究”获广东省科学技术奖二等奖(黎稳、李董辉、陈小山)
5 2021年科研成果"结构张量的理论、计算与应用"获广东省自然科学奖二等奖(黎稳、吴国宝、陈艳男)


二 代表性科研课题

主持国家自然科学基金6项,其中主持国家基金面上项目5项

目前正在主持如下课题:
在数据科学中的张量分解及其非凸低秩逼近的理论与数值分析
(12071159),国家自然科学基金,2021-01—2024-12,直接费用:51万元




 
出版教材

张谋成,黎稳,非负矩阵论,广东高教出版社,广州,1995
陈小山,彭小飞,黎稳,高等代数,高等教育出版社,北京,2024

科研论文

在国内外重要学术刊物,如《Numer Math》、《SIAM J Optim》、《SIAM J Imag Sci》、《SIAM J Matrix Anal Appl》、《Inverse Problems》、《IEEE Trans. Signal Processing》、《IEEE Trans. Cybernetics》《IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems》、《Pattern Recognition》、《J Sci Comput》、《J  Franklin Institue》、《Numer Lin Alg Appl》、《BIT》、《Comput Optim Appl》、《Computing》、《Appl Numer Math》《Adv Comput Math》、《中国科学》(中英文版)、《科学通报》(中英文版)、《数学学报》(中英文版)、《计算数学》(中英文版)、《应用数学学报》(中英文版)、《数学进展》、《系统科学与数学》(英文版)、《数学物理学报》(中英文版)、《Front Math China》、《CSIAM Trans Appl Math》和《J Oper Res Soc China》发表学术论文多篇。

2018年以来主要研究领域为数值代数、张量计算与张量数据分析等。主要代表论文如下 
[1] W Li, DD Liu, SW Vong, Comparison results for splitting iterations for solving  multi-linear systems, Appl Numer Math, 134(2018), 105-121
[2] WW Xu, HK Pang, W Li*, X Huang, and W Guo, On the explicit expression of chordal metric between generalized singular values of Grassmann matrix pairs with applications, SIAM J Matrix Anal Appl, 39(4)(2018), 1547-1563
[3] WW Xu, W Li,* Z Lei, XP Huang, The analytic solutions of the constrained matrix determinant and trace minimization and maximization problems and their applications, SIAM J Optim, 29(2)(2019), 1657-1686
[4] DD Liu, W Li,* SW Vong, Relaxation methods for solving the tensor equation arising from the higher-order Markov chains, Numer Lin Alg Appl,  26(2019): e2260, 38 pages,  
https://doi.org/10.1002/nla.2260 
[5] JF Li, W Li*, SW Vong, QL Luo, and MQ Xiao, A Riemannian optimization approach for solving the generalized eigenvalue problem for nonsquare matrix pencils, J Sci Comput, 82(2020):67,  43 pages, 
https://doi.org/10.1007/s10915-020-01173-5
[6] W Li, DD Liu, SW Vong, MQ Xiao, Multilinear PageRank: uniqueness, error bound and perturbation analysis, Appl Numer Math, 156(2020), 584-607
[7] M Yang, QL Luo , W Li, and MQ Xiao, Multi-view clustering of images with tensor rank minimization via non-convex approach, SIAM J Imaging Sci, 13(4)(2020), 2361-2392
[8] BH Huang, W Li*, Numerical subspace algorithms for solving the tensor equations involving Einstein product,
Numer Lin Alg Appl, 28(2021):  e2351, 32 pages,  https://doi.org/10.1002/nla.2351 
[9] JF Li, W Li*, XF Duan, MQ Xiao, Newton's method for the parameterized  generalized eigenvalue problem with nonsquare matrix pencils, Advances in Computational Mathematics, 47(2021): 29, 50 pages, https://doi.org/10.1007/s10444-021-09855-w

[10] PH Bi, W Li*, DD Liu, and MQ Xiao, The projected Newton iteration approach for computing the nonnegative Z-eigenpairs of nonnegative tensors, CSIAM Trans  Appl Math, 2(2021)(2), 376-394
[11] M Yang, QL Luo, W Li, MQ Xiao, Nonconvex 3D array image data recovery and pattern recognition under tensor frameworkPattern Recognition, 122(2022), 108311 
[12] MH Li, W Li*, YN Chen, MQ Xiao, The nonconvex tensor robust principal component analysis approximation model via the weighted lp-norm regularization, J Sci Comput, 89(2021), 67, 37pages, https://doi.org/10.1007/s10915-021-01679-6
[13] M Li, W Li*, M Xiao, Nonconvex multi-view subspace clustering via simultaneously learning the representation tensor and affinity matrix, Inverse Problems, 38(2022), 105008(40pp)
[14] M Yang, Q Luo, W Li, and M Xiao, 3D array image data completion by tensor decomposition and nonconvex regularization approach, IEEE Transactions on Signal Processing, 40(2022), 4291-4304 

[15] Q Luo, W Li* and M Xiao, Hyper-Laplacian Regularized Multi-View Clustering with Exclusive L21 Regularization and Tensor Log-Determinant Minimization Approach, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 14(2023)(3), Article 53

[16] B Huang, and W Li*, A smoothing Newton method based on the modulus equation for aclass of weakly nonlinear complementarity problems, Comput Optim Appl,  86(2023), 345-381
[17] F Lai,
W Li, X Peng, and Y Chen, Anderson accelerated fixed-point iteration for multilinear PageRank, Numer Lin Alg  Appl, 30(2023): e2499

[18] YN Chen, W Li, and JY ChangMulti-linear pseudo-PageRank for hypergraph partitioning, J Sci Comput, 99(2024): 7 
[19] BH Huang, W Li, Neural network models for the quaternion singular value decompositions, Applied Mathematical Modelling, 129(2024), 780-805 
[20] S Wu, W Li, and R Huang, The perturbation bound of the extended vertical linear complementarity problem, Journal of the Operations Research Society of China, online, 2023
[21] Q Luo,  M Yang, W Li, and M Xiao, Multi-Dimensional Data Processing with Bayesian Inference via Structural Block Decomposition, IEEE Transactions on Cybernetics, online 2023 
[22] Q Luo, W Li*, and M Xiao, Bayesian Dictionary Learning on Robust Tubal Transformed Tensor Factorization, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, online,2023