叶颀个人简历
基本资料
姓名：
叶颀
英文名：
Qi Ye
性别：
男
出生年月：
1983年5月
籍贯：
广东省广州市
政治面貌：
中共党员
学位：
博士
职称：
教授
研究领域：
逼近论及其在机器学习和数据分析中的应用、核函数逼近方法、非光滑分析
联系方式：
邮箱：yeqi at m.scnu.edu.cn；电话：(020)**-8414

工作经历
工作经历：
1、2016年12月至今，华南师范大学，数学科学学院，博士研究生导师
2、2016年7月至今，华南师范大学，机器学习与最优化计算实验室，主任
3、2016年1月至今，华南师范大学，数学科学学院，教授
4、2015年6月至2015年12月，香港浸会大学，数学系，研究员
5、2012年8月至2015年5月，美国雪城大学（Syracuse University），数学系，博士后（讲师），合作导师：许跃生教授
6、2007年8月至2012年5月，美国伊利诺理工大学（Illinois Institute of Technology），应用数学系，教学和研究助理

学习经历：
1、博士（Doctor of Philosophy）：2007年8月至2012年5月，美国伊利诺理工大学（Illinois Institute of Technology），应用数学系，研究方向：核函数逼近方法（kernel-based approximation method），导师：Gregory E. Fasshauer教授
2、硕士研究生：2006年9月至2007年7月，华南师范大学，数学科学学院，计算数学，导师：黄力人教授
3、学士：2002年9月至2006年7月，华南师范大学，数学科学学院，信息与计算科学，毕业论文导师：黄力人教授
招生方向：
1、博士研究生招生方向：计算数学，逼近论及其在机器学习与数据分析中的应用
2、硕士研究生招生方向（学术型）：计算数学，非光滑最优化方法、支持向量机、人工神经网路
3、硕士研究生招生方向（专业型）：数学教育，教育大数据
科研成果
1、2016年国家海外高层次人才引进计划青年项目入选者
2、2017年国家自然科学基金青年基金项目，主持
3、2018年广东省教育厅广东高校重大科研项目，主持
4、2019年广东省自然科学基金面上项目，主持
5、2020年国家自然科学基金重点项目，主要参与
6、2021年国家自然科学基金面上项目，主持
7、2021年国家自然科学基金天元数学专题讲习班项目，参与
8、2021年国家自然科学基金数学天元基金“数学与医疗健康交叉重点专项”，数学负责人（项目双负责人制）
9、2012年美国Sigma Xi Research Award
科研论文
部分代表作：
1、Reproducing kernels of generalized Sobolev spaces via a Green function approach with distributional operators, with Gregory E. Fasshauer, Numerische Mathematik, Volume 119, Number 3, Pages 585-611, 2011.
2、Approximation of stochastic partial differential equations by a kernel-based collocation method, with Igor Cialenco and Gregory E. Fasshauer, International Journal of Computer Mathematics, Volume 89, Issue 18, Pages 2543-2561, 2012.
3、Reproducing kernels of Sobolev spaces via a Green kernel approach with differential operators and boundary operators, with Gregory E. Fasshauer, Advances in Computational Mathematics, Volume 38, Issue 4, Pages 891-921, 2013.
4、Solving support vector machines in reproducing kernel Banach spaces with positive definite functions, with Gregory E. Fasshauer and Fred J. Hickernell, Applied and Computational Harmonic Analysis, Volume 38, Issue 1, Pages 115-139, 2015.
5、Optimal designs of positive definite kernels for scattered data approximation, Applied and Computational Harmonic Analysis, Volume 41, Issue 1, Pages 214-236, 2016.
6、Generalized Mercer kernels and reproducing kernel Banach spaces, with Yuesheng Xu, Memoirs of the American Mathematical Society, Volume 258, Number 1243, Pages 1-122, 2019.
7、Kernel-based probability measures for interpolations, Applied and Computational Harmonic Analysis, Volume 47, Issue 1, Pages 226-234, 2019.
8、Kernel-based probability measures for generalized interpolations: A deterministic or stochastic problem? Journal of Mathematical Analysis and Applications, Volume 477, Issue 1, Pages 420-436, 2019.
9、Generalized representer theorems in Banach spaces,Analysis and Applications, Volume19, Number 1, Pages125-146, 2021.
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机器学习与最优化计算实验室
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