个人基本信息：
姓 名： 黄光鑫
职 称： 教授
导师情况： 硕士生导师
研究方向： 数值线性代数及应用方面的教学与研究工作
个人简介：
教授、博士、硕士生导师、中共党员，四川省海外高层次留学人才，四川省学术技术带头人后备人选。主要从事数值线性代数及应用方面的教学与研究工作，先后在大型离散不适定问题、大型稀疏最小二乘问题、大规模结构矩阵方程组求解和结构逆特征值问题解的存在性等方面做了一系列研究工作，在BIT Numerical Mathematics、Applied Numerical Mathematics、Numerical Linear Algebra with Applications、Numerical Algorithms、Journal of Computational and Applied Mathematics、Linear Algebra and its Applications等著名的国际国内期刊上发表学术论文50余篇，其中被SCI检索论文26篇；主持和参与科研项目12项，其中国家自然科学基金3项，省级项目2项；曾获部省级科技进步二、三等奖各1项；参编国家级教材1部，主持参与精品课程3门。兼任《美国数学评论》评论员，《德国数学文摘》评论员和四川省数学会理事。
学习与工作经历：
2008.09–2011.12，电子科技大学，应用数学，博士
2000.09–2003.06，重庆师范大学，运筹学与控制论，硕士
1996.09–2000.06，四川师范学院（现西华师范大学），数学教育，学士
2017.08–2018.08，美国肯特州立大学，数学科学学院，访问****（学校公派）
2016.09–2017.06，北京大学，数学科学学院，访问****（教育部中西部高校骨干教
2014.08–2015.08，美国肯特州立大学，数学科学学院，访问****（国家留基委公派）
2012.12–至今， 成都理工大学，数学地质四川省重点实验室/信息与计算科学系，
2007.12–2012.12，成都理工大学，数学教学部/信息与计算科学系，副教授
2003.09–2007.12，成都理工大学，信息与计算科学系/应用数学系，助教,讲师
研究方向：
数值线性代数及图像复原应用、模式识别方法、图论与组合数学
主讲课程：
本科生：《高等代数》、《数值分析》
研究生：《最优化理论与方法》、《图论与组合数学》《数值分析》
科研课题：
1.四川省科技厅应用基础项目（2020YJ0366），大规模lp-lq正则化最小二乘问题的Krylov子空间迭代算法及在图像复原中的应用，2020/01-2021/12，主持；
2.桥梁无损检测与工程计算四川省高校重点实验室开放重点项目（2020QZJ03），大型l2-lq最小化问题的子空间迭代算法研究，2020/07-2022/06，主持；
3.四川省科技厅应用基础项目（2016JY0048），大规模lp-lq最小化问题的高效Krylov子空间迭代算法及应用研究，2016/03-2019/03，已结题，主持；
4.成都理工大学科研骨干教师计划，2013年，计算数学；
5.国家自然科学基金面上项目（**），原生晕地球化学三维空间分布研究及定量成矿预测, 2013/01-2016/12，已结题，第三主研.
科研获奖：
1.黄光鑫（排名第七，持证） 钒钛磁铁矿矿山空间数据建模及其综合利用研究, 中国国土资源部,国土资源部科技奖, 二等奖, 2012;
2.黄光鑫（排名第十）,矿产资源空间数据集成与远景分析关键技术研究及应用, 四川省人民政府, 四川省科学技术进步奖, 三等奖, 2011.
论文发表情况：

1.On the choice of regularization matrix for an l2-lq minimization method for image restoration. Applied Numerical Mathematics, 2021, 164: 211–221. 通讯作者（SCI）
2.A novel modified TRSVD method for large-scale linear discrete ill-posed problems. Applied Numerical Mathematics, 2021, 164: 72-88. 第二作者（SCI）
3. On the choice of subspace for large-scale Tikhonov regularization problems in general form. Numer. Algor., 2019, 81(1) : 33-55. 第一作者（SCI）
4.Regularization matrices for discrete ill-posed problems in several space-dimensions. Numer Linear Algebra Appl. 2018, e2163. 25(4): 1-16. 通讯作者（SCI）
5.A majorization-minimization generalized Krylov subspace method for lp-lq image restoration. BIT Numer Math, 2017, 57(2): 351–378. 第一作者（SCI）
6. On the choice of solution subspace for nonstationary iterated Tikhonov regularization. Numer Algor., 2016, 72(4): 1043–1063. 第一作者（SCI）
7.Regularization matrices determined by matrix nearness problems. Linear Algebra and its Applications, 2016-08,502(1): 41–57. 第一作者（SCI）
8.Projected nonstationary iterated Tikhonov regularization. BIT Numer Math, 2016-06, 56(2): 467–487. 第一作者（SCI）
著作：
理工数学实验-高等数学分册，高等教育出版社，2009.08.