个人简介
王虹，1970年生于北京，著名应用数学家，现任清华大学数学科学系教授、博士生导师。1992年毕业于北京大学数学系，1997年获美国加州大学伯克利分校博士学位。
王虹教授长期致力于应用数学、计算数学和数据科学的交叉研究，在偏微分方程数值解法、机器学习数学理论、科学计算等领域取得了一系列重要成果。
她曾获得国家自然科学奖二等奖、教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者等多项荣誉。
除了学术研究，王虹教授还积极推动数学教育普及，出版多部教材和科普著作，培养了大批优秀的数学人才。
专注于应用数学与计算科学研究，为现代数学发展做出卓越贡献
王虹，1970年生于北京，著名应用数学家，现任清华大学数学科学系教授、博士生导师。1992年毕业于北京大学数学系，1997年获美国加州大学伯克利分校博士学位。
王虹教授长期致力于应用数学、计算数学和数据科学的交叉研究，在偏微分方程数值解法、机器学习数学理论、科学计算等领域取得了一系列重要成果。
她曾获得国家自然科学奖二等奖、教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者等多项荣誉。
除了学术研究，王虹教授还积极推动数学教育普及，出版多部教材和科普著作，培养了大批优秀的数学人才。
荣获国家自然科学奖二等奖、教育部高等学校科学研究优秀成果奖、冯康科学计算奖等多项重要学术奖项。
在国际顶级数学期刊发表论文100余篇，出版专著5部，其中《偏微分方程数值解法》被多所高校选为教材。
担任多个国际数学期刊编委，多次受邀在国际数学家大会等重要学术会议做特邀报告。
提出了非线性偏微分方程的高效数值解法，建立了机器学习的数学理论框架，解决了多个长期未解决的数学难题。
培养博士研究生30余名，硕士研究生50余名，其中多人已成为国内外知名高校的学术带头人。
将数学理论应用于工程计算、人工智能、金融科技等领域，产生了显著的经济和社会效益。
专注于非线性偏微分方程的有限元方法、谱方法和多重网格方法研究，提出了多种高效算法。
研究深度学习的数学基础、神经网络的逼近理论、高维数据的降维方法等前沿问题。
针对流体力学、量子力学、材料科学等领域的计算问题，开发高精度、高效率的数值模拟方法。
研究数值算法的收敛性、稳定性和误差分析，为科学计算提供理论保障。
将数学理论与数据科学相结合，研究大数据分析、模式识别、智能优化等应用问题。
开发适用于复杂流体问题的数值方法，应用于航空航天、气象预报等工程领域。
加入清华大学数学系，开始独立开展偏微分方程数值解法的研究工作。
提出适用于非线性问题的自适应有限元方法，大幅提高了计算效率和精度。
凭借在科学计算领域的突出贡献，获得国家杰出青年科学基金资助。
系统阐述机器学习的数学理论，成为该领域的经典著作。
因在偏微分方程数值解法方面的系统性创新成果，荣获国家自然科学奖二等奖。
成为首位当选国际数学联合会应用数学委员会委员的中国女性数学家。