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张二川 副教授

电子邮箱:zhangerch@mail.sysu.edu.cn

研究领域:主要从事流形优化和计算机视觉的研究,特别是黎曼流形上高阶变分曲线的几何性质、构造算法,计算机视觉中的模型拟合的鲁棒性等问题。

个人简介

张二川,籍贯安徽桐城,中山大学理学院副教授,硕士生导师。

2020年在澳大利亚西澳大学获得博士学位;2020-2024年在澳大利亚伊迪斯科文大学从事博士后研究;2024年2月加入中山大学理学院。

主要从事流形优化和计算机视觉的研究,特别是黎曼流形上高阶变分曲线的几何性质、构造算法,计算机视觉中的模型拟合的鲁棒性等问题。

2019年获得澳大利亚数学学会Lift-off Fellowship。在主流数学期刊发表学术论文10篇,如SIAM J. Numer. Anal., Adv. Comput. Math., Appl. Math. Comput., CNSNS等;在计算机视觉顶级会议和期刊发表论文5篇,如CVPR, NeurIPS, IEEE TPAMI等。

 

研究领域

主要从事流形优化和计算机视觉的研究,特别是黎曼流形上高阶变分曲线的几何性质、构造算法,计算机视觉中的模型拟合的鲁棒性等问题。

 

教育背景

2015.09-2020.06   西澳大学,数学与统计系,博士

2012.09-2015.03   北京理工大学,数学与统计学院,硕士

2008.09-2012.06   北京理工大学,数学与统计学院,学士

 

工作经历

2020.02-2024.01   伊迪斯科文大学,理学院,博士后研究员

2021.11-2022.01   波兰华沙生命科学大学,计算机信息系统系,访问教授

2024.02-至今    中山大学,理学院,副教授

 

部分代表性成果

[1] Zhang, E. and Noakes, L., 2023. Convergence Analysis of Leapfrog for Geodesics. SIAM Journal on Numerical Analysis61(5), pp.2261-2284

[2] Noakes, L. and Zhang, E., 2023. Finding extremals of Lagrangian actions. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 116, p. 106826

[3] Noakes, L. and Zhang, E., 2022. Finding geodesics joining given points. Advances in Computational Mathematics, 48(4), pp.1-27

[4] Zhang, E. and Noakes, L., 2020. Riemannian cubics in quadratic matrix Lie groups. Applied Mathematics and Computation, 375, p.125082

[5] Zhang, E. and Noakes, L., 2019. The cubic de Casteljau construction and Riemannian cubics. Computer Aided Geometric Design, 75, p 101789

[6] Zhang, E. and Noakes, L., 2018. Left Lie reduction for curves in homogeneous spaces. Advances in Computational Mathematics44(5), pp.1673-1686

[7] Zhang, E., Suter, D., Tennakoon, R., Chin, T.J., Bab-Hadiashar, A., Truong, G. and Gilani, S.Z., 2022. Maximum Consensus by Weighted Influences of Monotone Boolean Functions. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8964-8972)

[8] Zhang, E., Suter, D., Truong, G. and Gilani, S.Z., 2022. Sparse Hypergraph Community Detection Thresholds in Stochastic Block Model. Advances in Neural Information Processing Systems35, pp.34012-34023