个人基本信息

王官杰，上海立信会计金融学院副教授、应用统计学专业硕士研究生导师。

电子邮箱：wangguanjie0(at)126(dot)com

个人主页：https://www.mathguanjie.cn

研究方向

微分方程数值解、模型降阶、不确定性量化。

工作经历

2023.12-至今            上海立信会计金融学院，统计与数学学院，副教授

2020.03-2023.12          上海立信会计金融学院，统计与数学学院，讲师

2018.04-2020.02          上海科技大学，信息科学与技术学院，助理研究员

2015.07-2018.3           中国科学院，上海微系统与信息技术研究所，博士后

教育经历

2010.09-2015.06         浙江大学数学系，计算数学，博士

2006.09-2010.07         曲阜师范大学数学科学学院，数学与应用数学，本科

期刊论文

[14] Z. Yuan,G. Wang and Q. Liao,An adaptive adjoint-oriented neural network for solving parametric optimal control problems with singularities,preprint, 2025,[link, PDF].

[13]G. Wang and Q. Liao. An alternating low-rank projection approach for partial differential equations with random inputs, Journal of Computational Physics, 545, 114470, 2026,[link, PDF].

[12]M. Li , G. Wang#, X. Zhang, Q. Liao and C. Xiao, D-LUT: Photorealistic Style Transfer via Diffusion Process, IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 9188-9196, 2025,[link, PDF].

[11]X. Shi, H. Zhang and G. Wang∗. ANOVA-GPmodeling forhigh-dimensional Bayesianinverseproblems, Mathematics, 12(2), 301, 2024,[link, PDF].

[10] G. Wang, S. Sahu and Q. Liao. An adaptive ANOVA stochastic Galerkin method for partial differential equations with high-dimensional random inputs, Journal of Scientific Computing, 98 (1), 24, 2024,[link, PDF].

[9] G. Wang and Q. Liao. Reduced basis stochastic Galerkin methods for partial differential equations with random inputs, Applied Mathematics and Computation, 463, 128375, 2024,[link, PDF].

[8]M. Li, Y. Feng and G. Wang∗. Estimating Failure Probability with Neural Operator Hybrid Approach, Mathematics, 11(12), 2762, 2023,[link, PDF].

[7] G. Wang, F. Xue and Q. Liao. Localized stochastic Galerkin methods for Helmholtz problems close to resonance, International Journal for Uncertainty Quantification, 11(4), 77—99, 2021,[link, PDF].

[6]Q. Huang, K. Li, G. Wang, Q. Liao, X. Du. Stochastic Finite Element Methods with the Euclidean Degree for Partial Differential Equations with Random Inputs, 2020 Chinese Control And Decision Conference (CCDC), Hefei, China, 634-640, 2020,[Link, PDF].

[5] G. Wang and Q. Liao. An adaptive hybrid spectral method for stochastic Helmholtz problems, Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications, 13(4), 1007-1026, 2020,[Link, PDF].

[4] G. Wang and Q. Liao. Efficient spectral stochastic finite element methods for Helmholtz equations with random inputs, East Asian Journal on Applied Mathematics, 9(3), 601-621, 2019,[Link, PDF].

[3]J. Zhu and G. Wang. High-precision computation of optical propagation in inhomogeneous waveguides, Journal of the Optical Society of America A, 32(9), 1653-1660, 2015,[Link].

[2]J. Zhu and G. Wang. Fast computation of wave propagation in the open acoustical waveguide with a curved interface, Wave motion, 57, 171-181, 2015,[Link].

[1]J. Zhu and G. Wang. New computational treatment of optical wave propagation in lossy waveguides, Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 16(8), 646-653, 2015,[Link].

教学经历

教师，上海立信会计金融学院,统计与数学学院
•本科课程：微积分（一） 2020/09-2026/01（秋冬学期）
•本科课程：概率论与数理统计 2020/03-2023/01（秋冬学期）
•本科课程：微积分（二） 2021/03-2026/07（春夏学期）

•本科课程：线性代数 2023/02-2025/07（春夏学期）
助理教师，上海科技大学,信息科学与技术学院
•研究生课程：偏微分方程数值解 2018/09-2019/01
•本科生课程：线性代数2015/09-2016/01
助理教师，浙江大学,数学系
•本科生课程：高等代数，线性代数2013/09-2014/01
•留学生导修课：微积分导修,线性代数导修2012/09-2014/07