鄂维南
鄂维南（1963年9月— ），中国数学家，中国科学院院士，北京大学、普林斯顿大学教授。主要从事计算数学、应用数学及其在力学、物理、化学和工程等领域中的应用等方面研究。生于江苏靖江市。1982年毕业于中国科学技术大学数学系，1985年获中国科学院计算中心硕士学位，1989年获美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）博士学位。2011年当选为中国科学院数学物理学部院士。北京大数据研究院首任院长，中国科学技术大学大数据学院首任院长。曾获国际工业与应用数学协会颁发的 Collatz 奖，首届美国青年科学家和工程师总统奖，冯康科学计算奖及美国工业与应用数学协会颁发的R.E.Kleinman奖等。
主要从事计算数学、应用数学及其在力学、物理、化学和工程等领域中的应用等方面的研究。与合作者一起把偏微分方程、随机分析及动力系统的理论巧妙地结合起来，用于研究随机 Burgers 方程，随机passive scalar方程，随机Navier-Stokes方程和Ginzburg-Landau 方程等，证明了不变测度的存在性和唯一性，分析了稳定解的特性，并在此基础上解决了Burgers 湍流模型中一些存有争议的问题；与合作者一起构造和建立了稀有事件的迁移路径的理论框架，并发展了一种十分有效的数值方法—弦方法。此方法已成为研究物理、生物和化学领域中稀有事件的一个重要手段 ；与合作者研究了弹性理论的微观基础，从量子力学和分子动力学模型出发导出了宏观层面下的非线性弹性理论，得到了经典的 Cauchy-Born 准则成立的稳定性条件。提出了设计与分析多物理模型的多尺度方法的一般框架。
评价
鄂维南教授在应用数学和科学计算的相关领域做出了突破性贡献，特别是在非线性随机（偏）微分方程，计算流体动力学，计算化学和机器学习等方面。“鄂维南教授的科学工作具有巨大的影响，使得许多长期存在的科学问题得到解决。他的标志性成就包括随机微分方程在数学和计算上得到的新颖结果，设计有效的算法计算多尺度和多物理学的问题，特别是那些在流体动力学和化学中出现的问题，最近他的一个开创性工作是将深度学习的技术应用到科学计算中。”（2019年Peter Henrici奖评）
