衡益
教授
联系邮箱： hengyi@mail.sysu.edu.cn
联系地址： 广州大学城外环东路132号
教师简介:
“国家重大人才计划”青年专家、“广东省重大人才工程”青年拔尖人才 ，中山大学计算机学院教授、博士生导师（计算数学、计算机科学与技术双专业）。兼任中国工业与应用数学学会反问题与成像专业委员会委员、广东省计算数学学会常务理事、广东省计算科学重点实验室副主任等 。
高中毕业于江苏省苏州中学，本硕博留学德国，师从莱布尼茨奖得主、德国两院院士 Wolfgang Marquardt 教授，获得德国“精英大学”亚琛工业大学机械工程学院（机械工程排名全德第一、世界顶尖）自然科学博士学位，曾任职于德国于利希国家实验室等科研机构，完成欧盟哥白尼计划、德国国家科学基金会和德国国家联邦经济及科技部资助的多项科研项目。回国后研究紧密围绕 “HPC+AI for Science and Engineering”，展开数学物理反问题、高性能计算与人工智能等领域研究，致力于解决交叉研究领域的共性难题及推动多学科创新研发、实现科学发现与工程实践的突破。
已在国际顶尖综合性期刊、中科院分区一区TOP期刊 Science Bulletin、Nature 旗下期刊 npj Clean Water、中国数学会T1类期刊 Inverse Problems 等发表高水平学术论文60余篇及国际学术会议成果50多项，在英国物理学会 (IOP) 和德国工程师协会出版社 (VDI) 上出版英文学术专著2部；近5年主持广东省重点研发计划重大专项、科技部国家创新人才交流外专项目、中国盐业集团重点项目等10余项国家、省部委项目和央企项目，展开数学物理反问题、传统产业数智化、智慧数字孪生等研究，自主研发高性能多物理场仿真智能工业软件，公开国内外发明专利11项（已授权国际专利1项、国内专利3项，国际PCT专利顺利通过审核1项），登记计算机软件著作权5项；获广东工业软件科学技术发明一等奖、“天河之星”超算优秀应用奖及入围奖等奖项，以及全国大学生数学建模竞赛广东省分赛优秀指导教师奖、《科学中国人》年度人物等称号；主讲《高等代数》《线性代数》《矩阵分析》等课程，参与获得广东省教学成果奖一等奖、广东省计算机学会教育教学成果奖一等奖等奖项，指导学生获全国大学生数学建模竞赛国家二等奖及广东省一等奖、美国大学生数学建模竞赛一等奖等。
与中国航天科技集团、南方电网、中国盐业、中石化、华为等合作，以三维物理场景的感知、理解和优化操控需求为牵引，展开智能模型架构、系统级工业设计等基础性研究，研发多学科仿真智能软件、科学与工程大模型，共同推动航空航天、能源化工、工业制造、双碳、生物医药等领域的产学研深度融合与落地实践。
研究领域:
- 数学物理反问题及应用；
- 数学建模与高性能科学计算；
- 多物理场仿真智能工业软件与智慧数字孪生；
- 工业AI Agent及大模型；
- 活性天然产物高效发现系统；
- 高端新材料智能设计。
News:
秉持"科研育人、因材施教"的培养理念，面向全球诚招：
- 博士研究生：优先考虑数学、计算机、力学、物理、化学与化工、机械工程、材料工程等专业背景，要求具备独立科研能力与创新思维。
- 硕士研究生：欢迎具有跨学科背景的申请者，重点考察数学建模与工程实践能力。
- 本科生科研助手：面向大二及以上优秀学生开放申请，提供科研启蒙训练与毕业设计指导。
课题组氛围和谐，充分尊重学生意愿，并为每位学生都预留一笔经费支撑学习和生活。与此同时，学业期间将享有以下福利：
多维成长空间
√ 学术新星计划：为年轻学者配备双导师（学术导师+产业导师）
√ 技术转化通道：依托企业实现成果产业化
√ 职业发展智库：邀请资深专家担任职业发展顾问
立体资源网络
√ 学术资源：开放团队累积的高质量仿真案例库及仿真软件
√ 计算资源：共享万核HPC计算集群使用权限
√ 产业资源：直通10余家行业领军企业的技术合作部
招生名额受团队规模影响，具体情况请通过 E-mail 咨询。
持续滚动招聘：
衡益教授团队主持/参与24项科研项目，科研经费充足，待遇丰厚（工资+绩效）。
- 专职科研人员（研究员/副研究员）、博士后：海内外知名高校或研究机构的博士毕业，有多项研究成果，优先考虑计算力学、人工智能、软件工程、先进制造、能源与化工、新材料设计等交叉领域。
- 软件开发工程师：需较强的编程能力，掌握C/C++/Python等程序语言的高性能计算开发，熟悉CPU/GPU并行架构及OpenMP/MPI并行计算等，有CAE/CAD/CAM等工业软件开发经验优先。
- 数值仿真分析学生研究助理：参与软件算例测试、算例仿真与后处理分析、仿真相关文档撰写，熟练使用COMSOL Multiphysics、Ansys、Abaqus、Matlab等仿真软件优先。
- AI Agent及大模型学生研究助理：参与复杂系统工程问题与工业大模型，活性天然产物发现、预测和合成方面的课题攻关任务；有以下任一经验者优先：掌握深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）、物理信息神经网络（PINN）、LLM微调技术等前沿技术，熟悉工业领域知识图谱构建，具有多模态人机交互系统开发经验。
我们始终坚信，优秀的科研团队应由满怀探索热情的灵魂共同塑造。无论您是志在攀登学术高峰的求知者，还是致力于攻克工程难题的实践先锋，我们都热切期待您的加入，与我们携手共鉴：当严谨的科学精神遇见炽热的创新热忱，必将会绽放出璀璨的智慧光芒！
