Interested Article - Василевский, Юрий Викторович

Ю́рий Ви́кторович Василе́вский (род. 11 марта 1967 года , Москва) — российский учёный- математик , специалист в области вычислительной математики и математического моделирования, профессор РАН (2016), член-корреспондент РАН (2016). Профессор кафедры вычислительных технологий и моделирования факультета ВМК МГУ .

Биография

Родился в 1967 году в Москве.

В 1984 году — окончил школу № 165 гор. Москвы.

В 1990 году — окончил факультет проблем физики и энергетики МФТИ .

В 1993 году — окончил аспирантуру Института вычислительной математики (ИВМ) РАН , где затем прошёл путь от старшего научного сотрудника до заместителя директора по науке (с 2010 года).

В 1993 году — защитил кандидатскую диссертацию, тема: «Итерационные методы с разбиениями на большое число подобластей» (научный руководитель Ю. А. Кузнецов).

В 2000—2001 гг. — работал в Техасском университете в Остине ( англ. The University of Texas at Austin ), США, в качестве приглашённого исследователя.

В 2006 году — защитил докторскую диссертацию, тема: «Параллельные технологии решения краевых задач».

С 2007—2008 гг. в должности профессора преподаёт на кафедре вычислительных технологий и моделирования факультета ВМиК МГУ , а также на кафедре вычислительных технологий и моделирования в геофизике и биоматематике факультета управления и прикладной математики МФТИ (с 2017 года — заведующий кафедрой); читает курсы «Проекционно-сеточные методы» и «Многосеточные методы и методы декомпозиции области».

В январе 2016 года — избран профессором РАН .

В октябре 2016 года — избран членом-корреспондентом РАН .

С 2017 года, наряду с работой в ИВМ и преподаванием, руководит лабораторией математического моделирования в медицине в Сеченовском университете .

Научная деятельность

Специалист в области вычислительной математики и математического моделирования.

Область научных интересов: консервативные методы дискретизации уравнений в частных производных, методы декомпозиции, фиктивных областей, многосеточные методы , теория оптимальных и квази-оптимальных d-мерных триангуляций , адаптивное построение расчётных сеток , вычислительные гидродинамика и гемодинамика, уравнения переноса , уравнения многофазной фильтрации, течения жидкости со свободной поверхностью.

Основные научные результаты:

предложены и исследованы параллельные методы приближённого решения краевых задач для эллиптических уравнений второго порядка на нестыкующихся сетках. Рассмотрены вопросы построения сеток, дискретизации, решения возникающих систем;
предложены агрегированные декомпозиционные методы решения сеточных систем; методы являются легко параллелизуемыми, а скорость итерационной сходимости не зависит ни от перепадов коэффициента диффузии между ячейками сетки, ни от количества используемых процессоров;
предложены параллельные декомпозиционные алгоритмы для эффективного решения конечно-разностных дискретизаций трёхмерных уравнений конвекции-диффузии и уравнений Навье-Стокса ;
предложен асимптотический анализ оптимальных и квази-оптимальных симплициальных сеток , минимизирующих заданную норму $(L_{p},W_{1,p})$ ошибки кусочно-линейного интерполирования . Рассмотрены вопросы управляемой адаптации, а также осуществлён перенос построенной алгоритмики на случай приближённого решения краевых задач методом конечных элементов ;
предложены новые методы консервативной конечно-объёмной дискретизации уравнений диффузии и конвекции-диффузии с полными тензорными коэффициентами на сетках с многоугольными и многогранными ячейками. Методы используют двухточечный шаблон для дискретизации потока через ребро/грань ячейки, коэффициенты шаблона зависят от сеточного решения;
предложен метод ускорения неявных схем для нестационарных нелинейных уравнений, использующий упрощённую модель для вычисления начального приближения на каждом временном шаге. Метод удобен для распределённых вычислений , когда связь между элементами вычислительной системы неустойчива, а канал связи обладает низкой пропускной способностью;
предложены новые методы дискретизации и решения линейных систем для задач многофазной многокомпонентной фильтрации; методы применимы для сеток с многогранными ячейками и полных тензорных фильтрационных коэффициентов;
предложена пациент-ориентированная технология численного расчёта _en в рамках новой неинвазивной методики оценки гемодинамической значимости стенозов коронарных артерий.

Соавтор более 80 журнальных публикаций, 2 монографий и 2 учебных пособий.

Организационная работа

международного журнала Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling ;
International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering ;
член экспертного совета ВАК по математике и механике, член и ;
руководитель проектов РНФ , РФФИ , ФЦП «Кадры», совместных исследовательских проектов с компаниями ExxonMobil , Роснефть;
координатор по математическим моделям и методам в биоматематике.

Награды

Медаль ордена «За заслуги перед Отечеством» II степени (5 февраля 2024 года) — за большой вклад в развитие отечественной науки, многолетнюю плодотворную деятельность и в связи с 300-летием со дня основания Российской академии наук .
Лауреат 2008 года конкурса Регионального общественного фонда содействия отечественной науке в номинации «Кандидаты и доктора наук РАН».