被称为Jacobi迭代法的的算法在超级计算机面世之前已出现，已有169年历史，如今被认为无法满足快速计算的需求。最近，北京大学工学院力学与工程科学系院友杨翔在约翰霍普金斯大学工程专业就读期间，与指导教授Rajat Mittal共同完成了对经典Jacobi迭代法的改进，使这一方法在应用层面获得新生。
杨翔院友与约翰霍普金斯大学Mittal教授
这一研究表明，仅需少量计算代码的调整便可将Jacobi法效率提高200倍。该成果可用于提高航空航天设计、造船、天气和气候建模、生物力学等工程任务中使用计算机模拟的性能。杨翔等人在论文中描述了这一新型数学工具，发表在6月27日《计算物理》杂志网络版上。
Jacobi迭代法被广泛认为是一种公式优美但现代应用价值不大的算法。自2012年秋始，通过Rajat Mittal教授在授课中的讲解，杨翔对这一方法产生了兴趣，开始着手对其尝试改进。他向Mittal教授提出了一个方案，使重复数值估算的进程更加高效，更快得出计算结果。Mittal教授认为这个想法很有前途，鼓励杨翔继续进行这项工作。经过数星期的改进与提炼，在其博士生导师Meneveau教授的支持下，杨翔与Rajat Mittal教授合作完善出一种被他们称为“静态计划松弛的Jacobi迭代法”（scheduled relaxation Jacobi method），并以杨翔为主要作者写成论文，发表在出版物上开放自由共享。
“我预计这一改进将很快得到应用，”Mittal教授评价道，新的Jacobi方法将节省大量时间，其优点在于特别适用于在现代模拟中使用的大规模并行计算机。例如，当航空航天工程师想通过计算机模拟程序测试几种不同的机翼设计，修改后的Jacobi方法可以加快这一进程。
杨翔此前在北京大学工学院完成本科学业并获得工程学位，赴约翰霍普金斯大学继续进行研究与学习。
该研究部分获得了美国海军研究办公室和美国国家科学基金会的支持。
研究成果论文链接：http://engineering.jhu.edu/fsag/wp-content/uploads/sites/23/2013/10/JCP_revised_WebPost.pdf
