Email: trunghieu.nguyen@fulbright.edu.vn
Lĩnh vực quan tâm:
- Giải tích số
- Tính toán khoa học
- Học máy và khoa học dữ liệu
Bằng cấp, học tập:
- Tiến sĩ: 2010, Đại học California ở San Diego, Hoa Kỳ
- Sau tiến sĩ:
- 2010-2012: Đại học California ở Davis, Hoa Kỳ
- 2012-2014: Đại học Heriot-Watt ở Edinburgh, Vương quốc Anh
- 2014-2016: Trung tâm quốc tế về phương pháp số trong kỹ thuật ở Barcelona, Tây Ban Nha
Tiểu sử:
Tiến sĩ Nguyễn Trung Hiếu sinh ra ở một làng nhỏ ở Thái Bình, một tỉnh ở phía Đông Bắc, Việt Nam. Ông tốt nghiệp ĐH KHTN, ĐHQG Hà Nội vào năm 2003 với bằng Cử nhân Toán học. Sau đó ông bảo vệ thành công luận văn thạc sĩ và luận án tiến sĩ ngành Toán học tại trường đại học California ở San Diego, Hoa Kỳ lần lượt vào các năm 2006 và 2010. Trước khi gia nhập FUV vào tháng 8 năm 2022, ông đã là giảng viên tại trường ĐH Duy Tân từ 2016-2022 và là học giả sau tiến sĩ tại một số trường đại học và trung tâm ngiên cứu ở Hoa Kỳ và châu Âu từ 2010-2016.
Nghiên cứu của ông tập trung vào việc xây dựng, phân tích và phát triển các thuật toán số để giải bài toán đạo hàm riêng, đặc biệt là ở kích thước lớn sử dụng siêu máy tính. Tiến sĩ Hiếu cũng nghiên cứu các thuật toán tối ưu sử dụng trong Học máy và ứng dụng của chúng trong khoa học Địa Chất, kỹ thuật Xây Dựng, giám sát và quản lý Giao Thông. Một số ứng dụng cụ thể của các nghiên cứu của ông bao gồm mô phỏng động đất, tương tác của nước ngầm và nước bề mặt, dòng chảy đa pha trong môi trường vật liệu rỗng, dự báo sạt sở, sói mòn đất, và ước lượng các thông số vật lý trong kỹ thuật Xây Dựng.
Ngoài việc là một nhà nghiên cứu tích cực, tiến sĩ Hiếu cũng là một nhà giáo dục nhiệt huyết. Ông đặc biệt tin tưởng vào các triết lý: học chủ động và học thông qua trải nghiệm. Các khóa học của ông luôn được tích hợp với các bài toán thực tế và bài toán nghiên cứu để chúng trở nên sinh động, hấp dẫn hơn. Sinh viên có thể tiếp cận ông không chỉ trong môi trường lớp học mà cả ở bên ngoài. Ông luôn mong muốn tìm kiếm các sinh viên quan tâm tới nghiên cứu của mình để cùng nhau thực hiện các dự án trong Toán học tính toán và Học máy.
Các môn giảng dạy:
- Nhập môn Giải tích
- Đại số tuyến tính
- Phương trình vi phân thường
- Phương pháp số
- Tối ưu hóa
Các xuất bản nổi bật:
- Loisel, Sébastien, Hieu Nguyen, and Robert Scheichl. “Optimized Schwarz and 2-Lagrange Multiplier Methods for Multiscale Elliptic PDEs.” SIAM Journal on Scientific Computing 37, no. 6 (January 1, 2015): A2896–2923. https://doi.org/10.1137/15M1009676.
- Badia, Santiago, and Hieu Nguyen. “Balancing Domain Decomposition by Constraints and Perturbation.” SIAM Journal on Numerical Analysis 54, no. 6 (January 1, 2016): 3436–64. https://doi.org/10.1137/15M1009676.
- Badia, Santiago, Alberto F. Martín, and Hieu Nguyen. “Physics-Based Balancing Domain Decomposition by Constraints for Multi-Material Problems.” Journal of Scientific Computing 79, no. 2 (May 2019): 718–47. https://doi.org/10.1007/s10915-018-0870-z.
- Nhu, Viet-Ha, Nhat-Duc Hoang, Hieu Nguyen, Phuong Thao Thi Ngo, Tinh Thanh Bui, Pham Viet Hoa, Pijush Samui, and Dieu Tien Bui. “Effectiveness Assessment of Keras Based Deep Learning with Different Robust Optimization Algorithms for Shallow Landslide Susceptibility Mapping at Tropical Area.” CATENA 188 (May 1, 2020): 104458. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104458.
- Nguyen, Hieu, Ngoc-Mai Nguyen, Minh-Tu Cao, Nhat-Duc Hoang, and Xuan-Linh Tran. “Prediction of Long-Term Deflections of Reinforced-Concrete Members Using a Novel Swarm Optimized Extreme Gradient Boosting Machine.” Engineering with Computers, (January 21, 2021). https://doi.org/10.1007/s00366-020-01260-z.
- Nguyen, Hieu, and Nhat-Duc Hoang. “Computer Vision-Based Classification of Concrete Spall Severity Using Metaheuristic-Optimized Extreme Gradient Boosting Machine and Deep Convolutional Neural Network.” Automation in Construction 140 (August 2022): 104371. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104371.
Các dự án/tài trợ nổi bật:
- Đề tài NAFOSTED, mã số 101.99-2017.13, Phương pháp chia miền giải bài toán đạo hàm riêng trên siêu máy tính song song, (chủ nhiệm đề tài; cùng với nghiên cứu viên chính: TS. Dư Đức Thắng), 2017-2019.
- Đề tài NAFOSTED, mã số. 101.99-2019.326, Các phương pháp giải phương trình đạo hàm riêng đa kích thước, (chủ nhiệm đề tài; cùng với các nghiên cứu viên chính: TS. Mai Tina và TS. Chử Văn Tiệp), 2020-2023.
Back 
