Edmond Chow（周定轩）教授是国际知名的计算数学与高性能计算专家，目前担任**佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）**计算科学与工程学院（School of Computational Science and Engineering）的教授。

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🎓 教育背景：

• Ph.D. in Computer Science, University of Minnesota, 1997
  导师：Youcef Saad（国际著名数值线性代数专家）
• B.S. in Mathematics, California Institute of Technology (Caltech), 1992

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🔬 研究方向：

Edmond Chow教授的研究聚焦于：

• 大规模科学计算与高性能计算（HPC）
• 稀疏线性系统求解器（如 Krylov 子空间方法、预条件技术）
• 并行计算与分布式内存算法
• 机器学习中的数值方法
• 分子动力学模拟中的快速算法
• 图算法与网络分析

他尤其在预条件迭代法（Preconditioned Iterative Methods）和代数多重网格法（Algebraic Multigrid, AMG）方面有重要贡献，其开发的算法被广泛应用于工程、物理、生物等领域的大规模模拟中。

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🏆 荣誉与奖项：

• SIAM Fellow（工业与应用数学学会会士，2018）
• 曾获美国国家科学基金会 CAREER 奖（NSF CAREER Award）
• 多次在顶级会议如 SC（Supercomputing）、SIAM CSE、IPDPS 等发表论文并担任程序委员
• 长期担任《SIAM Journal on Scientific Computing》、《Journal of Computational Physics》等权威期刊编委

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💻 开源贡献：

他是多个高性能计算软件包的核心开发者或贡献者，例如：

• pARMS（Parallel Algebraic Recursive Multilevel Solver）——用于求解大规模稀疏线性系统的并行求解器
• 参与 PETSc、hypre 等知名科学计算库的算法研究

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📚 代表性论文（部分）：

1. “A priori sparsity patterns for parallel sparse approximate inverse preconditioners” — SIAM J. Sci. Comput., 2000
2. “Multilevel additive Schwarz preconditioners for highly heterogeneous media” — Numerische Mathematik, 2003
3. “Asynchronous iterative algorithms for computational science” — Parallel Computing, 2020
4. 近年也涉足机器学习与传统数值方法的交叉，如用图神经网络加速线性求解器等

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🌐 个人主页：

你可以在佐治亚理工学院官网找到他的最新研究和课程信息：

https://cc.gatech.edu/~echow
https://faculty.cc.gatech.edu/~echow/index.html

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🇭🇰 香港背景：

虽然他在美国学术界发展，但Edmond Chow是华裔学者，中文名“周定轩”，早年教育背景虽在加州理工和明尼苏达，但与香港学术界亦有交流。他偶尔参与亚洲地区的学术会议或合作项目。

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如果你对他的某篇论文、研究项目、或课程感兴趣，可以告诉我，我可以帮你进一步解读或总结！

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✅ 总结：Edmond Chow 是高性能计算与数值算法领域的国际权威，尤其擅长设计可扩展的并行求解器，在学术界和工业界都有深远影响。

是否想了解他的某个具体研究方向或论文？欢迎继续提问！