招生要求
申请Ang Keng Cheng教授的博士项目，需同时满足NTU统一标准与MME学术组的专项要求，核心条件如下：
1. 学历门槛：硕士学位是基本要求（应用数学、数学教育等相关专业优先）；若本科阶段成绩拔尖（GPA不低于3.5/4.0或同等水准）且展现出较强科研潜力，亦可申请直接攻读博士。无论本科还是硕士阶段，都需修读过数学建模、偏微分方程、编程等相关课程，这是参与研究的基础。
2. 语言能力：非英语授课背景者，雅思总分须达6.5及以上（单项不低于6.0），或托福网考成绩在90分以上（纸考不低于575分）。值得注意的是，若硕士阶段全程采用英文授课，可向学校申请豁免语言成绩。
3. 科研素养证明：学术推荐信不可或缺，需提交2-3封，其中至少1封来自硕士阶段导师，信中需具体说明申请者的科研能力与协作意识。此外，发表论文、参与科研项目、学术会议报告等成果，都是证明科研潜力的重要材料，有数学建模或数值计算相关经历者将更具竞争力。
4. 申请材料清单：个人陈述是核心材料之一，需清晰阐述申请缘由、与导师研究方向的契合之处及未来科研计划；个人简历、本科及硕士成绩单、学历学位证书等也需一并提交。部分申请者会接到面试通知，面试将重点考察专业基础与科研思路。
5. 全奖保障：符合条件的申请者可申请NTU Research Scholarship，该奖学金不仅覆盖全部学费，还提供每月3000-3500新加坡元的生活津贴，发放周期通常为4年，具体标准以学校当年发布的通知为准。
研究方向
Ang Keng Cheng教授的研究领域兼具理论深度与实践价值，以“数学建模”为核心，横跨应用数学与教育两大板块，具体可分为四类：
1. 生物医学与物理系统建模：这是教授最核心的研究方向，旨在通过数学工具解析生物与物理现象的内在规律。研究场景广泛，包括血流动力学模拟、流行病传播机制（曾以SARS为研究对象建立传播模型）、肿瘤生长演化（提出含白噪声的无血管肿瘤建模方案）等，核心工作是构建符合实际情况的微分方程模型并验证其可靠性。
2. 偏微分方程的数值计算：为支撑建模研究，教授团队在数值计算领域成果显著，尤其在边界元法的改进与应用方面形成特色。例如，提出双重互易边界元法（DRBEM）解决灌溉系统水分渗透问题，结合拉普拉斯变换与预测校正算法提升时间依赖型问题的计算精度，相关成果已发表于《Engineering Analysis with Boundary Elements》等权威期刊。
3. 数学教育研究：作为教育领域专家，教授长期致力于数学知识的教学转化。研究内容包括新加坡中小学数学课堂中计算思维的培养策略、数学建模教师的专业发展路径等，曾牵头开展新加坡校本数学建模教师培训项目，相关研究发表于《Journal of Mathematics Teacher Education》。
4. 国际学术影响力：教授是International Mathematical Modelling Challenge（IMMC）的创始成员，该赛事已成为全球数学建模领域的重要交流平台；同时担任Electronic Journal of Mathematics and Technology（eJMT）执行主编，及Asian Technology Conference in Mathematics（ATCM）国际程序委员会成员，在全球数学教育与应用领域拥有广泛话语权。
有想法
结合教授的研究基础与学科发展趋势，以下三个博士研究计划方向既贴合团队优势，又具备创新性与可行性，均遵循“实际问题-数学建模-数值求解-应用落地”的研究逻辑：
1. 多源数据驱动的流行病传播模型优化：传统流行病模型多依赖单一感染数据，难以应对人口流动、防控政策等动态因素的影响。本研究可依托教授在SARS建模的经验，整合手机信令（反映人口流动）、疫苗接种数据、医疗资源使用情况等多源信息，构建含时变参数的偏微分方程模型；运用教授团队擅长的DRBEM方法提高模型计算效率，最终开发出可实时预测疫情峰值的工具，为公共卫生决策提供科学依据。后疫情时代，该方向的研究价值尤为突出。
2. AI与数值方法融合的肿瘤生长预测研究：教授曾提出肿瘤演化的数值模型，但模型参数多依赖经验设定。本研究可引入机器学习算法（如神经网络），利用临床影像数据（CT、MRI等）反演肿瘤生长的关键参数（如增殖率、扩散系数），优化传统微分方程模型的拟合效果；同时针对高维模型计算复杂的问题，改进DRBEM方法，实现模型的快速求解。该研究可推动数学建模与临床医学的交叉，为肿瘤个体化治疗提供支持。
3. 新加坡农业智能灌溉的水分渗透模型开发：新加坡水资源稀缺，提升农业灌溉效率是保障食物安全的重要举措。本研究可延续教授在灌溉水分渗透建模的成果，针对新加坡热带气候下的土壤特性（如黏质土壤较多），构建考虑根系吸水与蒸发作用的时间依赖型渗透模型；结合物联网传感器实时采集的土壤湿度数据验证模型，并开发配套计算程序，为本地农场提供精准灌溉方案。该方向紧扣新加坡国家战略，研究成果易实现落地应用。
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