【岗位职责】

1. 负责 Modelica 求解器核心算法的研发与优化，包括微分代数方程（DAE）系统的求解方法（如 BDF、Adams、Runge-Kutta 等）；

2. 研究并实现 DAE 系统的结构分析与指标约简（Index Reduction），提升复杂模型的可解性与稳定性；

3. 参与求解器模块的算法选型与性能调优，包括误差控制、事件处理、多步法策略等；

4. 构建符号处理与结构分析能力，优化模型到方程系统的转换效率；

5. 跟踪行业主流求解器（如 CVODE、IDA、DASSL）的技术发展，推动算法国产化；

6. 与建模团队合作，诊断模型结构对求解器性能的影响，提供算法优化建议。

【任职要求】

1. 数学、应用数学、计算数学、自动化、物理或相关专业硕士及以上学历；

2. 扎实的数值分析基础，熟悉 ODE/DAE 理论，掌握至少一种主流求解方法（如 BDF、Adams、RK 等）；

3. 熟悉编译原理，了解抽象语法树（AST）、中间代码生成、模型结构简化；

4. 熟练掌握线性代数求解方法，如稀疏矩阵解法、LU/QR 分解、非线性迭代；

5. 熟悉 Dymola、OpenModelica 等仿真平台或求解框架优先；

6. 熟练掌握 C++/C 或 Python 等编程语言，能在工程环境中实现高性能代码。

【加分项】

1. 有结构分析算法经验，如 Pantelides 算法、BLT 排序、强连通子图分析；

2. 有仿真软件开发经验（如 Simulink、AMESim、OpenModelica）；

3. 参与过求解器或数学库（如 Sundials、PETSc、CasADi）开发或贡献；

4. 有符号计算工具经验（SymPy、Maple、Mathematica）者优先。