华东师范大学数学科学学院博士生，Julia社区的成员以及Julia中文社区的主导者，同时也是Julia图像处理生态JuliaImages的核心维护者。目前以科学计算高级专家的身份任职于苏州同元软控，负责研发效能、并行计算、AI科学计算以及综合性代码性能优化与设计的相关工作。致力于推动Julia在工程领域的实践应用。代表性工作有：JuliaImages图像处理工具箱、Julia语言的核心基础功能开发、TyGaloisFieldNumbers伽罗瓦数域上的数值计算工具箱。

Julia语言在系统建模仿真中的应用

在科学计算领域中，基于 C/C++ 内核的 MATLAB/Python 是现阶段非常主流的解决方案。在系统建模仿真领域，Modelica 是一个开放标准语言，FMI(functional mock-up interface) 是一个开放的交换标准协议，它允许将符合 FMI 标准的代码封装为通用的 Modelica 模块用于系统建模仿真。

本报告将介绍 Julia 这门新兴的科学计算语言以及它的核心特性、Julia 代码封装并导出为轻量级 FMU，并将其用于系统建模仿真的新型解决方案。