본 연구에서는 비국소 Cahn-Hilliard 방정식을 효율적으로 근사하기 위한 유한 체적 기반의 수치 기법을 제안한다. 이 기법은 해의 해석적 경계를 보존하면서도 에너지 안정성을 보장한다.
시간 분수 Fokker-Planck 모델의 공간 근사를 위한 혼합 유한 요소 방법을 제안하고 분석하였다. 부드러운 및 비부드러운 초기 데이터에 대해 최적의 수렴 속도를 보여주는 오차 추정치를 유도하였다.
엔트로피 안정 TeCNO 체계에서 WENO 재구성 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 신경망을 활용하여 DSP-WENO를 제안한다.
단위 큐브 내 점 집합의 최소 분산에 대한 새로운 하한을 제시하였다. 이는 매우 작은 클래스의 테스트 박스만을 고려함으로써 달성되었으며, 이를 통해 최소 분산 문제를 극단적 집합 이론 문제로 변환할 수 있었다. 이렇게 얻은 하한은 최근에 발표된 상한과 로그 항을 제외하고 일치한다.