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| 出生日期 = 1934年

| 出生地點 = 浙江省海宁县长安镇

| 教育程度 = 北京大学数学系

| 信仰 =

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==个人经历==

*1945年9月又转到以踢球好而闻名上海的徐汇中学。中学阶段，足球、乒乓、口琴、桥牌、象棋、围棋、游泳、摄影等，都在他的爱好行列里。

==数学研究==

沈燮昌是中国函数逼近论研究的学术带头人之一。

==主要论文==

*[1]沈燮昌 娄元仁.H_p(p≥1)空间中有理函数的最佳逼近[J]北京大学学报(自然科学版)，1979年(01)

*[21]沈燮昌任意极点的有理函数最佳逼近的近代研究介绍[J].数学进展1981年(01)

==毕生著作==

===沈燮昌的著作有:《复变函数逼近论》===

*第四章Bergman空间中的多项式及有理函数逼近.书中包括了作者本人近十年来的科研成果.本书中的许多定理证明简明易懂，便于读者掌握.

===《多项式最佳逼近的实现》===

《[[数学分析]]》课程是一门面向数学类专业的基础课。学好数学分析(和高等代数)是学好其他后继数学课程如微分几何，微分方程，复变函数，实变函数与泛函分析，计算方法，概率论与数理统计等课的必备的基础。作为数学系最重要的基础课之一，数学科学的逻辑性和历史继承性决定了数学分析在数学科学中举足轻重的地位，数学的许多新思想，新应用都源于这坚实的基础。数学分析出于对微积分在理论体系上的严格化和精确化，从而确立了在整个自然科学中的基础地位，并运用于自然科学的各个领域。同时，数学研究的主体是经过抽象后的对象，数学的思考方式有鲜明的特色，包括抽象化，逻辑推理，最优分析，符号运算等。这些知识和能力的培养需要通过系统、扎实而严格的基础教育来实现，数学分析课程正是其中<ref>最重要的一个环节。</ref>

《[[图像识别导论]]》 图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A，如果在脑中有个A模板，字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致，字母A就被识别了。这个模型简单明了，<ref>也容易得到实际应用。</ref>

《[[契比雪夫多项式]]》、《[[复变函数纵横论]]》等。1988年沈燮昌被英国剑桥大学国际传记中心列入了第八版的《世界名人录》。沈燮昌教授工作认真，真正做到了:生命不息，工作不止。1991年逝世时，享年57岁。<ref>[https://baike.so.com/doc/7749113-8023208.html 沈燮昌]360搜索</ref>

==文献参考==

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