力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

相对性区域创新指数与经济周期挖掘

提出了一类新的相对性区域创新指数,并采用世界专利申请数据对其进行了具体计算.基于区域创新同经济发展水平之间的超线性关系,该指数消除了经济发展水平对创新能力的影响,可以实现对不同发展水平的经济体之间进行有效的创新能力横纵对比.该创新指数尽管极其简单,却揭示出一系列迥异于传统认知的现象,例如中国大陆地区的技术创新能力在1980年代就已经位居世界前列.采用该指数,不但可以在较高水平上解释世界各国的经济增长,还发现它同经济增长率之间的相关性存在一个20年的经济周期.这些结果显示,该指数作为一个单一性指标,以极小的数据依赖就实现了较高程度的解释性,不但重新定位了世界各经济体的创新能力,对深入理解创新同经济发展之间的关系提供了新的角度,而且暗示着这类相对性经济指标的发展潜力与应用空间.     

广义线性多乘积问题的完全多项式时间近似算法

本文针对广义线性多乘积极小化问题,通过一系列的线性规划问题的解提出一种求其全局最优解的完全多项式时间近似算法,并给出该算法的计算复杂性,且数值算例验证该算法是可行的.     

从符号动力学到语法复杂性

本文介绍符号动力学和语法复杂性的一概念，并以单峰映为主的对象综述这方面的研究情况，对其中的部分结果作出严格和证明，对于所涉及的问题列出较丰富的文献以供参考。     

On Reed-Solomon Codes

The complexity of decoding the standard Reed-Solomon code is a well-known open problem in coding theory. The main problem is to compute the error distance of a received word. Using the Weil bound for character sum estimate, Li and Wan showed that the error distance can be determined when the degree of the received word as a polynomial is small. In the first part, the result of Li and Wan is improved. On the other hand, one of the important parameters of an error-correcting code is the dimension. In most cases, one can only get bounds for the dimension. In the second part, a formula for the dimension of the generalized trace Reed-Solomon codes in some cases is obtained.     

Thompson＇s Group F and the Linear Group GL∞（Z）

The authors study the finite decomposition complexity of metric spaces of H, equipped with different metrics, where H is a subgroup of the linear group GL_∞(ℤ). It is proved that there is an injective Lipschitz map φ: (F, d _S ) → (H, d), where F is the Thompson’s group, dS the word-metric of F with respect to the finite generating set S and d a metric of H. But it is not a proper map. Meanwhile, it is proved that φ: (F, d _S ) → (H, d ₁) is not a Lipschitz map, where d ₁ is another metric of H.     

P*(κ)阵线性互补问题一种新的宽邻域预估-校正内点算法

基于邻近度量函数的最小值,对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域预估-校正算法,在较一般的条件下,证明了算法的迭代复杂性为O(κ+1)23n log(x0ε)Ts0.算法既可视为Miao的P*(κ)阵线性互补问题Mizuno-Todd-Ye预估-校正内点算法的一种变形,也可以视为最近Zhao提出的线性规划基于邻近度量函数最小值的宽邻域内点算法的推广.     

无线通信系统设计中的两个优化问题和相关优化方法

无线通信系统设计中的许多问题可建模为优化问题.一方面,这些优化问题常常具有高度的非线性性,一般情况下难于求解;另一方面,它们又有自身的特殊结构,例如隐含的凸性、可分性等.利用优化的方法结合问题的特殊结构求解和处理无线通信系统设计问题是近年来学术界研究的热点.本文重点讨论无线通信系统设计中的两个优化问题和相关优化方法,包括多用户干扰信道最大最小准则下的联合传输/接收波束成形设计和多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)检测问题,主要介绍现代优化技术结合问题的特殊结构在求解和处理上述两个问题的最新进展.     

负载均衡问题

自Ron Graham20世纪60年代发表第一篇负载均衡算法的论文以来,平行机排序作为组合优化近似算法理论的首个问题引起了学界的广泛兴趣,其本身研究的不断深化也一路见证了该领域的发展历程.介绍负载均衡问题的来龙去脉,特别是作者所在团队在相关问题的研究进展,从算法和复杂性不同的视角分析经典问题的计算本质,并对未来的研究提出一些建议.     

CFO的风险

风险由人而生,也必将由人而洽。如此,对一名企业的CFO而言,从内部风险控制到企业全面风险管理,各种风险具有的复杂性和不确定性,颇具职业挑战。