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大规模复杂系统数值模拟
发布时间:2015-06-08

 

      大规模复杂系统数值模拟是以科学计算为手段,从事大规模复杂系统的建模、分析、数值模拟以及预测和控制的科学研究。主要研究方向有:大规模科学计算、复杂动力系统预测和控制、高性能数值优化算法等。

 

大规模科学计算

    
        科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科,是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具,是计算机模拟研究的核心之一。
高性能计算机的研制水平和实际应用的大规模科学计算水平是显示国家高性能计算能力的两个方面;是未来衡量一个国家综合竞争力的主要指标之一。

 

复杂动力系统预测和控制


        目前动力系统方法是研究地球科学和生物数学等一些领域中大规模复杂系统的一个非常重要的方法。而一个确定性系统具有内在的随机性和外在的随机性,正是这种内在的随机
性缩小了动力方法和统计方法之间的鸿沟,架起了此彼之间的桥梁。动力系统方法中难以避免地要运用概率论的语言进行统计的描述;而外在的随机性弥补了复杂因素和多尺度带来的不确定性。该研究有望在地球科学和传染病预测和控制中提出新的方法和新的思路,其中包括数值天气模拟、各种灾害性天气的预报、海洋相关的各种动力学性质和计算、流感和禽流感等流行病的传播动力学性质和预测。


高性能数值优化算法

        许多急需解决的对国民经济有重大影响的大规模复杂问题本质上都可转化为最优化问题,而且是大规模最优化问题。最优化问题在航空航天,生命科学,地球科学,工程技术和经济金融中有着广泛和重要的应用,如蛋白质结构计算,基因组序列比对,海量数据的处理,风险投资决策,运输线路和工具的优化等等,都要求我们研究和提出解大规模最优化问题的高性能算法。

 

 

 

 


       


         

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