第二十七期（点击阅读）.pdf
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国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 目 录 科研进展 时变拓扑下的社会权力动力学研究取得进展………………………………………………… 信息技术部 2 三维芯片热分析自适应算法研究及并行软件研制取得进展………………………………先进制造部 3 具有最优非线性度的 4 差分置换构造研究取得进展…………………………………………信息技术部 6 基于网络关注度的大宗商品价格预测研究取得进展…………………………………………经济金融部 7 有限域上非线性方程求解与优化的量子算法研究取得进展…………………………………经济金融部 10 综合新闻 国家数学与交叉科学中心与华为技术有限公司合作研讨会召开…………………………交叉中心办公室 11 大数据与区块链实验室成立…………………………………………………………………交叉中心办公室 12 唐文林博士荣获 2018 年“COSPAR 青年科学家杰出论文奖”……………………………交叉中心办公室 16 学术动态 综合报告七十二：数学知识管理…………………………………………………………… 交叉中心办公室 17 综合报告七十三： 有限元方法统一框架与理论…………………… ………………………交叉中心办公室 18 国家数学与交叉科学中心青年论坛 2018 年第二期举行…………………………………… 交叉中心办公室 19 国家数学与交叉科学中心青年论坛 2018 年第三期举行…………………………………… 交叉中心办公室 19 第六届数学、计算机与生命科学交叉研究青年学者论坛成功举行……………………… 交叉中心办公室 21 综合报告七十四：健康临界状态的定量检测理论和方法………………………………… 交叉中心办公室 22 别了美国，华为突然宣布……………………………………………………………………………… 创合会 24 …数学与人工智能 27 数学交叉文摘 数学是人工智能的必备武器……………………………………………………………… 科研人员揭示抑郁症患者人脑功能连接组模块化重组特性…………………………………… 1 中科院之声 30 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 科研进展 时变拓扑下的社会权力动力学研究取得进展 文：信息技术部 社会中存在各种各样的决策团体，如法院 先，他们证明了在切换拓扑下 DF 模型将收敛到 的裁判团，公司的董事会，政府部门的各种委员 一个小球（图 1 为不同参数下的收敛情况）。 会等。这些决策团体要讨论和处理很多事务，在 他们还考虑了一类随机逼近 DF 模型。该 此过程中有的成员社会权力上升， 有的成员社会 模型假设每个成员的社会权力不仅依赖当前网 权力下降。为了研究社会权力演化规律，Jia 等 络，还依赖之前的社会权力，这就避免了网络拓 人提出了一个 DeGroot-Friedkin (DF) 模型（P. 扑变化时成员的社会权力急剧上升或下降的缺 Jia et al., SIAM Review,2015）,并研究了该模型 陷。我们证明了在随机网络拓扑下系统将会收敛 的收敛性， 以及相互评价网络对最终社会权力的 到一个平衡点或者一个集合（如图 2 所示）。 影响。该模型吸引了很多兴趣，然而目前的研究 此外， 作为副产品他们给出了原始 DF 模 几乎都是基于相互评价网络不变的前提下。 然而， 型的收敛速度，以及连续 DF 模型的收敛性。相 该假设不符合有些实际情况，因为每个成员擅长 关 论 文 ： Ge Chen, XiaomingDuan, Noah E. 处理的事务可能不一样。 当某成员遇到他擅长的 Friedkin, and Francesco Bullo. Social Power 事务时，别的成员会比较尊重他的意见，给他的 Dynamics over Switching and Stochastic Influence 权重会大一些；反之，给他的权重会小一些。因 Networks, accepted by IEEE Transactions on 此，为了使模型更加符合实际，信息技术部的陈 Automatic 鸽等科研人员研究了时变网络下的 DF 模型。首 10.1109/TAC.2018.2822182. 图1 2 Control (Regular Paper). DOI: 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 图2 三维芯片热分析自适应算法研究及并行软件研制取得进展 文：材料环境部 三维芯片作为一种全新的集成电路芯片结 TSV 结构带来的大规模计算挑战。亟需发展全 构，具有集成度高、功耗低、带宽高、面积小、 新的三维芯片热分析方法和 EDA 工具。 互连线短、支持异构集成等特点，成为延续集成 近期， 材料环境部崔涛与专用集成电路国家 电路摩尔定律的有效途径之一，引起了诸多工业 重点实验室周浩、朱恒亮等人合作，首次提出了 厂商和研究机构对其的重视。三维芯片将不同电 一套基于区域分解和网格二分加密的并行自适 路单元制作在多个平面晶片上，并通过硅通孔 应有限元方法用于求解三维芯片热应力问题。他 （Through Silicon Vias,TSV）层间垂直互连技术 们结合后验误差估计和 TSV 先验信息设计了 将多个晶片堆叠互连（如图 1）。层叠使得散热 KONU（Knowledge Oriented Non-Uniform）自适 问题成为三维芯片设计的首要问题， 过高的发热 应加密策略。新方法具有高数值精度、高并行可 量和较差的散热性将导致集成电路性能失效、可 扩展性、精度可控的特点。数值实验证明，同 靠性降低及使用寿命缩短。 传统的热分析方法和 ANSYS 软件相比，新方法可以使单根 TSV 应力 EDA 工具都难以满足三维芯片高精度热分析的 仿真的平均误差比率从 9.21%降低到 1.26%。 需求：解析或者半解析热分析模型，采用材料局 KONU 加密策略还可以同过减少自适应加密的 部均匀化的模型，无法准确建模 TSV 结构在三 次数来提高并行自适应有限元的效率，在同样精 维芯片的散热中的作用； 有限差分或有限元方法 度的前提下，比其他加密策略相比快 1.97 倍， 等数值分析方法面临处理由于成百上千复杂 比 ANSYS 软件快 12.45 倍。主要工作发表在 3 国家数学与交叉科学中心简讯 IEEE Transactions on Very Large 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 线性叠加法对载流子沟道迁移率变化分析的误 Scale Integration Systems 杂志。 差从 26.57%降低到小于 1%（如图 2），能有效 基于 PHG 并行自适应有限元软件开发平台 避免三维芯片物理设计中对应力引起的时序变 及集成电路参数提取软件包开发基础，研制了支 化的错误估计；采用初网格和自适应计算的热残 持 MPI 和 OpenMP 混合并行的 ParAFEMThermo 余应力具有很大的误差（如图 3），使得预估因 工具包。在使用到 1024 个 CPU 核心时，强可扩 电迁移导致的失效时间误差将高达 86.74%。[1] 展性和弱可扩展性分别是 73.60%和 81.4%。该 H. Zhou, H. Zhu, T. Cui, D. Z. Pan, D. Zhou and 工具包目前支持在神威太湖之光主核上计算，正 X. Zeng, "Thermal Stress and Reliability Analysis 在开展利用从核计算的移植工作。 of TSV-Based 3-D ICs With a Novel Adaptive 新的自适应有限元方法和工具包已应用于 Strategy Finite Element Method," in IEEE 应力导致的载流子沟道迁移率变化分析、互连线 Transactions on Very Large Scale Integration 和 TSV 的电迁移分析以及微针肋结构的可靠性 (VLSI) 分析(图 4)：采用 ParAFEMThermo 工具包后， 10.1109/TVLSI.2018.2811417 Systems.doi: 图 1. 三维芯片结构 图 2.（左）单个 TSV 精确载流子迁移率变化;（中）5×5 TSV 阵列 自适应方法计算的载流子迁移率 变化 （右）5×5 TSV 阵列，ANASYS 计算绝对误差（粗网格） 4 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 图 3.（左）有多个 TSV 在附近的片上互连线 （右）互连线热残余应力分布 图 4. 微针肋结构的可靠性分析：（a）用粗网格计算的具有 12 个 TSV（半径 20 微米）的微针肋结构的 应力分布图；（b）用加密后的网格计算的具有 12 个 TSV（半径 20 微米）的微针肋结构的应力分布图； （c）具有 12 个 TSV（半径 24 微米）的微针肋结构的应力分布图；（d）具有 4 个 TSV（半径 20 微米） 的微针肋结构的应力分布图 5 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 具有最优非线性度的 4 差分置换构造研究取得进展 文：信息技术部 差分分析[1]和线性分析[2]是两种通用的 确定的数值 3 扩展到一般的 2t(2i+1)，这里 t 和 强有力的密码分析方法， 它们几乎可以应用到所 i 为整数，且 gcd(i,k)=1[5]。他们证明了推广后 有对称密码算法的安全性分析上。 差分均匀性和 的 Butterfly 结构构造的密码函数的差分均匀性 非线性度， 作为衡量一个密码函数抗差分分析和 同样不超过 4，其代数次数依然为 k 或者 k+1。 线性分析能力强弱的密码学指标， 被提出来并得 并且在这个一般结构中他们完全证明了它们的 到了广泛研究。为了抵抗差分分析和线性分析， 非线性度总是最优的，从而彻底解决了 Perrin 在对称密码设计中往往希望构造一些具有好的 等人在 2016 美密会上提出的公开问题。相关结 密码学性质的置换函数， 譬如， 低的差分均匀性、 果已发表在国际对称密码顶级会议 FSE 2018。 高的非线性度和高的代数次数等。2016 年，在 参考文献 美 密 会 上 Perrin 等 人 [3] 通 过 逆 向 工 程 分 析 [1]BIHAM E, SHAMIR A. Differential Dillon 等人[4]给出的有限域 上的 APN 置换(即偶特征有限域上具有最优差分均匀性的 of Journal Cryptology, of DES-like Cryptosystems[J]. 1991, 4(1):3–72. http://dx.doi.org/10.1007/BF00630563. 密码函数)时引入了一个称之为 Butterfly 的构造 有限域 Cryptanalysis [2]MATSUI 上密码函数的结构，这里 k 为奇 Method for M. DES Linear Cryptanalysis Cipher[C]//Advances in 数，如图 1 所示。他们发现 Dillon 等人构造的 Cryptology - EUROCRYPT’93, Workshop on the APN 置换可以通过该结构简单给出，并且利用 Theory and Application of of Cryptographic 这类结构构造的密码函数都具有非常好的密码 Techniques, Lofthus, Norway, May 23-27, 1993, 学性质，例如差分均匀度不超过 4，代数次数为 Proceedings. k 或者 k+1。此外，对一些小的 k，通过进一步 http://dx.doi.org/10.1007/ 3-540-48285-7 33. 的计算机实验， 他们发现这些函数的非线性度也 [3]PERRIN 1993:386–397, L, UDOVENKO A, 是最优的。 于是他们猜想这个结论可能对一般的 BIRYUKOV A. Cryptanalysis of a Theorem: 奇数 k 也是成立的，并作为公开问题提出来。 Decomposing the Only Known Solution to the Big 在这个工作中，信息技术部的冯秀涛等进 APN Problem[C]//Advances in Cryptology - 一步研究了上述结构，并将参数 e 由 Perrin 等人 CRYPTO 2016 - 36th Annual International 6 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） Cryptology Conference, Santa Barbara, CA, USA, and Their Applications Fq’9. AMS, Contemporary August Mathematics, vol. 518. 14-18, 2016, Proceedings, Part II. 2016:93–122, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662 [5]Shihui Fu, Xiutao Feng and Baofeng Wu: -53008-54. Differentially 4-Uniform Permutations with the [4]BROWNING MCQUISTAN M, K, et al. DILLON 2010. An J, Best Known Nonlinearity from Butterflies, IACR APN Transactions on Symmetric Cryptology, Vol. 2017, permutation in demension six[C]//Postproceedings No.2, pp. 228–249, of the 9th Intenational Conference on Finite Fields 10.13154/tosc.v2017.i2.228-249. DOI: 图 1 Butterfly 结构 基于网络关注度的大宗商品价格预测研究取得进展 文：经济金融研究部 近年来中国经济的增长带动了各种原材料 表观消费量超过全球的 40%。同时，大宗商品 的进口，重要大宗商品的对外依存度不断增大， 价格波动非常剧烈，战争、气候等不确定性因素 如石油消费位居世界第二，2017 年我国进口原 的存在使得大宗商品价格预测十分困难。世界银 油比上年增长 10.1%，对外依存度高达 67.4%， 行、IMF、高盛、IEA（国际能源署）等知名国 净进口量首次突破 4 亿吨；进口铜 469 万吨，铜 际组织都在开展相关的预测研究。 7 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 目前国内外对于大宗商品市场的研究主要 （2）提出基于网络关注度的极值学习机 基于传统统计数据与相关经济指标。然而，随着 （ELM）预测模型 大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速 结合互联网信息和人工智能技术，针对单 发展， 以互联网为载体的网络信息将方便快捷地 个市场（原油、铜以及玉米）及综合考虑市场间 传递到市场与市场参与者。 海量网络数据能够有 联动性的多市场， 建立了多策略 ELM 预测模型。 效地表征市场参与者的心理预期及情感倾向，合 与传统模型相比， 该模型在执行过程中无需调整 理提取与利用此类网络数据能有助于更好的分 网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一 析与预测大宗商品市场。具体工作包括： 最优解，具有学习速度快且泛化性能好的优点。 （1）大宗商品市场网络关注度研究 多步预测的实验结果表明，引入网络关注度指标 由于很难直接度量市场参与者的关注度， 和分解序列信息的模型能够较好的拟合大宗商 我们利用搜索引擎平台（Google Trend, Google 品市场波动序列，并显著提高预测精度。这说明 Correlate）的搜索数据作为网络关注信号，依次 网络关注度已成为影响市场价格和参与者投资 实现热搜关键词的获取、关键搜索词的筛选、一 决策的重要因素。 致相关指数的构建，提取最核心和有代表性的信 上述研究紧密结合了大数据时代的热点研 息， 形成能够较好表征大宗商品市场参与者的网 究趋势，不仅分析了网络关注数据与国际大宗商 络关注度指标。在此基础上，分析不同事件的网 品市场之间的关系，而且对于大宗商品市场的突 络关注度对于大宗商品市场的影响机理和传导 发事件分析、市场预测模型构建具有借鉴意义， 机制。通过结合二维经验模态分解（BEMD)模 为国家宏观决策部门、企业投资决策部门及广大 型、奇异谱分析(SSA) 模型和广义自回归条件 投资者提供有益的参考和建设性意见。相关成果 异方差（GARCH)模型，分析网络关注度指数对 发表在预测领域顶级期刊 International Journal 于大宗商品市场价格在不同频率上的影响机理， of Forecasting。 更准确的度量突发事件对于市场的影响幅度和 动态路径。 8 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 9 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 有限域上非线性方程求解与优化的量子算法研究取得进展 文:先进制造部 按照信息论与密码学先驱 Shannon 的观点， 进一步地, 将有限域上方程组求解问题更 密码学的大多数问题可以转化为有限域上代数 一般化, 扩充为包含有限域上变元以及含有界 方程组的求解问题。多变量多项式方程求解的困 整数变元的含非线性约束的优化问题。这一问题 难性是很多密码体系，包括流密码、分组密码、 包含了很多应用, 比如含噪声的多项式系统求 多变元公钥密码，其安全性的数学保证。有限域 解(polynomial systems with noise), 小整数解问 上非线性多变量方程求解的量子算法研究， 是密 题 (short integer solution problem), Number 码设计与分析的关键问题。 Theory Research Unit (NTRU), 背包问题等。他 先进制造部的科研人员在有限域上非线性 们 首先通过引入新变元将这一问题转化为 0-1 方程求解与优化的量子算法方面取得重要进展。 规划问题, 其次将 0-1 规划问题转化为布尔变量 他们根据布尔环上的量子算法, 设计了有 的方程组求解问题。利用去年陈俣翱和高小山的 限域上方程求解与优化的量子算法, 对于有限 结果, 给出了这一优化问题的量子算法. 这一算 域 Fq , 法的复杂度也是关于输入规模的多项式复杂度, 上的多项式方程组 类似于有限域上的方程求解, 复杂度中也包含 其计 算 复 杂 度 了 为 这一因子. 也就是说, 在优化问题所对应 的矩阵条件数不高的前提下, 量子算法可以对 优化问题进行指数级加速。 上述这些算法的提出, 揭示了在量子计算 , 其中 T 为输入多项式的稀疏度, k 为多项式系 模型下, 基于有限域上方程组求解与优化的相 统对应的扩展矩阵的条件数。这一算法在方程组 应密码体制的安全度依赖于其所对应的扩展矩 对应的矩阵条件数不高的情况下, 量子算法能 阵的条件数。 达到指数级加速。 10 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 综合新闻 国家数学与交叉科学中心与华为技术有限公司合作研讨会召开 文：交叉中心办公室 6 月 8 日上午，华为技术有限公司中央研究 专家赵芊、李云岗、艾超等双方代表 40 余人参 院专家来到国家数学与交叉科学中心进行交流 加了会议。 访问并召开合作研讨会。 交叉中心主任郭雷院士， 高小山介绍了数学院和交叉中心的总体情 数学院学术委员会主任马志明院士， 数学院常务 况，并着重介绍了交叉中心的科研布局情况。紧 副院长、交叉中心副主任高小山研究员，数学院 接着，查钧也向大家介绍了华为公司的概况和 副院长、 交叉中心生物医学部主任巩馥洲研究员， 2012 实验室情况，并分别从公司愿景、全球能 华为中央研究院领导查钧以及相关实验室资深 力中心分布、合作、专利、学术交流以及未来 30 年的创新模式等方面进行了介绍。 11 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 交流会上，华为公司方面 分别作了 AI、未来网络、无线 和媒体方面的报告。马志明和 戴彧虹也分别就“社交网网络 与贝叶斯模型选择”、“优化技 术及其在无线通信中的应用” 的主题作了生动介绍。在友好 热烈的气氛中，双方就相关一 些问题开展合作研究进行了探 讨。 双方代表参加了战略座谈会，并就未来的合作等 会后，华为公司代表一行参观了数学馆， 进行了深入交流。 了解了数学院的历史发展和科研成果等。之后， 大数据与区块链实验室成立 中科院与太一云携手共探区块链新发展 文：交叉中心办公室 6 月 15 日，由中国科学院国家数学与交叉 科学中心（NCMIS）与北京太一云科技有限公 司联合举办的“大数据与区块链实验室”成立仪 式暨区块链基础技术研讨会在北京召开。本次会 议主题为“携手夯实基础 共同创造未来”，会议 聚焦区块链底层基础技术发展，汇聚国内顶级技 术机构专家学者、业内知名人士、技术大咖、行 12 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 业精英和极具影响力的媒体，共同探讨区块链基 础技术的发展。 中国科学院数学院党委书记兼副院长武艰、 中国科学院数学院常务副院长、中国科学院国家 数学与交叉科学中心副主任高小山、 北京太一云 技术股份有限公司董事长邓迪、中国密码学家、 中国科学院院士王小云等领导为大会致辞； 公安 部第三研究所 eID 事业部副主任胡永涛、中国科 学院科技战略咨询研究院副研究员代涛等专家 学的思想渗透也必将支撑整个区块链机制的建 领导出席本次会议。会议由中科院国家数学与交 立。 叉科学中心副主任闫桂英主持。 王小云院士致辞时表示：区块链融合了加 密技术、签名技术，也结合了绑定技术，可以达 到信息化行业一个有效的关联，对业务、交易信 息、清算都有关，它把交易业务很大的扩展了。 邓迪致辞时表示：大数据需要应对海量化 和快速增长的存储，对底层文件要求高于传统技 术；区块链在本质是分布式帐本，是秩序增长的 数据结构， 区块链技术是特定的数据持久化技术， 行业专家齐聚 共话大数据与区块链发展 是对传统互联网技术的升级和补充， 未来也将是 武艰首先宣布实验室成立，并为实验室主 庞大复杂大数据的信息来源和组织方式。 任高小山、邓迪；副主任闫桂英、陈爱平与甘国 华颁发了聘书。他在发言中表示：相信通过大数 据与区块链实验室的成立， 通过数学技术的研究， 能够解决区块链当中一些基础性的问题;同时也 为区块链技术培养人才， 可以探索区块链技术发 展新的方向。 高小山在致辞时表示：数学方法毫无疑问 将会在高效的区块链网络、区块链新兴技术、区 块链抗量子加密等核心问题中发挥关键作用，数 13 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 冯秀涛、中科院数学与系统科学研究院吴凌云、 中科院数学与系统科学研究院房勇等行业专家 为本次会议做课题研究报告。 甘国华博士首先向来宾做《区块链与数学》 报告，报告中详尽描述了数学与区块链技术之间 的渊源，如区块链与数学的关系、应用、思考以 及问题。甘国华博士提到：数学是科学之母，也 是区块链之母，是区块链的 DNA。而密码学、 三重记账法和 P2P 网络则是区块链技术技术的 接着，邓迪与高小山共同为“大数据与区块 三大起源。数学在区块链当中应用，则包含数据 链实验室”揭牌，这标志着区块链技术与大数据 结构、共识算法、密码算法、智能合约和链网结 结合发展即将进入全新的征程。 构等。 “大数据与区块链实验室”是国内首个从数 学层面研究区块链基础技术的联合实验室， 主旨 是研究区块链领域前沿基础问题， 探索区块链领 域新的发展方向，培养区块链领域人才力量，为 提升我国区块链发展的整体技术水平，做出基础 性、关键性、前瞻性贡献。 报告精彩不断 科技创新思想碰撞 学术研讨会环节，太一云技术股份有限公 冯秀涛随后为大家带来第一个课题研究报 司副总裁甘国华、 中科院数学与系统科学研究院 告《密码货币中自私挖矿和 BWH 攻击研究》， 他以比特币与区块链为背景做探讨， 主要研究底 层算法体制的脆弱性和网络协议共识的脆弱性。 并介绍了他的两个研究项目，一个是私自挖矿的 算法研究，一个是 BWH 攻击性研究，最终得出 结论“给出了脚本机制下的自私挖矿攻击，进一 步降低了攻击者的算力要求，并提高了攻击者的 收益；发现了 L. Luu 等人关于 BWH 攻击理论 14 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 决定因素； 去中心化区块链的性能瓶颈是由区块 链数据结构决定的；BlockDAG 是提高去中心化 区块链性能的重要发展方向；BlockDAG 技术将 面临挑战。 房勇在《区块链共识机制的发展与展望》 中介绍了区块链与共识机制、共识机制的发展与 分析中的缺陷，并证明了攻击者单纯实施 BWH 应用、几种典型的共识机制和新型共识机制设计。 攻击并不能获得更高的收益”。 他指出：新型共识机制的基本要求要从能耗（算 力）、一致性（分差问题）、代币依赖（权益分 吴凌云在《高效区块链网络技术研究》的 配）、效率（算法复杂度）、安全性（作恶节点）、 报告中介绍了区块链的性能问题、 区块链性能的 去中心化（记账节点选取）等几个方面入手，而 影响因素、 区块链性能的数学模型和高效区块链 如何基于未来特定的应用场景，实现各方面要素 的关键技术。他认为：共识机制是区块链性能的 的优化平衡，是新型共识机制发展的核心思路。 与会专家就区块链发展中的关键问题展开 了热烈讨论，大家一致认为，NCMIS 与太一云 联合成立的大数据与区块链实验室， 是具有远见 卓识的探索，是数学关键技术与区块链相结合的 良好发展平台，必将为我国区块链整体技术水平 的提高做出贡献。 15 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 唐文林博士荣获 2018 年“COSPAR 青年科学家杰出论文奖” 文：交叉中心办公室 近日，国家数学与学科交叉中心数学与物 background of gravitational wave around the 0.01 理交叉部助理研究员唐文林博士荣获 2018 年 Hz band”。在此论文里面，首次利用我国嫦娥 3 “COSPAR 青年科学家杰出论文奖”（COSPAR 号深空测控数据给出了广义相对论预言存在的 Outstanding Paper Award for Young Scientists）。 宇宙背景引力波的上限，得到的实验结果在 COSPAR 全 称 COMMITTEE ON SPACE 0.01Hz 到 0.1Hz 频段内改进了美国 Apollo 任务 RESEARCH，是国际科学理事会（ICSU）下属 获得的结果，在 0.05Hz 附近的频段提高了近 10 的一级国际学术组织， 其每两年主办一次的科学 倍。该工作是我国第一次使用自身实测数据进行 大会是国际上在空间科学领域最有影响的综合 的引力波相关研究，并为后续我国深空探测任务 性国际学术会议。获得 2018 年“COSPAR 青年 中进行更低频段宇宙引力波背景上限的测量提 科学家杰出论文奖”的获奖证书将于今年 7 月 供了可行性和数据处理流程的有益参考。文章中 14-22 日在美国加州召开的 COSPAR 科学大会 还以即将发射的嫦娥 4 号为例子，经过详细的噪 期间颁发。 声分析，为后续深空探测任务改进测量精度给出 本次唐文林获奖的论文题目为“Chang’e 3 建议。此工作由数学院，人民解放军总装备部和 国家天文台共同合作和完成。 lunar mission and upper limit on stochastic 16 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 学术动态 综合报告七十二：Stephen M. Watt 教授谈数学知识管理 文：交叉中心办公室 2018 年 3 月 22 日上午，加拿大滑铁卢大 学 Stephen M. Watt 教授应国家数学与交叉科学 中心邀请在研究院南楼作了题为“Mathematical Knowledge at Scale” 的综合报告。研究院部分科 研人员及研究生参加了报告会。报告会由研究院 常务副院长、交叉中心副主任高小山研究员主持。 Watt 教授在报告中首先回顾了人类数学 知识的发展历程：数学知识的普适性与逻辑性， 告会结束后，高小山研究员向 Stephen M. Watt 使得它几千年来一直被传承和发展, 并不断积 教授颁发了讲座证书。 累成为人类知识中最重要的组成部分。 为了更好 访问期间，Stephen M. Watt 教授还与数学 的管理与分享数学知识，国际数学联盟（IMU） 机械化重点实验室的高小山研究员、 支丽红研究 在 2016 年 成 立 了 国 际 数 学 知 识 信 托 组 织 员和陈绍示博士，就量子计算， 符号计算， 中 （International Mathematical Knowledge Trust）。 国科学院大学与滑铁卢大学联合培养学生等诸 随后, Watt 教授介了绍 IMKT 的基本情况和所 多问题开展了讨论，并制定了进一步的合作研究 开展的一些活动，其中最核心的是组织构建“全 计划。 球数字数学图书馆 (GDML) ”。目前，该组织资 Stephen M. Watt 教授现任加拿大滑铁卢 助了与摘要自动提取与管理，形式证明，特殊函 大学数学学院院长，并曾就职于 IBM Watson 数电子数据库等相关的四个研究课题：即 研究中心与法国计算机与自动化研究所等知名 Fabstracts (Kepler 猜想解决者 Tom Hales 领 科研单位。他的研究涉及符号计算，计算机程序 导 ) ， Formal Harmony ， 语言与编译，文档分析与知识管理等领域，是著 Special Function Concordance ，NGrams。报告最后还讨论了计 名数学软件 MAPLE 的创立者之一。 算机科学与数学交叉融合的必要性与重要性。报 17 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 综合报告七十三：许进超教授谈“有限元方法统一框架与理论” 文：交叉中心办公室 2018 年 3 月 28 日下午，美国宾州州立大 眼于时下最为吸引人的深度神经网络（DNN）， 学许进超教授应国家数学与交叉科学中心邀请 许教授深入浅出地揭示了 DNN 函数类与有限元 在数学院南楼作了题为“有限元方法统一框架与 中连续分片线性函数的内在关系，从有限元的角 理论” 的综合报告。本次报告会吸引了包括林群 度带给我们对深度神经网络的新的认识。许进超 院士、袁亚湘院士、张林波研究员在内的众多数 教授在报告末尾还提出了一类仍有待研究的理 学院及周边高校、 研究所的师生， 会场座无虚席。 论与实际问题，引起了大家热烈的讨论，相信也 本次报告会由交叉中心材料环境部副主任、 数学 能引发更多关于有限元方法的研究兴趣。报告会 院计算数学与科学工程计算研究所所长周爱辉 结束后，林群院士向许进超教授颁发了讲座证书。 研究员主持。 许 进 超 教 授 是 宾 州 州 立 大 学 Verne 许进超教授在报告中从三个方面介绍了有 M.Willaman 讲席教授、计算数学与应用研究中 限元方法及其理论的一些新进展。 第一个方面着 心主任，工业与应用数学学会会士、美国数学学 眼与有限元方法的“纵向发展”。针对任意维区域 会会士，兼任北京大学兼职教授及中国科学院海 的任意阶椭圆问题构造了一类最低阶有限元算 外评审专家。许进超教授曾于 1995 年获首届冯 法，并证明了其收敛性。第二个方面则着眼于有 康科学计算奖、2005 年获得德国“洪堡”资深科 限元方法的“横向发展”。针对二阶椭圆边值问题 学家奖、并于 2007 年在国际工业与应用数学学 提出了一个包括 WG，HDG，DG 方法等在内的 会上作大会邀请报告、2010 年在世界数学家大 诸多方法的统一框架（eXtended Galerkin method， 会上作 45 分钟报告。曾担任北京大学长江讲座 教授并入选国家“千人计划”。 XG），由此揭示了各类有限元方法的内在联系 并提供了统一的收敛性理论。第三个方面则是着 18 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 国家数学与交叉科学中心青年论坛 2018 年第二期举行 文：交叉中心办公室 2018 年 4 月 9 日上午，国家数学与交叉科 医师， 医学博士。颅脑肿瘤专业，研究方向专 学中心青年论坛 2018 年第二期举行。首都医科 注于脑肿瘤及其他神经外科疾病相关高级脑认 大学天坛医院王兴朝博士应邀在数学院南楼作 知功能，2013 年美国纽约西奈山医学院（Mount 了题为“探索大脑的秘密” 的青年论坛报告，数 Sinai School of Medicine，NY）神经科学系及神 学院多位师生出席。论坛报告由交叉中心副主任 经外科访问学者。先后组织开展“十二五”国家科 闫桂英研究员主持。 技支撑计划、国家自然科学基金海外及港澳台合 大脑是人类一切活动的中枢，对于大脑的 作研究项目、北京市脑计划科研专项等国家级/ 解析是目前最为活跃的前沿研究领域之一。 王兴 省部级重大科研项目 7 项。目前主持国家自然科 朝博士从神经外科医生角度介绍了国内外脑科 学基金、首都卫生发展科研专项基金各 1 项，入 学研究的现状以及天坛医院脑科学研究团队在 选北京市卫计委“青苗”人才培养计划。在 Brain、 人类共情反应,大脑岛叶的功能分析,听神经瘤等 Journal of Neuroscience 等著名神经科学杂志发 神经外科疾病的诊断与治疗等方面的科研进展。 表 SCI 论文 18 篇，研究成果多次通过学术甄选 报告后,王博士与中心科研人员讨论了医学数据 参 加 全 球 最 大 脑 科 学 会 议 （ Organization of 与影像处理中相关的数学问题, 并制定了进一 Human Brain Mapping，OHBM）及其他国际学 步的合作研究计划。 术会议交流。 王兴朝：首都医科大学附属北京天坛医院 神经外科/国家神经系统疾病临床研究中心主治 国家数学与交叉科学中心青年论坛 2018 年第三期举行 文：交叉中心办公室 5 月 8 日上午，国家数学与交叉科学中心 生了解数学与前沿科学领域的热点和动态， 营造 青年论坛第三期在研究院举行，青年论坛旨在促 良好学术交流氛围，搭建高层次的学术交流平台， 进数学与交叉科学领域的优秀青年学者和研究 培养新一代的卓越青年科技人才。 19 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 赫然研究员的报告围绕基于机器学习的 大规模人脸图像编辑展开，具体报告内容包括 对抗生成网络、人脸图像旋转、人脸超分、表 情生成和年龄合成等；游科友副教授的报告侧 重强化学习与控制系统的结合，他简要介绍了 强化学习的相关概念与求解方法，并强化学习 在羽流跟踪与 AUV 运动控制中的应用；陈薇 研究员的报告侧重人工智能和神经网络的基 本期论坛主题为人工智能与数学，中国科 础研究，介绍了如何在等价类空间更有效地优化 学院自动化研究所研究员赫然、清华大学自动化 神经网络， 以及分布式深度学习中存在的三个问 系副教授游科友、 微软亚洲研究院主管研究员陈 题和解决方法。 薇分别做了题为“大规模人脸图像编辑理论和方 论坛期间，报告人还就相关主题分别回答 法”、“基于强化学习的羽流跟踪与 AUV 运动控 了现场听众的问题，并就人工智能中的数学问题， 制”，和“Towards Better and Faster Deep Learning” 人工智能与数学和系统科学的联系， 深度学习算 的报告。论坛由赵延龙研究员主持，交叉中心和 法的复杂性等问题与大家进行了广泛深入的交 研究院三十余位科研人员和研究生参加。 流。 20 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 第六届数学、计算机与生命科学交叉研究青年学者论坛成功举行 文：交叉中心办公室 2018 年 5 月 19 日-20 日，第六届“数学、 了开幕式，孙之荣教授、李雷研究员分别致辞， 计算机与生命科学交叉研究”青年学者论坛在北 并对论坛和与会的青年研究学者提出了殷切的 京成功召开。该论坛由中国科学院数学与系统科 希望。 学研究院、 国家数学与交叉科学中心张世华研究 在为期两天的论坛中，19 位科学家与 8 位 员和中国科学院遗传与发育生物学研究所王秀 青年博士或教师分别作了学术报告， 主题涵盖了 杰研究员共同发起和组织， 论坛的指导委员会包 脑连接谱、表观修饰组、肿瘤基因组、RNA 与 括陈润生院士、 郭雷院士和马志明院士等领域内 蛋白质结构预测、 机器学习在多种生物学问题中 资深专家。 中国科学院青年创新促进会的多名会 的应用等前沿研究领域。论坛报告精彩纷呈、高 员参与组织了本次会议， 来自国内外 160 余家科 潮迭起，吸引了与会代表的热烈提问和讨论。此 研院所与高校的 500 余名专家学者和研究生出 外，八位青年教师和博士生也在特邀论坛环节进 席了会议。 行了简短的报告， 为青年学者提供了难得的锻炼 清华大学、中国细胞生物学会功能基因组 机会，提升了学生们的学术交流能力。 信息学与系统生物学分会荣誉主任孙之荣教授、 本次论坛得到了中国科学院数学与系统科 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实 学研究院与国家数学与交叉科学中心、中国科学 验室副主任贺永教授、 华中科技大学理学院院长 院遗传与发育生物学研究所遗传网络重点实验 肖奕教授、 国家数学与交叉科学中心生物医学部 室、中国运筹学会、中国细胞学会功能基因组信 副主任李雷研究员、加州大学洛杉矶分校邢毅教 息学与系统生物学分会、 中国科学院青年创新促 授等邀请嘉宾出席了开幕式。王秀杰研究员主持 进会的支持和 JGG 与 GPB 杂志社的大力支持。 21 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 综合报告七十四：陈洛南研究员谈 “健康临界状态的定量检测理论和方法” 2018 年 5 月 21 日下午，中科院上海生命 如何刻画健康到疾病的临界状态，并利用实际的 科学研究院陈洛南研究员应国家数学与交叉科 高维数据设计算法进行检测，是一个非常困难的 学中心邀请，在数学院南楼作了题为“健康临界 问题，定量化理论及方法还未建立。陈洛南研究 状态的定量检测理论和方法” 的综合报告。报告 员介绍了自己的研究团队在基于大数据的人体 会由交叉中心副主任闫桂英研究员主持，研究院 健康状态定量评估理论和方法上的尝试，特别是 多位科研人员和研究生参加了报告会。报告开始 采用“生物过程的临界检测理论”和“动态网络标 前， 马志明院士代表交叉中心向陈洛南研究员颁 志物”(DNB)等系列理论来定量检测“未病”状态 发了讲座证书。 （动力学与统计学交叉的大数据理论），报告最 陈洛南研究员在报告中介绍了数学建模和 后还对其中的数学理论和计算方法方面的研究 计算在健康状态定量检测中的重要作用和面临 提出了若干思考。 的挑战。 健康状态的定量检测不仅能定量地表征 陈洛南 1984 年获华中科技大学电气工程学 健康程度；实现健康临界状态的精准预测，对人 士学位；1988 年获日本东北大学系统科学硕士 类健康及生存质量的改善也具有重要意义。 与定 学位；1991 年获日本东北大学系统科学博士学 量地诊断疾病人群疾病状态的传统医疗思路相 位。1997 年起任日本大阪产业大学副教授；2000 比， 健康状态的定量评估需要将生命系统表征为 年起任美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问教 一个动力系统的演化过程。其中，在数学理论上 授；2002 年起任日本大阪产业大学教授；2007 22 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 年上海大学系统生物技术研究所所长（兼）； 2009 物信息学、 网络生物学及计算系统生物学等领域 年 4 月起任日本东京大学（兼）研究教授；2009 取得了重要的成果。 年 10 月起任中科院系统生物学重点实验室执行 陈洛南研究员自 2000 年起，多次访问数学 主任，研究员，博士生导师，研究组组长。采用 院生物信息中心， 目前与国家数学与交叉科学中 系统工程、 动力学分析、 优化和数学建模的方式， 心生物医学交叉研究部多位研究人员有着长期 结合生物信息学和现代生命科学实验，以生物复 密切的合作。 杂网络和动态行为为主线来研究生命系统， 在生 23 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 数学交叉文摘 别了美国，华为突然宣布 文章来源：创合汇，时间：4 月 25 日 别了美国！华为重磅宣布 出售其最新款 P20 旗舰手机后，其业务基 这是让国人意气难平的一刻！ 本上已经关闭。 刚刚，沉默已久的华为重磅宣布！ 华为消费业务集团首席执行官余承 据福布斯杂志报道，华为在刚刚结束 东上月在巴黎发布 P20 的时候表示：即使 的华为年度分析师峰会上表示：美国市场 没有美国市场，我们也将是世界第一。 或不再是其全球战略的一部分，它也对美 我们预计，到今年年底，华为将永久 国市场不再感兴趣。 关闭其在美国的业务。然而，华为的研发 福布斯还预测：到今年年底，华为或 和采购(供应链)活动应该会继续增长，因 将关闭其在美国的业务。然而，华为的研 为它的大部分与美国市场活动无关。 发和采购(供应链)活动可能会继续增长， 这是一份令人心疼的告白，虽无奈， 因为它的大部分与美国市场活动无关。 但也豁达。 华为轮值 CEO 徐直军说：有些事情 有舍才有得。有时，放手也是一种智 我们无法改变，因此最好不要把它放在心 慧！ 上。这样，我们就可以有更多的精力和时 间来服务客户，并研发更好的产品来满足 放弃美国，华为底气何在？ 客户的需求。在某些情况下，只有放手， 放弃美国市场，这对任何一家大公司 我们才会感到轻松。 来说都不是一个轻松的决定！但是，华为 华为有成千上万家美国客户，从地区 不一样，华为有敢叫板美国的底气！ 运营商到小型企业，他们可以用爱立信、 6000 亿元成绩让世人震惊！ 诺基亚或思科等公司替换华为提供网络 正当苹果承认故意让旧手机变慢的 设备，但仍需要支持和帮助。华为的消费 时候，华为却用了一份超牛逼的成绩单， 业务包括智能手机、平板电脑、笔记本电 让世人为之震撼！ 脑和可穿戴设备，在该公司决定不在美国 24 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 4 月初，华为正式公布了 2017 年全年 百尺竿头更进一步，华为再次震惊世 财报。报告显示：华为 2017 年度实现全 界！ 球销售收入 6036 亿元人民币，同比增长 牛掰的华为，迎着炮火前进，不留给 15.7%；净利润 475 亿元人民币，同比增 对手任何喘息机会！ 长 28.1%！ 定价 16000，吊打苹果！ 这个收入有多牛呢？咱们是驴是马， 近日，华为在法国正式发布重磅旗舰 拉出来看看： Mate RS 保时捷版！一阵发动机呼啸而过， 华为的年收入，是阿里的 4 倍。根据 余承东将发布会推至高潮！ 阿里巴巴 2017 财年业绩(2016 年 4 月至 16000 元！你没有看错，让苹果三星 2017 年 3 月)，阿里巴巴 2017 财年全年收 彻底傻眼。Mate RS 保时捷高配版定价 入为 1582.73 亿元。也就是说阿里巴巴的 2095 欧，折合人民币 16000 元。 年收入约为华为的 1/4。 到底是一部怎样的手机，让华为敢卖 华为的年收入，是中兴的 5 倍多。中 到让苹果三星都感到害怕，仅仅是因为奢 兴 2017 年营业收入约 1088.20 亿元。 侈品牌保时捷的加持？ 华为的年收入，是小米的 6 倍。小米 错！这是一部集华为最强科技于一身 2017 年营收，约 1000 亿元。 的怪兽！ 更让人高兴的是，华为智能手机 2017 1.华为最强存储； 年全年发货 1.53 亿台，同比增长 31.9%， 2.华为最强芯片； 全球份额突破 10%，稳居全球前三；华为 3.华为最强拍照； 全球品牌知名度提升至 86%，海外消费者 4.华为最强散热； 对华为品牌考虑度同比增长 100%，首次 5.华为最强三体； 进入全球前三。 6.华为最强充电； 可以说，华为成为千亿美元企业，明 7.终极黑科技。 年就能实现。到时候，在电子行业，华为 一连串的炸弹，炸得科技圈彻底沸腾。 将是继苹果和三星之后，第三家迈入千亿 自己能做的全部国产，自己不能做的就联 美元俱乐部的电子公司。 手其他中国企业！ 这 6000 亿，不搞金融不炒房地产不 研发费用超百度一年收入！ 上市，还有超过一半以上来自国外！同时 一步步研发，一步步逼近，一步步超 2017 上半年华为仅在中国就缴税超 676 亿， 越，华为的 5G 技术领先国际的背后，是 纳税额拿下民营企业 500 强第一，比恒大 华为巨量的研发投入。财报显示，2017 年 和万达加起来还要多出 24.5 个亿。 华为投入的研发费用为 897 亿人民币，这 25 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 个数字比 BAT 中百度公司一年的收入都 任正非并不是技术专才，他的最大长 还要多的多。 项，是定战略、用人才！ 华为的努力，就是中国的努力；华为 华为没有上市，而是把 98.6%的股权 的成就，就是每一个中国人的荣光： 开放给员工，创办人任正非只拥有公司 1.4% 估计全世界都没想到：这场世界科技 的股权。华为所挣的每一分钱都是大家的， 最前沿的 5G 革命，居然将由中国、由中 都是合伙人的。 国的企业——华为主导。 任正非说了三句关于人才的话，成为 估计全世界都没想到：过去技术落后 了经典。一个人不管如何努力，永远也赶 的中国，竟然能在 5G 领域，实现了弯道 不上时代的步伐，更何况在知识爆炸的时 超车。 代。只有组织起数十人、数百人、数千人 估计全世界都没想到：中国从国际通 一同奋斗，你站在这上面，才摸得到时代 信时代的落后者、追赶者、模仿者，居然 的脚。 也许是我无能、傻，才如此放权， 成长为今天的领头人。 使各路诸侯的聪明才智大发挥，成就了华 为。什么是人才，我看最典型的华为人都 华为：不忘初心，砥砺前行 不是人才，钱给多了，不是人才也变成了 有人曾经说过：如果中国没有了阿里 人才。 巴巴，腾讯和京东在电子商务上分分钟取 华为 2017 年年报显示，当年度其发 而代之。如果中国没有了华为，没有任何 生的雇员费用为 1402.85 亿元。华为人均 一家公司能替代！ 的年薪约为 70 万元，比 2016 年增加了 10 成功背后，任正非创立华为时的艰辛 万元！ 已经逐步被人淡忘了。 为了进一步鼓励员工，华为还开放了 一个 44 岁的男人，在经营中被骗了 时间激励制度，意思就是你在公司呆的时 200 万，被国企南油集团除名，曾求留任 间越长，对应每年的分红就越高！ 遭拒绝， 还背负 200 万债务。 老婆又离婚， 什么叫舍得，这就是舍得！正因为任 他一个人带着老爹老娘弟弟妹妹在深圳 正非的舍，才激励了所有华为人的努力， 住棚屋，创立华为公司。没有资本、没有 才有了今天华为众志成城之得！ 人脉、没有资源、没有技术、没有市场经 2018 年，是华为成立的第 30 个年头。 验，看谁都比他强的一个人，成功逆袭， 今天，华为放弃美国市场，可能进入了最 用 27 年把华为带到通讯行业世界第一的 艰难的时期，但是华为不忘初心，砥砺前 位置！ 行，一定可以挺过去！ 26 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 数学是人工智能的必备武器 文章来源：数学与人工智能，时间：4 月 7 日 中国过去十多年的创新大部分是模 潜在项目发现、社区维护、LP 服务等， 式创新和 copy-to-china 渠道创新。但发展 都用技术手段提高自己的效率、加强信息 到今天，技术创新的重要性已经越来越高， 透明度、降低人员流动的伤害。 人才结构也发生了巨大的变化。VC 行业 总结：VC 这个行业，也是要被技术 也不可能不随着市场的成熟而发生变化。 本身冲击的。不仅仅是数据处理这个表面 中国能执行 o2o 的团队有几万个，能执行 的事情，而会带来渠道的、人员的、商业 智能金融/法律/医疗的团队可能各自只有 模式的全方位变革。长江后浪推前浪，前 几十个。服务这两种市场需要不同的 VC； 浪死在沙滩上。如今我觉得人工智能这个 因为理解互联网基本只需要常识，理解人 专业要开个 AI 101，我觉得第一节课就要 工智能需要反常识； 讲怎么换马甲．从知识图谱到深度学习， 我觉得正如互联网公司兴起时，VC 能活到今天还不是靠一个马甲接一个马 被洗牌了一次，现在人工智能的兴起，恐 甲的换？70 年代专家系统，80 年代 lisp， 怕 VC 也会被再洗一次牌。三个角度的洗 90 年代 agent，00 年代语义网，10 年代知 牌： 识图谱，不会换马甲的全都饿死了，和技 术水平高低没多大关系． 1）最基础的，就是知识结构变了， 理解人工智能要比理解互联网难得多，老 目前数据建设新四化：信息化，大数 革命们不但遇到新问题，而且很难找到懂 据化，自动化，智能化。每一个都是在前 行的助手 一个阶段的发展之上，也很难跳过前一个 阶段。 2）现在出现了一些新的投资机构， 不再像传统的 VC，而是它们本身就像一 开放数据的努力，其实分为三个部分。 个互联网企业，用的是社区思维、服务思 第一是可公开性，一个数据是否必须隐藏 维，在重构 VC 这个行业的渠道、项目发 而不为公众以任何形式所知。第二是可获 现的方式等。传统的投资经理的角色恐怕 得性，即可公开的数据如何比较方便地被 会发生很大的变化，会更接近于产品经理 使用。代表技术是知识图谱。第三是可发 +运营经理。 现性，即为提高数据的采用，帮助人们从 3）新的 AI 投资机构，本身就是用 浩如烟海的数据中寻找高价值数据。代表 AI 技术武装起来的，他们从项目数据库、 技术是搜索引擎。 一个通常的关于开放 27 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 数据的误解是只是关于可公开性的，特别 AI 工程，重点是充分理解、熟练掌握和 是认为政府不愿意开放数据。其实不然。 运用这些成熟的数学工具，尊重分工，把 在提高数据的可获得性和可发现性上，包 数学领域的创新交给数学家和应用数学 括政府在内的大量机构，都是有强烈需求 家。机器学习学者张志华教授曾经说过： 的。这也是“OpenKG”组织的努力目标。 “搞好机器学习，关键是数学，但你又不 AI 对数学要求较高，对编程要求较 能把机器学习变成搞数学，那样就漫无边 低，而 IT 开发对于编程要求高，特别是 际了。”对于绝大多数 AI 工程师来说， 对编程经验要求高，但对数学要求不高。 还是应该以机器学习为主导，对于其中涉 然而搞 AI 就完全是另一回事，关键 及的数学知识形成理解，打牢基础，突出 是数学。大学工科数学？那只是一个基础， 重点，适度拓宽，这就算过关了。以后根 想再搞懂 AI 的那些基本的算法和思想， 据主攻方向，随用随学，急用先学，这样 你不但需要把这三板斧基础打扎实，而且 就可以了。 还需要学习矩阵分析和凸优化。这只是一 数学过关以后，还得懂编程语言、系 个入门，想要在这个领域有点建树，你可 统架构、数据库、异构平台上的高性能计 能还需要在随机过程、泛函分析、微分流 算，要成为一个优秀的 AI 工程师，这些 形、数值分析和优化理论等领域进一步深 都得通。吴恩达就说过，深度学习的前沿 造。想要搞机器人学或自动驾驶？还得研 是高性能计算。 究微分方程、运动学、动力学。毫不夸张 前不久，我向一个在国内 AI 界有点 的说，在 AI 学习的入门阶段，数学是主 名气的新锐 AI 科学家了解情况，他们手 要的攻坚对象，任何胸有大志的 AI 学习 上的深度学习项目使用 Python 和 C++ 者都不要幻想绕过数学。 语言开发，都是基于开源的深度学习框架， 深度学习现在差不多就是民工活，调 但自己的工程师也要做相当程度的调整 来调去，刷来刷去。文章发得飞快，貌似 和改进。那么他们对于工程师编程语言的 热闹，但有多少是能沉淀下来的实质真进 掌握程度有多高的要求呢？Python 语言 展、真原理、真算法、真技术，又有多少 不需要自己设计 class，就更不用提什么 是换个数据就不靠谱了的蒙事撞大运？ decorator, metaclass, asyncio 了，C++ 只 既缺乏清澈干净的内在美感，又不致力于 要求看懂框架代码当中核心的部分，只有 去伪存真、正本清源，只图热闹好看，迟 很少的人需要去修改 C++ 代码。 早把 arXiv 变成废纸堆。 这里头真正有点挑战的，是要熟练掌 机器学习中有效的数学方法，绝大多 握 Python 标 准 库 和 一 些 流 行 包 中 的 数都是几十年前做出来的成果。因此做 API 用法，快速完成数值计算、数据清洗、 28 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 数据可视化等工作，这是需要时间去熟悉 是一些算法思想与程序代码，并没有任何 和掌握的。但有经验的人知道，这些可以 特殊之处。代码是程序员一行行编写、修 边做边熟悉，不是什么硬约束。如果你在 改、调试出来的，程序中用到的数据不管 “城头变幻大王旗”的开发界混过几年，转 有多少，都是开发者有意识地收集、生成、 行搞 AI，你的编程能力绝对是下山猛虎， 维护的。如果告诉程序员群体，这里有一 完全不必担心。你真正要过的，就是数学 个程序，它的代码是这些，数据是那些， 关。只要你过了数学这关，后面将数学理 它的功能是对给定的输入产生期望的输 解、工具框架、数据资源和应用结合起来 出，没有任何一个程序员会感到奇怪，因 形成正向循环，就可以一步一步的攀爬 为所有程序都是这样的，利用电脑的存储 AI 的高峰了。 与数学运算能力，设计算法写代码实现， 说起来现在有一个深度学习真正变 让输入的数据得到预想的输出； 现了的领域，就是广告和推荐，但所有需 虽然说是“机器”在学习，其实机器仍然和 要这个的公司都成立了自己的团队，没有 过去一样，做的是数据存储、数学运算， 创业的窗口。在模型共享化的今天，许多 没有本质区别。所有机器学习技术的共同 方面的技术壁垒已经被无限降低，许多所 特征是，电脑存储了一些“系数”，这些系 谓 AI 创业公司都只是拿公开的模型来 数是“神经网络”、“分类器”等数学结构中 调而已（然后向投资者大吹技术实力）。 可变的部分，开发者让电脑程序执行或多 可控核聚变、量子计算机、强人工智 或少的“样本”进行“训练”，得到正确或者 能，是目前意义最大的三个技术领域。但 错误的输出，根据结果回头去正向负向改 是都没有头绪，什么时候能突破完全没法 变这些系数。近年来的新趋势是： 估计，有时会说要 50 年，等 50 年过去还 1. 系数数量越来越多，多达上百 M， 是要 50 年，其实就是说不知道要多久。 比程序代码行数还要多得多。组成的数学 到目前为止，人工智能虽然在下棋、 结构越来越复杂，如以前简单的三层神经 图像识别、自动驾驶等多个领域取得了令 网络，发展成十几层甚至上百层的多层 人印象深刻的成就，但都只是“人工”的结 “卷积神经网络”。各种新型的数据网络结 果，完全是人类自身的智力活动成果。“机 构层出不穷，非常活跃。 器智能”的进展并没有想象的那么大，甚 2. 用于训练的样本数量，从过去的几 至可以说毫无进展，机器本身没有任何智 百、几千，发展到几十万、上百万个。训 能。 练需要的时间越来越长，需要 GPU、机器 从程序开发的角度看，如果先不管这 学习专用芯片等新式的硬件支持，过去的 些人工智能程序最终的效果，它们只不过 硬件跑不动训练了。 29 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 3. 训练样本，过去是人工收集、人工 标突破临界点以后，就会对产业产生爆发 标注正确输出，现在发展到机器自我“强 式冲击。如语音识别几十年来都在研发， 化学习”。如 AlphaGo 进行海量的自我对 准确率一直在提升，但都不温不火。但这 局，生成几千万个样本，回头用于神经网 两年来准确率足以实用了，一下就爆发了。 络训练。也有些样本是程序在互联网上用 现在的人工智能程序，全是人写出 “爬虫”自动收集的。因此，机器学习有时 来的。机器自我生成数据训练神经网络数 需要海量的服务器支持，可能需要十万个 据也是人让它做的，代码不会变，程序输 以上，有实力的公司才做得了。 入输出的目的不会变。人类只是没法理解 4. 研究者群体在机器训练方法上取 几百 M 的神经网络数据黑箱子，说不清楚 得了突破，对于很复杂的数学结构、海量 为什么就挺厉害了，但并不是不了解它。 的样本，想出了“深度学习”这样的办法。 了解多的研究者会知道黑箱子有时会出 在语音识别、图像识别等多个领域，最终 一些离谱的错误，如将完全没有意义的混 效果甚至可以超过人类的水平，在指标效 乱图片认成一只猫。 果上比过去有了重大突破。程序识别率指 科研人员揭示抑郁症患者人脑功能连接组模块化重组特性 文章来源：中科院之声，时间：1 月 21 日 基于数学图论分支的复杂网络理论 西南大学心理学部、广西师范学院和美国 是分析复杂关系的强有力工具，近年来被 印第安纳大学的研究人员合作，检测了抑 广泛应用于脑网络成像研究中。模块化分 郁症患者的大脑功能模块化重组。 析是复杂网络的典型方法，可用于检测大 该研究共对 46 名未服药抑郁症患者、 尺度脑网络结构特点。相关研究发现，人 38 名已服药抑郁症患者和 50 名健康匹配 脑网络是以模块化进行结构与功能组织 对照志愿者进行了人脑磁共振成像检测， 构建的，而这种基本组织结构会受到各种 其中包括大脑形态影像和静息态功能影 神经精神疾病条件的影响。 像。研究人员通过多重尺度模块检测算法 近日，中国科学院行为科学重点实验 来探测 3 组志愿者的脑网络模块化分特性， 室、中科院心理研究所脑与心智毕生发展 这一算法可以在进行模块划分时，通过调 研究中心、重庆医科大学第一附属医院、 节相关参数来控制模块划分的分辨率，从 30 国家数学与交叉科学中心简讯 2018 年第 2 期 （总第 27 期） 而精细地进行模块化重组检测。就像将脑 以达到正常控制组水平，值得关注的是额 网络想象成一个大城市，城市可以划分成 顶网络的外侧模块（如图编码 4 所示）并 几个大城区，进一步细分可以划分成街道， 未表现出对药物的上述重组效果。研究成 再细分可以划为小区、单元楼、每户人家 果展示了抑郁症相关的人脑连接组特定 一样，经过该算法运算后，可以得到人脑 模块网络组织特性的改变，同时揭示了药 网络一系列从粗到细的模块划分，根据每 物对重塑脑网络模块特性改变的潜在作 种划分的参数稳定性选出最合适的划分 用，为各类临床干预提供了全脑系统水平 方式。 上的靶向网络及其相关脑区。 研究结果表明，与正常对照组相比， 相 关 研 究 成 果 发 表 在 Cerebral 2 个病人组都在视觉网络和默认网络表现 Cortex 上。该研究得到了国家重点基础研 出相似的重组特性，但在额顶控制网络却 究发展计划、国家自然科学基金面上项目 表现出不同的重组改变形式；额顶控制网 和重点国际合作项目、北京市科学与技术 络的 3 个功能模块和体感运动网络在未服 基金、中科院－荷兰科研组织联合研究项 药条件下表现出更强的模块间功能连接， 目等的资助。 而这些连接增强在药物控制下大部分可 抑郁症患者的人脑功能连接组模块化重组 31