超大规模约束优化问题算法及其应用天元数学交流项目

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11726505
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0405.连续优化
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2018-12-31

项目摘要

With advancement of modern science and technology, many fields such as "Big data" analysis and applications, scientific and engineering computations, physics and engineering design, economics and finance analysis, pose a new set of large scale or very large scale complicated optimization problems. To promote the researches on theory、methods and applications of data-driven and application-driven optimization, this project will provide a platform for academic communication of the specialists from multi-fields including optimization, data science, computer science and VLSI physical design, etc. On the platform, some high level technical reports will be provided, and some sections of associative discussion will be organized. On the one hand, the newest advancement on mathematical optimization theory and methods will be presented such that, the new research findings of mathematical programming could be fully genned-up by the applied scientists and technologists, and the transformation of science and technology achievements could be accelerated. On the other hand, some real-world problems raised in data science, machine learning and engineering design will be also presented, such that these problems could be realized by optimization specialist, and the data-driven and application-driven optimization could be promoted.
由于现代科学技术的高速发展,大数据分析与应用、科学与工程计算、物理与工程设计、经济与金融分析等各领域提出一系列大规模(超大规模)面向实际应用的复杂数学优化问题。为了促进数据与应用驱动的数学优化理论、算法及其应用研究,本项目拟搭建一个由数学优化、数据科学、计算机应用、集成电路物理设计等若干领域专家学者共同参与的学术交流平台,通过学术报告和自由讨论等形式,一方面展现数学优化理论与算法研究的最新进展,使得应用领域专家充分了解数学优化算法研究的最新成果,加速学术成果的转化利用;另一方面,使得数学优化专家充分了解数据科学及其应用、机器学习、工业与工程设计等领域需要解决的数学优化问题,促进数据驱动与应用驱动的数学优化研究迈上新台阶。

结项摘要

由于现代科学技术的高速发展,大规模数据分析、科学与工程计算、物理与工程设计、经济与金融分析等各领域提出一系列大规模(超大规模)面向实际应用的复杂数学优化问题。本项目主要任务是主办一次高水平学术论坛,搭建一个由数学优化、数据科学、计算机应用、集成电路物理设计等若干领域专家学者共同参与的学术交流平台。通过学术报告和自由讨论等形式,一方面展现数学优化理论与算法研究的最新进展,使得应用领域专家充分了解数学优化算法研究的最新成果,加速学术成果的转化利用; 另一方面,使得数学优化专家充分了解数据科学及其应用、机器学习、工业与工程设计等领域需要解决的数学优化问题,促进数据与应用驱动的数学优化研究迈上新台阶。..按照数学天元基金项目指南要求,项目课题组于2018年8月12日-18日在福建省武夷山市囿臣酒店举办了1次为期7天的数学优化国际学术论坛:2018 Workshop on New Computing -Driven Opportunities for Optimization。本次论坛邀请到数学优化领域国内外著名学者50人到会做邀请报告或参与讨论,吸引了海内外中青年学者与研究生共96人参加论坛。此次论坛采取主题报告与圆桌讨论相结合的形式,就大数据背景下数学优化的12个前沿问题进行了深入研讨,引发了与会专家的热烈讨论,产生了一系列重要思想与科研热点方向。论坛结束后,课题组进行及时总结,形成了一本100多页的比较完整的会议讨论记录,为今后一段时间内数据驱动的大规模优化研究提供了大量的前沿课题与方法。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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其他文献

求解两人博弈纳什平衡问题的定制临近点算法
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    --
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    曾玉华
一种求解非线性互补问题的多步自适应Levenberg-Marquardt算法
  • DOI:
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    计算数学
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    胡雅伶;彭拯;曾玉华
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    彭拯

其他文献

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AI项目思路

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彭拯的其他基金

稀疏典型相关分析的快速算法及其在基因表达数据分析中的应用
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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