不确定性量化的自适应方法及其在环境科学中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

Uncertainty quantification (UQ) has been a hot research topic recently. UQ has a variety of applications, including hydrology, fluid mechanics, data assimilation, and weather forecasting. High order UQ numerical methods have become one of the important tools; and the relevant computational techniques and their mathematical theory have attracted great attention in recent years. In this project, we shall focus on the developments of high order UQ methods, and in particular, we shall try to design and analyze the adaptive stochastic collocation methods. Furthermore, the project will pursue collaboration between the mathematics department and the environmental department to develop UQ methods for environmental applications such as the subsurface flow simulation and the climate forecasting models.
不确定性量化是近年来国际热门的研究领域，其应用领域包括水文学，流体力学，数据同化，气候预测等。相关的高精度算法理论引起了极大关注。本项目致力于不确定性量化的高精度算法研究，特别的，我们致力于设计与分析自适应随机配置方法。并且，本项目将联合数学系与环境学院，尝试不确定性量化方法在地下水模型和气候模型中的应用。

结项摘要

在项目执行期间，项目组成员按着既定研究目标，在不确定性量化等多个研究课题取得若干研究进展，如不确定性量化的最优抽样算法、贝叶斯反问题的自适应替代模型方法、不确定性量化的机器学习算法等。此外，课题组还在时间分数阶相场模型、时间并行算法、正倒向随机微分方程等多个研究课题取得重要进展。项目组共发表国际权威期刊发表论文40余篇，包括SIAM Review，SIAM J. Numer. Analy.等，相关研究成果有望在不确定性分析中发挥重要作用。

项目成果

期刊论文数量（37）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Efficient Stochastic Galerkin Methods for Maxwell's Equations with Random Inputs
具有随机输入的麦克斯韦方程组的高效随机伽辽金方法
  • DOI：
    10.1007/s10915-019-00936-z
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Fang Zhiwei;Li Jichun;Tang Tao;Zhou Tao
  • 通讯作者：
    Zhou Tao
Acceleration of the MGRiT algorithm via the diagonalization technique
通过对角化技术加速 MGRiT 算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    SIAM Journal on Scientific Computing
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Shu-Lin Wu;Tao Zhou
  • 通讯作者：
    Tao Zhou
Sign consistency for the linear programming discriminant rule
线性规划判别规则的符号一致性
  • DOI：
    10.1016/j.patcog.2019.107083
  • 发表时间：
    2020-04-01
  • 期刊：
    PATTERN RECOGNITION
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Zhang，Zhen;Wang，Shengzheng;Bian，Wei
  • 通讯作者：
    Bian，Wei
A well-conditioned direct PinT algorithm for first- and second-order evolutionary equations
用于一阶和二阶演化方程的条件良好的直接 PinT 算法
  • DOI：
    10.1007/s10444-022-09928-4
  • 发表时间：
    2021-08
  • 期刊：
    Advances in Computational Mathematics
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Jun Liu;Xiang-Sheng Wang;Shu-Lin Wu;Tao Zhou
  • 通讯作者：
    Tao Zhou
An adaptive surrogate modeling based on deep neural networks for large-scale Bayesian inverse problems
基于深度神经网络的大规模贝叶斯逆问题的自适应代理建模
  • DOI：
    10.4208/cicp.oa-2020-0186
  • 发表时间：
    2019-11
  • 期刊：
    Communications in Computational Physics
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Yan Liang;Zhou Tao
  • 通讯作者：
    Zhou Tao

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其他文献

Resolving the shock-induced co
解决冲击引起的问题
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    --
  • 发表时间：
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  • 影响因子：
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  • DOI：
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交通伤后遗智力缺损或精神障碍伤残评定资质问题探讨
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汤涛的其他基金

材料科学中复杂相场模型的高效稳定数值方法
  • 批准号：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似国自然基金

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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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