多项式系统求解中奇异点问题的理论与算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11601378
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0410.算法复杂性与近似算法
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

A main challenge in polynomial systems solving is to identify and tackle singular points, which naturally occur in CAGD (computer aided geometric design) and polynomial optimization. This project aims to contribute to this problem by developing new theories and new algorithms on singular points in polynomial systems solving. Project subjects include: improvements of the deflation method and the critical points method, the Euclidean distance degree of positive-dimensional systems, complexity analysis and automatic threshold control in algorithms and etc. Project goals are twofold: the first goal is to analyze and solve some theoretic problems related to singular points in polynomial systems solving; the second goal is to develop and implement efficient and robust algorithms used to refine and certify singular solutions of zero-dimensional systems and to solve positive-dimensional systems. Polynomial systems naturally arise in many areas from science and engineering. Furthermore, singular solutions to these systems are often of particular interest to researchers. The new theory established will provide a more explicit description of singular points in polynomial systems solving, and the new algorithms developed will allow a broad range of scientists and engineers, who encounter polynomial systems to compute their singular solutions which are beyond the reach of current solving techniques.
奇异点问题是多项式系统求解中最具挑战性的问题之一,在计算机辅助几何设计和多项式优化等许多相关领域中有着广泛的应用。本项目将针对这一问题开展理论与算法研究,所涉及的内容包括:改进的收缩方法、改进的临界点方法、正维系统的欧氏距离次数、算法的复杂度分析和阈值的自动控制等。本项目将致力于分析与解决多项式系统求解中与奇异点相关的若干理论问题,设计并实现高效、鲁棒的零维系统奇异解的精化与验证算法和求解正维系统的符号数值混合算法。科学与工程计算中出现的很多数学问题都可以归结为多项式系统求解问题,奇异点的识别与处理是其中的重点和难点。本项目的研究不仅对多项式系统求解中的奇异点问题,对其他研究领域中的相关问题(如计算隐式曲线曲面的拓扑和实半代数集的凸包等)的发展也有着重要的意义。

结项摘要

多项式系统孤立解的零点隔离和可信验证是计算数学中的重要问题。Smale(菲尔兹奖得主)等人提出的阿尔法理论成功解决了非奇异解的零点隔离和可信验证问题。随后,Dedieu和Shub又成功解决了简单二重根的零点隔离与可信验证问题。本项目立项时国内外尚无关于更一般孤立奇异解的理论结果。本项目遵照研究计划,研究了多项式系统求解中的奇异解问题,特别是孤立奇异解的零点隔离和可信验证问题,以及代数系统求解方法在计算机视觉中的应用。具体来说,本项目完成了三方面的工作:首先,我们将关于非奇异解和简单二重根的零点隔离与可信验证的结果推广至任意重数的简单重根情形,并给出了相应符号数值算法的实现;其次,我们将上述结果进一步推广至收缩方法单次终止情形,并给出了其重数的下界和相应符号数值算法的实现;最后,我们将参数系统符号求解应用于图像拼接问题,取得了不错的实验结果。总体来说,本项目基本完成了研究目标。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Perception-based seam cutting for image stitching
基于感知的图像拼接接缝
  • DOI:
    10.1007/s11760-018-1241-9
  • 发表时间:
    2018-07-01
  • 期刊:
    SIGNAL IMAGE AND VIDEO PROCESSING
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Li, Nan;Liao, Tianli;Wang, Chao
  • 通讯作者:
    Wang, Chao
On isolation of singular zeros of multivariate analytic systems
多元解析系统奇异零点的分离
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Symbolic Computation
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Lee Kisun;Li Nan;Zhi Lihong
  • 通讯作者:
    Zhi Lihong
On isolation of simple multiple zeros and clusters of zeros of polynomial systems
多项式系统的简单多重零点和零簇的隔离
  • DOI:
    10.1090/mcom/3479
  • 发表时间:
    2019-10
  • 期刊:
    Mathematics of Computation
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Hao Zhiwei;Jiang Wenrong;Li Nan;Zhi Lihong
  • 通讯作者:
    Zhi Lihong
Single-Perspective Warps in Natural Image Stitching
自然图像拼接中的单视角扭曲
  • DOI:
    10.1109/tip.2019.2934344
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Liao, Tianli;Li, Nan
  • 通讯作者:
    Li, Nan

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其他文献

断藤益母汤对破骨细胞RANKL信号通路及MMP-9的影响
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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    --
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  • 通讯作者:
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近70年来云南杞麓湖流域气候变化与人类活动的湖泊沉积记录
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    --
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  • 影响因子:
    --
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    毕荣鑫

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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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