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动态信息系统的原理研究与新计算模式设计
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    N941.4
  • 关键词:
  • 成果简介:
    网络互联技术的广泛应用迫切需要信息科学理论方法的不断创新。大数据的聚变、网络拓扑无限拓展使得复杂信息系统的研究已经成为国际信息科学前沿领域的热点。然而,由于网络结构不断演化和资源数据的爆发增长,给信息基础理论提出新的挑战,如何揭示网络结构以及大数据动态演化的形态和本质,成为该项目研究的核心内容。 项目针对信息系统演化机理难以刻画、信息行为难以调控、小概率事件难以发现等由动态复杂性导致的难题,在973计划、国防科工局重大专项和自然科学基金重大项目等多项基金的资助下,经过二十余年攻关,阐明了复杂信息系统动态行为与结构复杂性是由系统关键要素之间随机与非线性关联相互作用决定的这一动力学学术观点,系统研究了信息系统的演化机理、网络结构特征和数据行为特征,建立了坚实的基础理论和原创性计算技术,主要发现如下: 1、针对复杂信息系统的随机非线性本质的表征,发现系统的复杂性可由有限的基本周期轨道度量,构建了复杂系统的有限多级逼近道路:提出了基本周期轨道的概念,率先证明了一类典型系统的复杂度可由有限“基本周期轨道”构成的代数方程严格求解,并由此揭示了复杂系统的有限逼近途径。 2、针对信息快速传播与全局突发涌现,发现网络核心结构的动态捕捉机制与爆炸性相变原理:首次创建了真实网络中“超级传播子”的局部拓扑信息流快速捕获方法;发现了对应多巨大连通分支的不稳定超临界相变现象,创建了动态网络快速传播与爆炸性渗流的连续与非连续相变机制。为信息传播优化、传播强度探测及网络攻防与安全等奠定了重要的理论基础。 3、针对多源异构海量数据分析难题,提出多动态数据子系统高效解耦重建的新计算模式,实现了大数据高精度计算分析:创立了多源动态异构数据系统的子系统解耦重建模式,构建了小概率事件的并行蒙特卡洛发现方法。解决了AMS-02的数据重建与分析难题,效率提高两个数量级,错误率低于万分之一。 项目发表SCI论文85篇,其中8篇代表性论文含两篇ESI高被引论文,SCI他引730次,WOS他引871次,8篇代表性引文平均影响因子指数为21.7。成果得到欧美百余位院士和著名专家在相关一流期刊上的正面评价和引用,例如MIT Technology Review以“超级传播子的新兴科学”为题对项目成果进行了长篇专题报道,称“北航的学者完成了真实网络世界中超级传播子研究的首个工作(first study)”;美国科学院院士E.H.Stanley称“能够有效并高效地识别大规模网络的关键节点”;欧洲科学院院士J.Kurths等称“相关工作迅速成为学术热点”,“开辟了一条理解真实传播的新道路(new way)”等;法国国家科研中心M. Boudaud教授称“数据分析达到了空前的(unprecedented)精度”。诺贝尔奖获得者丁肇中先生称该项目独立负责的数据分析“为AMS的成功做出了决定性的贡献”。项目第一完成人任两个国际期刊主编,2011年获美国宇航局(NASA)表彰,获2015年何梁何利科技进步奖。该项目获2013年教育部自然科学一等奖。
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