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“涡旋如梦,穿越时空,光启未知的深邃奥秘”- 从量子级别的粒子运动到星系级别的恒星分布,涡旋现象在自然界中比比皆是。在光学领域,早在1992年Allen等人就提出涡旋光束携带轨道角动量(OAM),开启了从经典到量子研究涡旋光的新纪元。涡旋光束的探索不仅丰富了光学的基础理论,还在现代通信、量子网络、微纳操控等多个前沿领域展现出重要且诱人的应用前景。然而,涡旋光束的实际应用还面临诸如稳定传播...
在国家自然科学基金项目(批准号:11991060、12027805、12174072)等资助下,复旦大学物理系安正华研究团队在非平衡物理体系的谱拓扑研究中取得重要进展。他们首次在相干调控的开放磁子体系实现了严格PT对称性保护的零反射态,并实现了零反射态的非厄米拓扑编织。该成果以“Braiding reflectionless states in non-Hermitian magnonics(非厄...
2024年来,伴随生活水平的提高,糖尿病与肥胖等慢病问题日益严峻。抗性淀粉(Resistant Starch,RS)作为新型的膳食纤维,在预防和控制糖尿病、降低血脂、控制体重等方面有着重要的生理功能。水稻是我国主要的粮食作物,但普通水稻品种中抗性淀粉含量普遍低于2%,解析抗性淀粉的合成机制对于培育高抗性淀粉水稻品种具有重要理论和实用价值。此前,李家洋团队与合作者研究发现支链淀粉合成途径中的可溶性淀...
在国家自然科学基金项目(批准号:81930121、82125008)等资助下,昆明理工大学陈永昌教授、季维智院士团队和广州实验室胡苹研究员团队合作,在罕见病杜氏肌营养不良症(Duchenne muscular dystrophy,DMD)模型构建与机制研究方面取得进展。研究成果以“应用非人灵长类模型揭示复合细胞功能缺陷导致DMD早期骨骼肌病变的机制(Profound cellular defect...
上海科技大学数学科学研究所岳海天教授与合作者最近的两项研究成果分别发表于《数学年鉴》(Annals of Mathematics) 和《数学新进展》(Inventiones Mathematicae),相继彻底解决了色散方程领域悬而未决近三十年的两个难题:二维高阶非线性薛定谔方程和三维三阶非线性波方程下的吉布斯测度不变性问题。
在国家自然科学基金项目(批准号:72202160、72342026)等资助下,同济大学王睿通助理教授和邱烨副教授在平台经济研究方面取得新进展。研究成果以“在线平台的双重角色与产品推荐策略(Dual Role and Product Featuring Strategy of Digital Platform)”为题,于2024年5月在《营销科学》(Marketing Science)在线发表。论文...
在国家自然科学基金项目、科技部重点研发计划和中国科学院资助下,中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心杜世萱研究员和团队成员潘金波副研究员、博士研究生李佩璇和张旭丹等,针对斯格明子精确、低耗写入/擦除,以及无损传输等难题,运用界面调控策略在单层CrI3中实现了拓扑磁结构的非易失、多态写入/擦除,在Sr(Ba)V2Se4中实现零拓扑荷铁磁斯格明子的产生和定向直线传输。相关成果以“Nonvol...
在国家自然科学基金项目(批准号:62173338、82073223)资助下,军事科学院军事医学研究院伯晓晨研究员/陈河兵副研究员团队与北京大学首钢医院顾晋教授研究团队开展交叉合作,在定量评测染色质拓扑关联结构域层级识别算法方面取得进展。研究成果以“对拓扑关联域层级结构的全面评测、解释和操作指南(A comprehensive benchmarking with interpretation and...
中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子测量与传感研究方面取得进展。该团队李传锋、许金时、刘曌地等首次提出并实验实现了量子夏克–哈特曼波前传感器。该团队通过重构双光子横向空间波函数,观测了位置纠缠光子对在自由空间传播时振幅关联和相位关联的动力学演化。7月16日,相关研究成果发表在《物理评论快报》上。
中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子测量与传感研究中取得重要进展。该团队李传锋、许金时、刘曌地等人首次提出并实验实现了量子夏克–哈特曼(Shack–Hartmann)波前传感器。通过重构双光子横向空间波函数,观测了位置纠缠光子对在自由空间传播时振幅关联和相位关联的动力学演化。该成果7月16日发表在国际知名期刊《物理评论快报》上。
中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子测量与传感研究中取得重要进展。该团队李传锋、许金时、刘曌地等人首次提出并实验实现了量子夏克–哈特曼(Shack–Hartmann)波前传感器。通过重构双光子横向空间波函数,观测了位置纠缠光子对在自由空间传播时振幅关联和相位关联的动力学演化。该成果2024年7月16日发表在国际知名期刊《物理评论快报》上。
近日,在2024年第十四届MathorCup数学应用挑战赛中,由我校理学院宋贽老师指导的,我院2022级应用化学3班陈思妍同学参与完成的作品获本科组全国赛三等奖。
双层优化问题(Bilevel Optimization, BLO)在大数据和人工智能时代引起了广泛关注。它在强化学习、超参数优化和元学习等实际应用中具有重要作用。双层优化问题可以表示为两个序贯的优化问题,其中上层问题的目标函数值依赖于下层优化问题的解。然而,大部分已有的求解双层优化问题的高效方法均需假设目标函数的光滑性。因此,如何为非光滑的双层优化问题设计高效的,具有全局收敛性的优化算法具有重要的...
双层优化问题(Bilevel Optimization, BLO)在大数据和人工智能时代引起了广泛关注。它在强化学习、超参数优化和元学习等实际应用中具有重要作用。双层优化问题可以表示为两个序贯的优化问题,其中上层问题的目标函数值依赖于下层优化问题的解。然而,大部分已有的求解双层优化问题的高效方法均需假设目标函数的光滑性。因此,如何为非光滑的双层优化问题设计高效的,具有全局收敛性的优化算法具有重要的...
由于“维数灾难”的原因,求解高维偏微分方程一直是数学、物理、化学等学科中具有本质困难的问题。基于深度神经网络的机器学习方法为解决这一问题提供了潜在的可能性,目前已经设计了多种机器学习方法来求解高维偏微分方程。这些方法由于需要进行采样或使用Monte-Carlo方法进行高维积分来计算损失函数,往往导致求解精度远低于经典算法求解低维偏微分方程的精度,实际应用范围也受到了很大的限制。

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