《氫原子/Graphene體系的低溫掃描隧道顯微術研究》是依託北京大學，由胡宗海擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：氫原子/Graphene體系的低溫掃描隧道顯微術研究
- 依託單位：北京大學
- 項目負責人：胡宗海
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
長久以來，數學是一切自然科學的基礎，它為其它科學的定量、精確描述提供了語言、工具和方法，而數學與自然科學的相互作用也一直是數學的活力來源之一。進入21世紀後，我們步入了大數據的時代，數據的生成、傳播、整合、分析和處理已經成為了我們生活中不可或缺的一部分。隨著計算機技術、網際網路、儀器硬體設計的飛速發展，在自然科學、高新技術行業、社交媒體等領域中產生的數據呈爆炸式增長，這為數學帶了的新的挑戰，同時也帶來了新的契機。本課題的主要目的分為科研和人才培養兩方面。在科研方面，我們將研究來源於計算數學、統計、計算機、最佳化的數據分析算法之間的區別與聯繫，並針對具體問題融合各類算法的優點提出新的數據分析算法；在人才培養方面，我們將開設暑期班和短期課程，也讓學生和年輕學者對數據分析算法有系統的了解，從而能更好的解決其科研中的數據分析問題。
結題摘要
本項目以北京大學數學學科教師為核心，通過組織國內外專家開展形式多樣的學術活動，促進實質性的交流合作，圍繞計算數學、統計、計算機、最佳化方法在數據科學中的融合及套用，成功展開了一系列學術活動和學術交流。項目執行期間， 成立了生物醫學影像分析實驗室，促進了計算數學、統計、最佳化與生物醫學交叉的研究和發展；共舉辦國內外各類學術會議9個，舉辦暑期學校1次，推動了國際與國內相關領域的學術交流；培養了優秀青年人才和研究生，從事多學科多領域的交叉研究，得到了良好的發展。在2016年成功舉辦相關係列活動 的基礎上，我們2017年圍繞數據科學這一新興學科，契合國家對大數據分析的戰略需求，繼續推進了項目執行的廣度和深度，使得北大在數據科學的發展更加突出，逐漸成為有國際影響的研究基地 。
