高小山，男，河北平山人，中國科學院系統所研究員、中國科學院國家數學交叉中心副主任，中國科學院數學與系統科學研究院副院長，中國科學院數學機械化重點實驗室主任。
基本介紹
- 中文名：高小山
- 國籍：中國
- 民族：漢
- 出生地：河北平山
- 職業：研究員
- 畢業院校：中國科學技術大學、美國德克薩斯大學
- 學位：博士
人物簡介,研究方向,獲獎榮譽,研究項目,學術任職,科研事跡,
人物簡介
1988於中科院系統所獲博士學位
1988—1990，美國Texas德克薩斯大學，博士後
1993—1996，美國Wichita堪薩斯州威奇托市州立大學, 訪問學者
1988— 1999 中科院系統所
1999—中科院數學與系統科學研究院
研究方向
獲獎榮譽
中國科學院自然科學一等獎，1995.
國家自然科學二等獎, 1997.
中科院青年科學家一等獎，1997.
中國科學院有突出貢獻的中青年專家，1998.
(香港求是基金會)求是傑出青年學者獎,1999.
第四屆中國科學院傑出青年，1999年
第四屆亞洲數學技術大會 (ATCM’99)“最佳論文獎”,1999.
中國科學院盈科優秀青年學者獎,2000.
第一屆中國科協期刊優秀學術論文獎，2003
數學與系統科學研究院“突出成果獎”，2003.
中國科學院先進工作者，2006.
（中創軟體基金會）“中創軟體人才獎”，2006.
研究項目
國家重點基礎研究發展計畫（973）項目:“數學機械化方法及其在信息技術中的套用”，2004年-2009年，首席科學家。
國家重點基礎研究發展規劃（973）項目:“數學機械化與自動推理平台”，1999年-2003年，首席科學家。
國家傑出青年基金，1998年—2000年。
國家攀登計畫“數學機械化及其套用”子項目負責人，1997年。
國家攀登計畫“機器證明及其套用”子項目負責人，1992年－1996年。
863計畫“智慧型計算機” 主題子課題“吳方法軟體研究”負責人，1991年－1993年。
美國自然科學基金 CCR-9117870, 1992年-1994年,“Mechanical Theorem Proving in Geometry and Mechanics”，主要參加人員。
美國自然科學基金 CCR-9420857, 1995年-1998年，“Automated Generation of Readable Proofs in Geometry”，主要參加人員。
美國自然科學基金 CCR-0201253, 2002年-2004年, “Automated Geometry Reasoning and Methods fir Diagram Generation”,共同主持人（CO-PI）。
學術任職
中國系統工程學會，副理事長
中國數學會，常務理事
國際符號與代數年會（ISSAC）指導委員會委員
《系統科學與數學》，副主編
Journal of Systems Science and Complexity，副主編
Journal of Symbolic Computation ，編委
International Journal of Computers, Communications & Control，編委
Electronic Journal of Mathematics and Technology，編委
《計算機輔助設計與圖形學學報》，編委
《中國圖像圖形學報》，編委
科研事跡
中科院數學與系統科學研究院吳文俊院士因開創數學機械化證明獲得了國家科技大獎，是婦孺皆知的大科學家。如今，吳文俊院士已80多歲了，他開創的事業需要有人來繼承發揚。而他的學生高小山及高小山的學生，即中科院數學與系統研究院的一部分“新生代科學家”就是他的接班人。他們正在把老前輩的理論推向套用，推入人們的工作和生活之中。
高小山說，吳老的理論和他早期實現的用機器證明的一些幾何定理，往往不容易看懂，即使是專業人士也常不易弄明白。為了讓人們在短時間內看懂這些研究內容，上世紀90年代，高小山與美國學者合作，結合吳老的方法，嘗試用不同方法證明數學中的幾何定理，使不同水平的人在不同層次上能夠輕鬆地看懂數學機械化並把它們套用到教學領域中。
隨著計算機技術的飛速發展，人類腦力勞動的機械化有了實現的可能性，部分實現腦力勞動的機械化，可為科學研究與高新技術研究提供有力工具，使科研工作者擺脫繁瑣的甚至是人力難以勝任的工作，進行更高層次的創新性研究，從而提高知識創新的效率。數學機械化研究，不僅為數學的發展提出了一種戰略構想，也將為信息技術的創新發揮重要作用。
所謂“數學機械化”，就是把數學中的方程求解與定理證明轉變為計算機可以接受的形式，並利用計算機強大的計算功能解決數學與高新技術中的理論問題，換句話說是用計算機做數學研究或讓計算機更智慧型化。
吳文俊正是在上世紀70年代從理論上解決了用機器證明幾何定理的難題，從而獲得國內外的高度讚揚。而高小山則在80年代把他的理論在計算機上用幾秒鐘的時間變成了現實，拉近了數學機械化理論與人類工作和生活的距離。在此基礎上，高小山又發明了一種稱之為“結構性資料庫”的推理方法，解決機器證明時的幾何對稱性問題，用以提高機器證明的質量。不久，他的這一方法再次被普遍套用於物理、機器人和教學中。
當時間推移到世紀之交的時候，高小山作為首席科學家承擔了國家重點基礎規劃項目“數學機化與自動推理平台”的研究，帶領學生開始在微分幾何等新領域發展數學機械化，試圖解決信息處理、計算機圖形與視覺、數控技術中的關鍵性理論和技術問題，建立自動推理平台。
他解釋，數學科學是自然科學的理論基礎，與化學、理論物理、信息科學、計算機科學等學科相互交叉。數學也是高新技術的理論基礎，這一點對信息科學與信息技術尤其重要。
計算機科學被認為是算法的科學，而算法研究的本質是數學問題。計算機在很多領域的套用，如圖像傳輸與壓縮、複雜的曲面造型、生物信息等都在呼喚新的數學方法。這些挑戰為數學快速發展提供了前所未有的機遇，而數學的研究將為解決許多高科技問題提供有力工具。他們承擔的“數學機械化與自動推理平台”項目就是利用計算機強大的計算功能去為人們解決數學問題。
通過研究，他帶領的小組已經在不等式機器證明方面開發出了在國際上領先的軟體；在圖像壓縮上，建成了性能優良的壓縮與復現系統，壓縮比高達240倍；獨立建立了中國拼圖算法，可用於圖像的隱藏和偽裝等。這些成果不僅可用於計算機輔助設計，還能套用於蛋白質的結構作圖等方面。
高小山於1999年獲得香港求是基金會傑出青年學者獎、第四屆亞洲計算機數學技術大會最佳論文獎等許多榮譽。
高小山說，“做數學，關鍵要有自己的看法。不一定追求熱點，而要做自己認為重要的問題，它可能會變成未來的熱點。數學研究前沿變化不是很快，而是相對穩定。他人啃了幾十年沒有解決的問題就更需要下苦工夫、笨工夫。成功不是偶然所得，特別需要毅力，當然與能力也有關。”
高小山獲得了成功。那么，他為何會這么幸運？從高小山對他的中學校友所談的學習方法中，人們可了解他是怎樣學習和做事的。
他說，“每個人的學習風格和認知風格不同，方法也不完全一樣，但基本的有三點：培養興趣、及時複習、勤于思考”。
關於興趣，郭沫若先生有一句名言：“興趣出勤者”。學習興趣是學習活動的內驅力。一個學生對學習有興趣，就會把知識看作花園裡絢麗的花朵，就會全神貫注地欣賞它，就會心情愉快地採摘它，為了探求知識的奧秘就會冥思苦想，廢寢忘食。
及時複習是一個重要的學習過程。心理學有一條曲線叫艾賓浩斯遺忘曲線，經過多次試驗、調查得到的一個關於遺忘規律的曲線。這條曲線表明，人的遺忘過程有先快後慢的特點。一般地，人的遺忘從識記後就已經開始了。識記後20分鐘就能忘掉41．8%，所以應該在知識還沒有遺忘或遺忘很少的時候進行複習，如果間隔時間長了，就幾乎等於重新學習。
“學而不思則罔”，學習的關鍵是思考。霍金的《時間簡史》的序言裡有一句話：“科學的本質是疑問。”所以學會提問題並學會思考問題，是學習成功的關鍵。
可見，高小山是個十分勤于思考的人。或許，這是他成功的真正秘密。
