计算生物学

计算生物学(computational biology)是一门典型的交叉学科,涉及的学科包括数学、统计学、化学、物理学、生物学和计算机科学等.就整个学科的内容而论,计算生物学最终是以生命科学中的现象和规律作为研究对象,以解决生物学问题为最终目标,数学和计算机仅仅是解决问题的工具和手段.     

规范让计算教学更简单

计算是数学知识的重要内容之一,计算能力是一项基本的数学能力,它是学习数学和其他学科的重要基础.本文就学生在计算中出现错误的原因及其解决策略作一简述,仅供参考.     

规范让计算教学更简单

计算是数学知识的重要内容之一,计算能力是一项基本的数学能力,它是学习数学和其他学科的重要基础。本文就学生在计算中出现错误的原因及其解决策略作一简述,仅供参考。     

计算爆炸力学及相关进展

爆炸力学是研究爆炸的发生和发展规律以及爆炸的力学效应的利用和防护的学科. 爆炸力学的数学模型是一组非线性偏微分方程, 过去用理论分析的方法研究爆炸力学问题, 主要是根据问题的性质将方程简化便于求解, 但其准确性和应用范围非常有限. 随着数值计算方法的不断发展和计算机处理能力的不断提高, 计算爆炸力学成为爆炸力学的新学科分支. 自20 世纪60 年代以来, 各国的爆炸力学工作者进行了大量爆炸力学数值计算工作, 极大地推动了计算爆炸力学的发展. 本文主要对国内在计算爆炸力学领域取得的相关成果进行评介.     

交叉学科面临的挑战

2001年在荷兰召开的DNA计算研讨会关注的重点是两个几乎不相干的学科：计算机科学和分子生物学。计算机科学家力图把分子生物学的原理应用于计算平台：而分子生物学家则想研制能将DNA用作信息存储的计算机。     

高碳原子簇电子结构的计算方法及其应用

自从1985年发现C_(60)以来,高碳原子簇已成为国际学科发展的前沿.其中,高碳原子簇的电子结构是一个重要的研究课题.目前,国际上其计算的最高水平是:用从头算方法计算的最大分子为C_(540),并且使用的基组不大;用密度泛函方法也仅计算了C_(60),C_(240),C_(540)和C_(960);计算原子数再多的分子更为困难.因此许多科学家(包括物理学家、数学家和理论化学家)都在H(?)ckel近似水平上讨论它们的π电子结构,主要集中于处理相应的Hamilto-     

量子计算动摇了丘奇-图灵论点吗--兼纪念图灵逝世50周年

1930年代初提出的丘奇-图灵论点。是判定什么是计算、什么问题是可计算的、什么问题是不可计算的这一切问题的最根本原则或标准。电子计算机诞生后，丘奇一图灵论点还成了刻画电子计算机计算能力的最基本的理论依据。70年过去了，尽管新型的计算范例不断涌现，如神经网络计算、遗传计算、进化计算、DNA计算等，但它们除了在计算复杂性方面(计算效率)较优。并没有从根本上动摇丘奇-图灵论点。     

计算社会学：建立联系

2009年2月，美国哈佛大学大卫·拉泽（David Lazer）等15位美国学者在Science上联合发表了一篇具有里程碑意义的文章“计算社会学”（Computational Social Science），该文指出：“计算社会学”这一学科正在兴起，人们将在前所未有的深度和广度上收集和利用数据，为社会科学的研究服务。在过去的三年多时间里，“计算社会学”正如这些宣言者所认为的那样，表现出了很大的能量。本文，是Nature杂志今年8月刊发的关于这一领域最新进展的综述文章。     

科学贵畅想，技术赖预见

计算技术的发展是难以预测的．其出入意料之处不仅在于它本身的目新月异．也在于为其他学科带来的革命性变化。而且,计算技术作为桥梁和纽带。还支撑和造就了众多的交叉学科。从本期杂志刊载的《纽约时报》关于计算技术未来发展走向的开放式预测中,更可以看出,计算技术已经渗透到诸如科学、技术、经济、社会、军事以及多种全球性问题的方方面面．深入且广阔地影响着人类社会的未来。     

高性能计算机与计算科学

<正> 1 引言 在本世纪40年代末50年代初,电子数字计算机刚刚问世的时候,科学和工程计算问题是它唯一的应用领域。50年后的今天,计算机无论在性能还是应用方面都有了突飞猛进的发展,但科学与工程计算仍然是它的重要应用领域之一,尤其是高性能计算机的主要应用领域。 70年代中期以后,出现了以Cray计算机系列为代表的超级计算机。随着可解问题规模的增大,计算本身成了科学研究工作中不可分割的一个重要部分,从而形成了独立于理论科学和实验科学之外的第三类科学,即计算科学(computational science)。计算科学与理论和实验科学的相互作用是很强的:理论科学提出数据模型供计算科学用数值方法解决,而这种     

为计算主义辩护

自1980年代以来，计算科学与计算技术已在科学活动和社会生活的各个方面显示出巨大威力。在科学方面，计算已与实验、理论形成三足鼎立之势，成为当代科学研究的一种新视角、新理念和新方法：在哲学方面，计算这一原本属于数学领域的专门概念也已上升为一种新的哲学范畴，成为人们审视世界的一种新的世界观。“计算主义”已成为当今科学界、哲学界最具时代特色的一个概念和主张。     

粘贴DNA计算机模型(Ⅰ): 理论

粘贴模型(sticker models)是目前DNA计算机模型中的一种主要模型之一. 该模型采用单、双链混合型DNA分子进行编码, 具有在生物操作过程中不需要DNA链的延伸、不需要生物酶的作用以及DNA链可重复使用等优点. 因而受到不同学科学者的关注与兴趣. 对此模型分理论、应用两个部分进行了比较系统地论述, 理论部分的具体内容是: 首先比较系统地介绍了粘贴计算的经典模型的有关基本理论; 其次讨论了在粘贴模型与形式语言基础上建立起来的一种抽象的计算模型——粘贴系统; 第三, 对粘贴模型进行了推广和进一步的完善, 提出两种在应用上更为广泛、理论上进一步完善的模型: 一个是所谓的k-进制粘贴模型, 另一个是所谓的全信息粘贴DNA计算模型.     

生物信息学：致力于遨游数据的海洋

本文在讨论生物信息学和计算生物学中一些问题 (例如数据库整合与模式识别计算 )的同时 ,也讨论了人类基因组计划中的伦理、法律和社会影响 (ELSI)的有关问题 :基因组学数据 (信息 )发布和使用中的公平性、保密性、产品的商业化问题 (包括数据的产权如专利、版权和商业秘密 )等 ,它们同样是生物信息学和计算生物学要解决的核心问题     

从黑洞到生物学——计算机在2010年的影响

到了２０１０年，单击你桌上的个人电脑将足以迅速地从那时世界上最大的超级计算机──因特网本身调动你所需要的全部计算能力。广泛存在的超级计算力将引发问题复杂性的一次革命；所有的学科都将数字化，而科学家也将围绕共享的数据组织各自的工作。     

高性能计算技术发展

高性能计算（超级计算）技术是国家发展的战略性制高点技术。本文介绍了高性能计算技术的重要地位及当今世界各国装备应用情况;介绍了高性能机的发展历史与分类、最近十年的标志性成果及最近一年的世界最快计算机的前10名;分析了发展高性能计算技术的主要难点和研究方向;展望了未来十年发展的巨大新挑战。     

一种判定非线性发展方程差分格式计算稳定性的新方法

针对非线性发展方程的非守恒差分和式和非周期边界条件,以一维非线性平流方程为例,给出了一种判定差分格式计算稳定性的新方法。数值试验证明是实用的和有效的,得到的稳定性判据的确定是保证差分格式计算稳定的必要条件。     

声学计算超材料

尽管数字信号处理器已广泛用于执行复杂计算任务,但仍存在诸多不足,譬如模-数转换器成本高昂、运算复杂度高、低速和高功耗等.出于这个原因,最近人们对基于波的模拟计算产生了浓厚的兴趣.这种计算避免了模-数转换并可以执行大规模并行运算,特别是借助人工设计的超材料,一些对声波进行模拟计算的新方案陆续被提出.这种被称为计算超材料的计算系统,其计算速度可以与波速一样快,尺寸与波长一样小,可以对传入的波包进行复杂的数学运算,甚至可以执行积分、微分方程的计算.这些功能有望实现基于声波传播的新一代超快速、紧凑和高效的计算硬件.本文讨论了声波计算超材料领域的最新进展,调研了用于执行模拟计算的最新的超结构.接着,进一步介绍了声波计算超材料的应用,包括图像处理、边缘检测、方程求解和机器学习.最后,对研究的关键问题和未来可能的方向进行了展望.     

关于第三代网络技术——网格计算的研究

网格计算是一种新型的分布计算技术。其作为Internet发展的高级形式,受到科技界和工业界的广泛关注。文章介绍了网格技术的定义、功能、体系机构、核心内容、关键技术及国内外目前的研究现状,并讨论了网格计算的研究前沿和未来的发展趋势。     

关于第三代网络技术——网格计算的研究

网格计算是一种新型的分布计算技术.其作为Internet发展的高级形式,受到科技界和工业界的广泛关注.文章介绍了网格技术的定义、功能、体系机构、核心内容、关键技术及国内外目前的研究现状,并讨论了网格计算的研究前沿和未来的发展趋势.     

进化计算的系列创新成果

据国家自然科学基金委员会2006年4月11日报道，由焦李成、康立山、何振亚和谢涛等教授承担的重点项目“进化计算理论、方法及其应用”。在免疫克隆选择计算、组织协同进化计算、多智能体进化计算、量子进化计算、进化优化与进化建模、进化神经网络等方面有较大创新，并成功应用于多个基准问题和具有重要应用背景的优化问题。