课程介绍

       第一课

       课程名称：高维稀疏矩阵隐形特征分析方法

       任课教师：罗辛 研究员

       课程简介：高维稀疏数据广泛存在于电子商务、云服务、社交网络等现代工业应用中，其具备维度高、极端稀疏、碎片化的特点。如何高效、准确地对此类数据进行分析，从中挖掘出有效的知识和模式是数据挖掘领域的核心问题。本讲座主要从密度导向建模、非负特性建模和张量隐特征分析3个方面对高维稀疏数据的隐特征分析进行简要介绍。

       第二课

       课程名称：自动推理与定理证明

       任课教师：冯勇 研究员

       课程简介：推理是人类智能的重要组成部分，自动推理就是实现计算机推理，也是人工智能的重要发展方向之一。本讲座主要阐述如何在计算机上实现定理机器证明，与零误差计算的关系以及一些重要进展。

       第三课

       课程名称：3D打印中的几何设计与计算分析

       任课教师：范树迁 研究员

       课程简介： 本课程主要讲述3D打印前沿制造技术所涉及的数学与计算基础问题，包括：曲线曲面的微分几何、计算机图形学与数字化模型的计算机表达、几何设计与优化、工艺策略与几何计算、3D打印过程中的数学物理方程、以及相关的前沿科学技术问题简介等。

       第四课

       课程名称：后量子密码学

       任课教师：吴文渊 研究员

       课程简介：公钥密码体系（例如，RSA算法）为通信安全提供保障,其安全性基于计算意义上的困难问题，例如大整数因子分解问题和离散对数问题。而1994年发明的Shor量子算法改变了这一点,这将对互联网安全会造成巨大的影响，也导致近年来人们对后量子密码的大量研究。本讲座主要介绍公钥密码的思想、Shor算法框架、后量子密码的发展情况、格密码安全理论的数学基础等。