高性能科学计算的基础算法与可计算建模重大研究计划.docx
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1、高性能科学计算的基础算法与可计算建模重大研究计划2016年度项目指南本重大研究计划以实际需求为牵引,从基础研究入手,加强科学计算领域的重要基础科学问题研究,设计高效基础算法,建立满足实际精度要求的可计算模型,提高利用计算机解决科学与工程问题的能力,为前沿科学研究和重大需求提供进一步的科学计算支撑,有力地促进科学计算硬件、软件协调发展,促进数学与其他学科的交叉融合,推动科学计算乃至科学技术的跨越发展。一、科学目标本重大研究计划围绕基础算法与可计算建模这一主线,开展科学计算的共性高效算法、基于机理与数据的可计算建模和问题驱动的高性能计算与算法评价研究,推动我国高性能科学计算的发展,为解决科学前沿和
2、国家需求中的瓶颈问题提供关键的数值模拟技术和方法支撑。二、 核心科学问题(一) 数值计算的共性高效算法。1. 微分方程高效高精度的格式构造与分析; 2. 复杂数据处理的快速方法;3. 不确定与复杂目标函数的优化方法。(二)基于机理与数据的可计算建模。1. 典型物理模型的耦合与分析;2. 超高维数据的稀疏表达;3. 机理与数据的混合建模。(三)问题驱动的高性能计算与算法评价。1. 多物理过程耦合条件下的数值模拟与算法评价;2. 基于数据提取和分析的计算与算法评价;3. 模型和数据互补的计算与算法评价。三、2016年度拟资助研究方向2016年度是本重大研究计划实施的第6年,根据前期资助布局和整体发
3、展的需要进入集成升华阶段,主要以集成项目和重点支持项目予以资助。与下面公布的重点资助方向关系不紧密的项目申请将不予受理。(一)集成方向。集成项目将在前期资助的培育项目和重点支持项目中,从有突破苗头的研究方向中遴选出优秀项目进行整合,为重大研究计划后期的总体集成服务。本次征集的集成方向:1随机哈密尔顿偏微分方程高效数值方法。针对具有辛、多辛几何结构和统计物理特性的随机哈密尔顿偏微分方程,研究保持原模型结构和特性的高效数值方法的构造、分析与实现,特别是研究计算效率、计算准确性以及计算复杂性等关键科学问题,提高对源于物理和经济金融等领域的随机问题的长期跟踪、预测和模拟能力,为上述领域中与随机算法相关
4、的算法难题的解决提供有效工具。2.医学影像配准与融合的建模和算法。针对医学图像对比度低、边界模糊、异质性、伪影和组织器官重叠等特点,研究各种医学图像的非刚性配准问题和融合问题的可计算建模方法,构造基于几何、变分和深度学习的特征提取算法,发展相关的异构数据配准与融合问题的数学理论,建立高质量的图像三维重建模型和算法,提高医学图像分析与处理的质量,为精准诊断和治疗提供技术支撑。3.重金属材料复杂结构及相变的多尺度算法与验证。针对镍、铊、钨钼合金等重金属材料的复杂结构及其相变问题,研究在磁驱动强荷载条件下的可计算建模方法,揭示其内在机理,建立多物理场相互作用的强耦合模型,探索模型中参数的选取方法,发
5、展高效算法开展模拟研究,结合实验数据验证模型和算法的有效性。4.辐射输运过程的模型约化与快速算法。针对高能量密度物理研究中辐射输运过程的数值模拟,发展新的约化模型和新型算法,解决离散纵标方法所固有的射线效应和球谐函数方法的出负等问题。以惯性约束聚变(ICF)中的输运过程为例,通过与已有数值模拟结果和物理分析结果以及实验数据的比较,验证新约化模型和新型算法的有效性和高效性,解决ICF数值模拟中若干瓶颈难题。5.重大脑精神疾病的遗传影像学分析理论与计算方法。利用国际遗传影像学数据库,收集国内重大脑疾病的数据,发展现代统计学和机器学习的理论和方法,解决目前不同尺度海量动态数据的大规模统计计算中的若干
6、瓶颈问题,如多中心、多尺度、多模态、多属性动态数据统计模型的建立和验证,发展相关的有效计算方法和统计理论基础,并应用于挖掘几类重大脑精神疾病(如精神分裂症、自闭症、抑郁症)在分子、中间表型和表型之间的关联和因果关系,为临床诊疗服务。6.反问题算法及其在多频声波测井中的验证。结合基于光学、电磁场、声波数据的偏微分方程反问题的最新研究成果,发展偏微分方程反问题快速有效算法,并应用于石油勘探中的多频率声波测井,给出储层参数在周向、纵向以及径向上的精确反演结果。结合多频率声波测井实验数据,验证算法的正确性与有效性,进一步提高声波测井法提取地球物理储层参数的精度。(二)重点支持项目。根据前期资助布局和整
7、体发展的需要,2016年度重点支持如下研究方向。特别鼓励青年人申请重点支持项目。1偏微分方程特征值问题的数值方法与理论。针对量子化学、材料科学等领域中的偏微分方程特征值问题,发展快速稳定的(弱)有限元算法、高效实用的迭代方法、网格自适应方法等,研究相关的数学理论,构造适应高性能计算机的可扩展并行算法,实现逾万处理器核上的高效数值模拟。2稀疏信号恢复的理论与快速算法。结合压缩感知、低秩矩阵恢复、逼近论的研究成果,开展基于不完全观测下的稀疏信号恢复研究,特别是针对相位缺失观测情形,研究最小观测次数问题;结合物理动态模型与稀疏低秩模型,研究正问题与反问题的快速算法,提高基于不完全观测下图像重建的质量
8、与速度,建立不完全观测下信号及矩阵恢复的理论基础并提出相应的有效算法。3油气领域中的大规模非凸优化问题的高效算法。针对页岩油/气勘探中的大规模非凸优化共性问题(例如带约束的分式优化和非线性最小二乘问题),建立非凸、非二次优化数学模型,研究具有共性的高效优化方法,对油气领域中的大规模大数据页岩微纳米孔隙结构的三维重构等典型优化问题开展实证分析。4相场模型的高精度算法及其应用。针对先进复合材料合成、反常扩散现象等研究领域中的复杂多相问题,侧重采用并行和自适应算法等现代计算工具,提出与物理定律相容的新相场模型,构造保持模型固有特性的高精度算法。分析算法的稳定性,建立相关的收敛性理论。5磁流体波传播的
9、高阶算法与验证。针对磁流体中波传播所产生的复杂现象,通过数值模拟研究电磁波与材料电子之间的相互作用,特别是不同尺度下电子流体对电磁波传播模式的影响,建立基于多物理场耦合的可计算模型,设计相关模型的高阶算法,并通过典型现象和实验数据验证建模的正确性和算法的有效性。6大型客机降噪的可扩展并行算法及软件实现。针对商用客机降噪的数值模拟难点,发展气动噪声的直接求解数学方法及优化策略。基于P级以上国产超级计算机系统,发展适应其体系结构的高精度高效并行算法和完成算法的软件化,实现大规模、高精度、高效的大型商用客机气动噪声数值计算(并行度达十万核以上量级),通过实验数据验证算法和软件实现的正确性,并将软件应
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