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闲谈应用数学 --- 计算流体力学 ---人工智能 2025-01-18 17:01:25

万维的玉质先生在我上篇博文《文化长廊》的留言中,提到了人工智能和它的有关应用,由于评论区的局限,无法让我畅所欲言,故另起这篇文章。

应用数学是什么概念?

首先,应用数学也是数学,应用数学是从应用中提炼出来的数学问题,也就是说,它的研究能够用到其他的科学领域,或者其他的工程领域。

当然,纯数学的研究,过些年也可能会变成应用数学。现在做的工作目前也许发现不了有什么用处,但是100年后,200 年后,你突然就发现它有用处了。比如说,以前物理学家觉得群论(group theory)没什么用处,这是纯数学家玩的东东,物理学家不需要懂得,但现在的物理学家却用群论用得很多。所以说,还真不好说,什么时候它就可以应用了。比如说,上面提到的物理学,工程学,或者航天上的流体力学,或者其他的天体物理,生物,化学  。。。。。都会用到应用数学。

那么计算数学又是扮演一个什么角色呢?

具体的说,计算微分方程。任何可以用微分方程来描述的物理现象,工程现象,计算微分方程都可能有它的用处。比如说流体力学,这是可以用微分方程来描述的。这些微分方程,当然,在数学上的描述是非常漂亮的,不幸的是,没法写出准确的解。这,就是一个典型的应用数学从应用中提出来的问题。

比如说,一元二次方程,你能写出准确的解,但是,一元五次方程,也许你就写不出准确的解了,那么,你就要用计算的方法去对付它。

计算流体力学就是流体力学,你要用数学的形式表示出来。上面所说的,有些微分方程无法写出它的解,但是,在数学上,你可以研究它的解是否存在,如果存在,是不是唯一的。还有,它是不是适定,也就是说,初值如果有变化,过一段时间以后,这个解的变化会有多大?这些问题,可以从数学上研究,但是,你具体要解出它的解来,这就难办了,很多微分方程是无法写出准确解的。怎么办?这时,就需要设计比较好的计算方法,在计算机上把这些解近似出来,注意,我说的是近似,不是准确地解出来。 

比如,模拟飞机附近的流体状态, 飞机本身的表现,还有轮船,汽车,你想想,我们周围全是流体,是不是?包括气体,也就是我们周围的空气,它就是一种流体。以前,我们想设计一架飞机,靠的是风洞。预先假设机翼的形状,做成模型,放置在风洞里吹风,拿到些数据,然后,把机翼的形状改一改,再放到风洞里吹一遍,拿到一些好一点的数据,也就是说,这个数据比前面的好些,有些改进。改进的意思是,飞机飞起来可以少用一些油,或者飞起来更平稳,稳定性更好,等等。。。但是,这个代价是非常大的,你每吹一吹风洞,要耗费大量的能量。有了计算机后,可以做数值风洞,可以算出这些结果来。这就不需要很大的代价,不满意结果,最多就是在计算机上再跑一次。这样出来的最后结果,再去风洞吹一次,这就大量减少了风洞的使用,设计飞机的效率也大大的提高了。 除了飞行器,还有更高速的运动物体,解决起来会更困难些,所以说,计算流体力学,其实就是流体力学。流体力学这个描述,在一般比较极端的状态下,它这个本身就需要研究,相应带来对计算方法的挑战和考验 ----算法 要设计得更完备一些。

计算数学工作者的任务,是分析这些计算方法的稳定性,收敛性。这些数值方法一旦经过了这些分析,可以比较放心地使用了,然后,还要和工程师,物理学家,计算流体力学研究者一起,把它们运用到实际中去。

当然,目前用计算流体力学不能解决的工程问题还是很多。现在计算机当然发展的很好,但是,不管多好,实际上有些东西我们还是算不动。所谓算不动,就是一个模拟要算很长时间。如果是设计,那就要反反复复地做,这就不太实际了。当然,一个是数学理论上需要提高,另外是数值方法上需要大幅度改进。

最近几年来,人工智能发展得很快,在算法上,如果你想改进,把它算得快些,或者是一些颠覆性的结果,用人工智能设计出新形式的算法,这是最近的发展趋势。再有就是量子计算机。目前,真正造出来的量子计算机规模还比较小,现在还是一个理论上的东西,但是别急,以后造出来了,它在效率上的改变将是颠覆性的。

另外,湍流问题,这是个难题。湍流是指流体在运动中出现越来越小的流体结构,比如说,抽烟吐出来的那种虚无缥缈的烟圈。这个问题在数学上的描述已经相当不错了,问题是,要去算它的时候,这是件不容易做的事。当尺度越来越小,你想把它精确近似的话,要用大量的计算时间,这个“大量”目前是做不到的。那就要想些办法,做一些近似的湍流模型,然后去解这些近似的模型,这样,还能在今天的计算机上解决它。目前,工具方面和数学理论方面都不完备。

人工智能实际上是用到大数据的,所谓的人工智能,实际上就是让机器去学习,但是,你总得给它东西它才能学呀!那么,就需要大量的数据,这些数据可能是实验数据,可能是风洞里吹出来的数据,也可能是计算中产生的数据。你先算一些东西,放在那里,然后让机器去学,这就形成了人工智能模型,这个模型就可以解决新的问题。这应该是双管齐下,各种传统方法加上新的方法,各有优缺点,都需要发展,改进。如果计算的工具充分的有效,那就可以用它来设计出一些新鲜的东西,这是完全可能的。


浏览(548) (5) 评论(8)
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文章评论
作者:果曲 留言时间:2025-01-19 08:46:14

网上谈论机器学习都是从计算机数学角度上在讨论,几乎没有提到它的数学基础其实主要就是统计学。前面提到的假设检验,就是一个在人工智能中常用的统计学工具。

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作者:果曲 留言时间:2025-01-19 08:40:36

机器学习的数学基础中,很重要的一个东西是假设检验: 请见维基百科上介绍假设检验的博文 -- 假设检验 - 维基百科,自由的百科全书


人脸识别和汽车自动驾驶都要用到它。

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作者:果曲 回复 果曲 留言时间:2025-01-19 08:31:49

计算机数学与计算数学不是同一个东西。

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作者:果曲 留言时间:2025-01-19 08:31:01

我的领席教授职位那里已经聘了两位年轻华裔教授,一位是代数包括计算代数,另一位的专业方向是计算几何兼机器学习。而我的专业方向可以算是解析数论兼计算数论,虽然仿伽马函数应该算作应用数学; 对应的理论方向却是复数变量函数。那么我来试图回答什么是人工智能,因为我感觉兼机器学习的那位华裔其实是为我到任2016年开始的领席教授职位后看来要我同时指导人工智能数学博士候选人的副手。而人工智能数学主要用统计学,组合学,计算数论,计算代数,和计算几何来描述。只是在主攻人工智能数学的博士研究中,都被有所选择和改变。这中间我缺乏的恰恰是统计学,所以我之前被安排曾经是另一所私立大学的统计学教授。在这个统计学教授和领席教授之间是2年数学系与应用数学系两系的杰出教授。而统计学教授前我是哈佛和布朗大学的计算与实验数学研究所的数据科学家。最后这两件事再次说明数学,计算数学,应用数学和人工智能的关系,也说明它们之间的分界是很模糊的。还不说正如博文中提到的过去发展趋势,谁也不能说20年后的人工智能数学说不定还会加入其他内容。这个数学学科还没有真正建立,但是已经有很多杂志出现。我收到国多达10个这类杂志的邀请,我也希望能够吸引更多华裔参加进来。


不过人工智能包括数学基础,人工智能用到的计算机数学, 和计算机硬件。后两样大概才是通常所说的人工智能,前面第一个内容是本人可以指导博士候选人做研究的人工智能基础数学。

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作者:果曲 回复 汪翔 留言时间:2025-01-19 08:28:13

概率和随机过程比偏微分方程其实更加接近人工智能。人工智能用的最多的是统计学,这个学科被看作是应用数学,而概率论正是这个方向的理论或者纯数学部分。不过概率论在数学中也是划归应用数学的。 而纯数学,应用数学,计算数学的分界线现在已经相当模糊了。比如我证明黎曼猜想的过程中,这所有的学科都被用来解决黎曼猜想这道经典的核心的纯数学难题。相应你提到的偏微分方程,也是我发明仿伽马函数然后由我前博士导师收尾3页纸左右(这个发明总共花去两篇文章60多页,他事实上在2017年7月28日以非法途径抢去完成这个结尾到现在还没有给我 -- 因为他一旦给我那几页纸就等于学术界承认我的结果正确同时他失去与我讨价还价的本钱,我这里告诉你:我现在才看到他可能即将随时给我的几页纸我1993年就早知道但是最近某杂志反复来信不下5次提醒我前博士导师用的正是一个偏微分方程的技巧,也因此我们忘掉这个国家的无法无天的法西斯手段而他“合理”成为这两篇文章中一篇的合作者)。

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作者:汪翔 留言时间:2025-01-19 05:47:58

如果当年有你这么清楚的解释,深度受陈景润故事影响的我,可能就会好好的学习偏微分方程了。结果,学了一大推的测度,概率,随机过程啥的,与工程应用越来越远。有点好奇:在网上混日子,如果用微分方程来描写,会是什么样子的?

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作者:木桩 回复 快活老人 留言时间:2025-01-18 22:52:24

谢谢老哥鼓励,周末愉快 !

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作者:快活老人 留言时间:2025-01-18 20:27:17

娓娓道来,深入浅出。

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