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閒談應用數學 --- 計算流體力學 ---人工智能 2025-01-18 17:01:25

萬維的玉質先生在我上篇博文《文化長廊》的留言中,提到了人工智能和它的有關應用,由於評論區的局限,無法讓我暢所欲言,故另起這篇文章。

應用數學是什麼概念?

首先,應用數學也是數學,應用數學是從應用中提煉出來的數學問題,也就是說,它的研究能夠用到其他的科學領域,或者其他的工程領域。

當然,純數學的研究,過些年也可能會變成應用數學。現在做的工作目前也許發現不了有什麼用處,但是100年後,200 年後,你突然就發現它有用處了。比如說,以前物理學家覺得群論(group theory)沒什麼用處,這是純數學家玩的東東,物理學家不需要懂得,但現在的物理學家卻用群論用得很多。所以說,還真不好說,什麼時候它就可以應用了。比如說,上面提到的物理學,工程學,或者航天上的流體力學,或者其他的天體物理,生物,化學  。。。。。都會用到應用數學。

那麼計算數學又是扮演一個什麼角色呢?

具體的說,計算微分方程。任何可以用微分方程來描述的物理現象,工程現象,計算微分方程都可能有它的用處。比如說流體力學,這是可以用微分方程來描述的。這些微分方程,當然,在數學上的描述是非常漂亮的,不幸的是,沒法寫出準確的解。這,就是一個典型的應用數學從應用中提出來的問題。

比如說,一元二次方程,你能寫出準確的解,但是,一元五次方程,也許你就寫不出準確的解了,那麼,你就要用計算的方法去對付它。

計算流體力學就是流體力學,你要用數學的形式表示出來。上面所說的,有些微分方程無法寫出它的解,但是,在數學上,你可以研究它的解是否存在,如果存在,是不是唯一的。還有,它是不是適定,也就是說,初值如果有變化,過一段時間以後,這個解的變化會有多大?這些問題,可以從數學上研究,但是,你具體要解出它的解來,這就難辦了,很多微分方程是無法寫出準確解的。怎麼辦?這時,就需要設計比較好的計算方法,在計算機上把這些解近似出來,注意,我說的是近似,不是準確地解出來。 

比如,模擬飛機附近的流體狀態, 飛機本身的表現,還有輪船,汽車,你想想,我們周圍全是流體,是不是?包括氣體,也就是我們周圍的空氣,它就是一種流體。以前,我們想設計一架飛機,靠的是風洞。預先假設機翼的形狀,做成模型,放置在風洞裡吹風,拿到些數據,然後,把機翼的形狀改一改,再放到風洞裡吹一遍,拿到一些好一點的數據,也就是說,這個數據比前面的好些,有些改進。改進的意思是,飛機飛起來可以少用一些油,或者飛起來更平穩,穩定性更好,等等。。。但是,這個代價是非常大的,你每吹一吹風洞,要耗費大量的能量。有了計算機後,可以做數值風洞,可以算出這些結果來。這就不需要很大的代價,不滿意結果,最多就是在計算機上再跑一次。這樣出來的最後結果,再去風洞吹一次,這就大量減少了風洞的使用,設計飛機的效率也大大的提高了。 除了飛行器,還有更高速的運動物體,解決起來會更困難些,所以說,計算流體力學,其實就是流體力學。流體力學這個描述,在一般比較極端的狀態下,它這個本身就需要研究,相應帶來對計算方法的挑戰和考驗 ----算法 要設計得更完備一些。

計算數學工作者的任務,是分析這些計算方法的穩定性,收斂性。這些數值方法一旦經過了這些分析,可以比較放心地使用了,然後,還要和工程師,物理學家,計算流體力學研究者一起,把它們運用到實際中去。

當然,目前用計算流體力學不能解決的工程問題還是很多。現在計算機當然發展的很好,但是,不管多好,實際上有些東西我們還是算不動。所謂算不動,就是一個模擬要算很長時間。如果是設計,那就要反反覆覆地做,這就不太實際了。當然,一個是數學理論上需要提高,另外是數值方法上需要大幅度改進。

最近幾年來,人工智能發展得很快,在算法上,如果你想改進,把它算得快些,或者是一些顛覆性的結果,用人工智能設計出新形式的算法,這是最近的發展趨勢。再有就是量子計算機。目前,真正造出來的量子計算機規模還比較小,現在還是一個理論上的東西,但是別急,以後造出來了,它在效率上的改變將是顛覆性的。

另外,湍流問題,這是個難題。湍流是指流體在運動中出現越來越小的流體結構,比如說,抽煙吐出來的那種虛無縹緲的煙圈。這個問題在數學上的描述已經相當不錯了,問題是,要去算它的時候,這是件不容易做的事。當尺度越來越小,你想把它精確近似的話,要用大量的計算時間,這個“大量”目前是做不到的。那就要想些辦法,做一些近似的湍流模型,然後去解這些近似的模型,這樣,還能在今天的計算機上解決它。目前,工具方面和數學理論方面都不完備。

人工智能實際上是用到大數據的,所謂的人工智能,實際上就是讓機器去學習,但是,你總得給它東西它才能學呀!那麼,就需要大量的數據,這些數據可能是實驗數據,可能是風洞裡吹出來的數據,也可能是計算中產生的數據。你先算一些東西,放在那裡,然後讓機器去學,這就形成了人工智能模型,這個模型就可以解決新的問題。這應該是雙管齊下,各種傳統方法加上新的方法,各有優缺點,都需要發展,改進。如果計算的工具充分的有效,那就可以用它來設計出一些新鮮的東西,這是完全可能的。


瀏覽(6184) (17) 評論(28)
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文章評論
作者:一溪奔 留言時間:2025-10-04 04:35:33

我以為只有能提出問題並給予證明的機器才配叫智能,而到了這時候,機器就不受人控制了,人類也就完蛋了。

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作者:玉質 留言時間:2025-01-26 09:04:37

https://www.youtube.com/watch?v=OC2J-0vlhy8

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作者:玉質 留言時間:2025-01-26 06:28:06

https://www.youtube.com/watch?v=-FIVRsu8pCI


https://www.youtube.com/watch?v=blxwwuOgnjw

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作者:木樁 回復 木秀於林 留言時間:2025-01-22 18:20:26

木秀先生知識面廣,秀才不出門,全知天下事。

恭祝新春快樂 !

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作者:木樁 回復 吳敬中 留言時間:2025-01-22 18:17:39

佩服你的毅力和勇氣。活到老,學到老,這也是我對自己的要求。讓我們互勉吧!

恭祝新春快樂 !

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作者:木秀於林 留言時間:2025-01-21 22:53:18

一米=1000毫米,1毫米=1000微米,1微米=1000納米,1納米=1000皮米。

1平方毫米可容納1000000X1000000個二極管。作為數字世界的存儲介質,目前已經達到2納米、3納米級。如果加上AI算法技術,似乎是無須再追求更小級別的二極管了。

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作者:吳敬中 留言時間:2025-01-21 18:17:07
看體姐和木博發言有感跑個題,我自暴其短啊,我最近在油管上狂看初中代數和平面幾何的試題講解,一方面是真的喜歡有興趣,另一方面覺得自己的腦子越來越不好用了,也許距離老年痴呆不遠了,我想鍛煉一下腦子。
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作者:木樁 回復 體育老師 留言時間:2025-01-20 21:39:25

老師,你們這一代,無論在德育和智育方面,都要比我們這一代強,我尊敬你們 。

你是個好老師 !

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作者:體育老師 回復 木樁 留言時間:2025-01-20 18:43:45

祝木MM闔家新春快樂 !

理解,高中數理太重要了。我算是大學學了兩年基礎課的,但文革前就有四凊等運動仃課。但高中三年紮實,學會思維方法,職業生涯感覺遊刃有餘。

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作者:木樁 回復 體育老師 留言時間:2025-01-20 17:11:42

老師,你們這一輩還算幸運的,重要的基礎課程在中學時期已經打好了。我進小學就已經文革了,後來惡補基礎課程,我的老父親說我是“急火飯”呢!常常書到用時方悔少。

祝老師闔家新春快樂 !

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作者:木樁 回復 雙不 留言時間:2025-01-20 16:58:13

歡迎雙不兄參加討論,給你拜個早年 !

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作者:體育老師 留言時間:2025-01-20 12:10:20

漲知識了,謝謝!

我高中的物理老師是留美物理博士,因大家都懂的原因,從上海交大下放邊埵當高中物理老師。我是他指派的物理課代表,他的教誨:“找平衡關系列方程解決問題”,我終身職業生涯受益。

數學不愧為數理化學科之首,在分析化學領域工作幾十年,我看着“會算”、“不會算” 把人分為兩個檔次。“不會算”的,只能照方配藥;“會算” 的才有可能做研發創新。

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作者:雙不 留言時間:2025-01-20 10:33:37

相信最經典的應用數學是牛頓的微積分。牛頓的微積分與牛頓力學結合到一起,科學就此進入新紀元。

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作者:木樁 回復 雪の下アナトー草 留言時間:2025-01-19 23:51:24

謝謝小草兒,提前給你拜年,恭賀新禧 !

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作者:雪の下アナトー草 留言時間:2025-01-19 20:48:10

點讚

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作者:木樁 回復 汪翔 留言時間:2025-01-19 18:26:57

是,這是可以的。

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作者:汪翔 回復 木樁 留言時間:2025-01-19 17:35:42

我寧願用指數加權平均,越是後面的權越重。

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作者:木樁 回復 汪翔 留言時間:2025-01-19 13:45:15

你曾經學的測度,概率,隨機過程,你沒白學,這些基礎課程非常重要,只有打好基礎,才能在工程設計領域裡得心應手。

你去問AI問題,得出的答案恐怕不是唯一的。 AI是 rely on "algorithm", 不是"determinism",所以,你問一次,有一種答案,問十次,得到十種不同的答案,你呢,再把十個不同的結果平均一下,取其中值。。。哈哈。。。

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作者:木樁 回復 果曲 留言時間:2025-01-19 13:34:20

"計算機數學與計算數學不是同一個東西。"

那當然不是同一個東西!

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作者:汪翔 留言時間:2025-01-19 10:51:30

“就在網上混日子,如果用微分方程來描寫,會是什麼樣子的?”剛才AI認真的寫出一大堆的微分方程的方程式並且進行分析,煞有介事的,真的牛逼的不行。太長了貼不出來。

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作者:果曲 留言時間:2025-01-19 08:46:14

網上談論機器學習都是從計算機數學角度上在討論,幾乎沒有提到它的數學基礎其實主要就是統計學。前面提到的假設檢驗,就是一個在人工智能中常用的統計學工具。

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作者:果曲 留言時間:2025-01-19 08:40:36

機器學習的數學基礎中,很重要的一個東西是假設檢驗: 請見維基百科上介紹假設檢驗的博文 -- 假設檢驗 - 維基百科,自由的百科全書


人臉識別和汽車自動駕駛都要用到它。

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作者:果曲 回復 果曲 留言時間:2025-01-19 08:31:49

計算機數學與計算數學不是同一個東西。

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作者:果曲 留言時間:2025-01-19 08:31:01

我的領席教授職位那裡已經聘了兩位年輕華裔教授,一位是代數包括計算代數,另一位的專業方向是計算幾何兼機器學習。而我的專業方向可以算是解析數論兼計算數論,雖然仿伽馬函數應該算作應用數學; 對應的理論方向卻是複數變量函數。那麼我來試圖回答什麼是人工智能,因為我感覺兼機器學習的那位華裔其實是為我到任2016年開始的領席教授職位後看來要我同時指導人工智能數學博士候選人的副手。而人工智能數學主要用統計學,組合學,計算數論,計算代數,和計算幾何來描述。只是在主攻人工智能數學的博士研究中,都被有所選擇和改變。這中間我缺乏的恰恰是統計學,所以我之前被安排曾經是另一所私立大學的統計學教授。在這個統計學教授和領席教授之間是2年數學系與應用數學系兩系的傑出教授。而統計學教授前我是哈佛和布朗大學的計算與實驗數學研究所的數據科學家。最後這兩件事再次說明數學,計算數學,應用數學和人工智能的關係,也說明它們之間的分界是很模糊的。還不說正如博文中提到的過去發展趨勢,誰也不能說20年後的人工智能數學說不定還會加入其他內容。這個數學學科還沒有真正建立,但是已經有很多雜誌出現。我收到國多達10個這類雜誌的邀請,我也希望能夠吸引更多華裔參加進來。


不過人工智能包括數學基礎,人工智能用到的計算機數學, 和計算機硬件。後兩樣大概才是通常所說的人工智能,前面第一個內容是本人可以指導博士候選人做研究的人工智能基礎數學。

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作者:果曲 回復 汪翔 留言時間:2025-01-19 08:28:13

概率和隨機過程比偏微分方程其實更加接近人工智能。人工智能用的最多的是統計學,這個學科被看作是應用數學,而概率論正是這個方向的理論或者純數學部分。不過概率論在數學中也是劃歸應用數學的。 而純數學,應用數學,計算數學的分界線現在已經相當模糊了。比如我證明黎曼猜想的過程中,這所有的學科都被用來解決黎曼猜想這道經典的核心的純數學難題。相應你提到的偏微分方程,也是我發明仿伽馬函數然後由我前博士導師收尾3頁紙左右(這個發明總共花去兩篇文章60多頁,他事實上在2017年7月28日以非法途徑搶去完成這個結尾到現在還沒有給我 -- 因為他一旦給我那幾頁紙就等於學術界承認我的結果正確同時他失去與我討價還價的本錢,我這裡告訴你:我現在才看到他可能即將隨時給我的幾頁紙我1993年就早知道但是最近某雜誌反覆來信不下5次提醒我前博士導師用的正是一個偏微分方程的技巧,也因此我們忘掉這個國家的無法無天的法西斯手段而他“合理”成為這兩篇文章中一篇的合作者)。

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作者:汪翔 留言時間:2025-01-19 05:47:58

如果當年有你這麼清楚的解釋,深度受陳景潤故事影響的我,可能就會好好的學習偏微分方程了。結果,學了一大推的測度,概率,隨機過程啥的,與工程應用越來越遠。有點好奇:在網上混日子,如果用微分方程來描寫,會是什麼樣子的?

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作者:木樁 回復 快活老人 留言時間:2025-01-18 22:52:24

謝謝老哥鼓勵,周末愉快 !

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作者:快活老人 留言時間:2025-01-18 20:27:17

娓娓道來,深入淺出。

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