创新科研谱新篇,专注教学育英才

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  ——记上海交通大学计算机科学与工程系符鸿飞

  当今之世,电子计算机技术和以其为基础的互联网科技正深刻地改变着人类的生产和心活。与此一齐,计算机和互联网的带宽和安全问题图片也就成为摆在朋友 肩头的一项重要课题。在计算机硬件(怪怪的是集成电路)和软件系统的设计过程中,形式化最好的辦法 是根据某个或其他形式规范或属性,使用数学的最好的辦法 证明其正确性或非正确性。上海交通大学电子信息与电气工程学院怪怪的副研究员符鸿飞长期致力于形式化最好的辦法 的研究事业,并着重于理论联系实际,尽量将理论成果实现现实生产生活的运用,取得了丰硕的成果。

  在兴趣指引下孜孜以求

  爱因斯坦有句名言:兴趣是最好的老师。但凡要在一项事业中取得成绩,离不开日复一日的辛勤耕耘。一齐,如孔夫子所言,好之者不如乐之者。从事研究工作,最好是在兴趣的促使下,心无旁骛地孜孜以求。符鸿飞正是越来越 做的。

  符鸿飞于2003年考入上海交通大学计算机科学与技术专业。并非 当都会确定计算机专业是后来想探索与数学有一定联系的计算机问题图片。在本科求学期间,在编写任务管理器的过程中,符鸿飞对怎么才能 才能 保证任务管理器编写的正确性产生了困惑,后来在写完任务管理器后往往会反复读几遍任务管理器,确保任务管理器真正是写对的。这俩 写任务管理器的最好的辦法 相比一般通过测试检验任务管理器的最好的辦法 带宽上要显得慢,后来通过这俩 最好的辦法 写出来的任务管理器往往严重不足较少,后来后期调试过程也相应比较短。除此以外,符鸿飞对算法理论和自动机理论感兴趣,并自学了计算机科学理论的基础——自动机理论。

  在硕士研究生阶段,符鸿飞确定了上海交通大学傅育熙教授作为所其他同学的导师。傅育熙教授的研究方向是理论计算机科学中的任务管理器理论。在他的指导下,符鸿飞对其他无穷具体情况任务管理器模型的可判定性和计算繁杂性进行了研究,并在互模拟判定以及模型检测算法方面作出了理论上的贡献。硕士阶段的求学经历让符鸿飞对利用数学最好的辦法 证明系统正确性的形式化最好的辦法 领域产生了兴趣。

  基于硕士阶段对形式化最好的辦法 的兴趣,符鸿飞通过国家公派留学找到了该领域著名学者Joost-Pieter Katoen教授,赴德国亚琛工业大学攻读形式化最好的辦法 相关的博士。在攻读博士期间,符鸿飞主要研究概率系统形式化验证,并独立自主地给出了诸多相关理论问题图片的基础算法和计算繁杂性。在博士期间,符鸿飞的研究兴趣逐渐由纯理论转向理论与应用相结合。

  在博士后期间,符鸿飞和奥地利科学技术研究院(IST Austria)的Krishnendu Chatterjee教授公司公司合作 研究概率任务管理器的形式化验证,并发表了多篇关于基础理论的结果。任务管理器验证(即针对任务管理器的形式化验证)领域是理论和应用相结合的另兩个 范例,在理论上都不需要 开拓新的形式化最好的辦法 领域,在应用上也都不需要 和无运行时错误保证、无安全漏洞等重要的实际应用相结合。任务管理器验证方向也和符鸿飞本科时遇到的怎么才能 才能 保证写对任务管理器这俩 问题图片一致。

  面向实际,取得硕果累累

  科研成果要运用于实际的生产和心活当中,发挥其应有的价值。这也是符鸿飞一贯以来从事科研所秉持的理念,目前,他主要研究概率任务管理器的形式化验证,致力于不需要 获得其他具有实际应用背景的理论结果。

  符鸿飞致力于理论计算机科学中的形式化最好的辦法 领域。形式化最好的辦法 是利用数学和逻辑的最好的辦法 证明计算机系统正确性的研究领域。计算机系统的正确性在安全或任务关键系统中是另兩个 核心课题。后来潜在的漏洞后来由于重大的人身或财产损失,怎么才能 才能 保证关键系统不冒出重大漏洞是另兩个 重要的问题图片。作为理论计算机科学的另兩个 重要分支,形式化最好的辦法 为关键系统组件正确性的自动化推理和证明提供了坚实的基础,后来不需要 为系统有无满足其他关键的正确性性质作出最强的保证。近年来,随着系统越来越 繁杂,通过传统测试最好的辦法 越来越 难以覆盖足够多的系统执行路径。后来,形式化最好的辦法 为全覆盖的、自动化的系统正确性证明提供了另兩个 行之有效的最好的辦法 。

  符鸿飞在形式化最好的辦法 中的另兩个 重要方向——模型检测和任务管理器验证中都会突出贡献。模型检测是研究怎么才能 才能 验证系统模型正确性的研究领域。在模型检测方面,符鸿飞着力研究概率模型检测的算法、可判定性和计算繁杂性,并获得了其他基础性理论成果。在模型检测算法方面,符鸿飞以独立作者身份给出了关于连续时间马尔可夫过程时序逻辑的另兩个 基础模型检测算法,并发表在国际著名形式化最好的辦法 学术会议FOSSACS、HSCC上。其中发表在HSCC上的论文获得了最佳学生论文奖。在可判定性和计算繁杂性理论方面,符鸿飞着力研究离散时间马尔可夫过程上关于互模拟等价关系的可判定性和计算繁杂性,并以独立作者或主要贡献者身份在国际著名理论计算机科自学术会议ICALP、FSTTCS上发表多篇重要论文。

  相对于模型检测,任务管理器验证是研究怎么才能 才能 验证任务管理器正确性的方向。在任务管理器验证方面,符鸿飞在任务管理器终止性以及运行时间验证方面取得诸多基础性理论结果,并发表在国际顶级形式化最好的辦法 、任务管理器语言理论以及人工智能学术会议POPL、CAV、IJCAI上。首先,符鸿飞作为主要贡献者与公司公司合作 者提出了分级上鞅在一齐饱含恶意非确定性与友善非确定性概率任务管理器上的定义,并给出了线性分级上鞅的合成算法以及相关的计算繁杂性,进而为饱含非确定性的概率任务管理器终止性与期望运行时间验证提供了另兩个 坚实的理论基础;一齐,符鸿飞在该成果中证明了分级上鞅都不需要 导出有限步内不终止概率的指数衰减性(POPL 2016,TOPLAS 2018)。其次,符鸿飞通过实代数几何中的其他数学定理以及半正定规划给出了概率任务管理器上合成多项式分级上鞅的另兩个 高效算法(CAV 2016)。再次,符鸿飞针对概率任务管理器的资源消耗给出了另兩个 基础验证算法(IJCAI 2018)。最后,符鸿飞将分级函数推广至非概率递归任务管理器,进而通过线性规划以及实代数几何上的其他定理给出了另兩个 输出非概率递归任务管理器精确运行时间的验证算法;该算法都不需要 有效地输出统统经典递归算法(如归并排序、最近点对算法等)的精确非多项式运行时间 (CAV 2017);一齐,符鸿飞基于一元递归关系针对随机递归算法给出了另兩个 验证精确期望运行时间的高效算法;该算法都不需要 在线性时间内输出另兩个 由随机递归算法导出的递归关系的精确期望运行时间(CAV 2017)。

  截至目前,符鸿飞在理论计算机科学以及形式化最好的辦法 国际著名会议以及期刊上发表论文14篇。获得过HSCC 2013最佳学生论文奖以及科学中国人2017年度人物。

  在研究中,符鸿飞承担过一项关于大规模并发实时系统模型检验的国家重点项目。该项目的重点在于研究新的理论最好的辦法 以有效验证兼具随机性、并发性以及实时性价值形式的大规模系统。随机性、并发性以及实时性都会难以通过直觉或是大规模测试保证正确性的繁杂系统性质。通过该项目的研究,不需要 在为保证大规模概率并发实时系统关键性质方面给出另兩个 有效的理论框架。

  在学术兼职方面,符鸿飞为国际著名学术会议和期刊ICALP、VMCAI、FOSSACS、Information and Computation, Information Processing Letters等审稿200篇左右。目前,符鸿飞在上海交通大学带领博士生进行形式化最好的辦法 的深入研究,并教授《离散数学》、《任务管理器语言理论》等与形式化最好的辦法 相关的课程。一齐,符鸿飞与博士导师Joost-Pieter Katoen教授、博士后公司公司合作 导师Krishnendu Chatterjee教授以及国内著名学者张立军教授等保持公司公司合作 关系,一齐推进形式化最好的辦法 的发展。

  在团队公司公司合作 方面,目前,符鸿飞主统统我通过与国际国内一齐研究方向的学者进行交流公司公司合作 。国外主统统我与奥地利科学技术研究院的博士后公司公司合作 导师Krishnendu Chatterjee进行公司公司合作 研究,国内主统统我与上海交通大学(校内公司公司合作 )、华东师范大学、中国科学院软件研究统统及北京大学等具有一齐研究方向的学者进行公司公司合作 交流。

  开拓创新,自然水到渠成

  创新是科研的灵魂,唯有通过不断创新,才有后来在研究事业中不断地披荆斩棘,勇攀高峰,符鸿飞觉得在所其他同学这俩 研究领域(形式化最好的辦法 ),创新都不需要 有两种形式。

  首先,两种创新形式是通过繁杂的数学最好的辦法 正确处理另兩个 后来被提出的公认问题图片。这俩 形式的创新不需要 求研究者或研究团队有扎实的数学功底、要有一定正确处理数学问题图片的能力、一齐最重要的是要对待正确处理的问题图片有充分的兴趣。比如符鸿飞获得HSCC 2013最佳学生论文奖的那篇论文,首先他对这俩 问题图片感兴趣,让你花时间在这俩 问题图片上;其次在花时间正确处理这俩 问题图片的过程中,他通过持续的思考并借助所其他同学在大学本科时期积累的数学基础正确处理了这俩 问题图片中另兩个 关键的问题图片(连续性和无初值属性)。符鸿飞所其他同学认为兴趣是正确处理这俩 问题图片的关键,后来这俩 另兩个 关键性问题图片的的正确处理或许会困难得多。

  其次,创新都不需要 通过提出新的理论概念、并通过充实的最好的辦法 说明提出的概念具有理论或实际上的意义。比如符鸿飞最近几年发表在POPL、CAV以及IJCAI上的文章,都会在和公司公司合作 导师交流后发现了新的理论点,后来在哪些点上展开所获得的结果。目前符鸿飞正在做的多少课题也是找到了新的理论点,后来研究新的最好的辦法 以正确处理哪些新的理论问题图片。符鸿飞认为这俩 类型的创新不需要 对这俩 领域的全局有一定程度的了解。

  再次,符鸿飞提到他研究领域中的创新还都不需要 通过将理论结果应用到大规模工业系统中,以验证实际系统中的其他关键性质。后来符鸿飞是做理论研究的,统统在这方面还越来越 太少 的建树。不过他提到后来理论和实际应用之间往往地处比较大的距离,后来将理论结果转化为实际应用通常不需要 另兩个 多人的团队以及一两年的时间。后来完成这俩 类型的创新觉得理论上没哪些难度,但不需要 一定的人力和时间。

  最后,符鸿飞提到目前的趋势是完成创新所需的要素太少 。除了将理论投入应用的创新不需要 团队和时间以外,理论性的创新后来需要 学术同行之间多进行交流,统统后来 后来需要 有能力的学生对理论结果做其他初步的实验。后来,目前想完成创新不需要 多种要素结合在一齐,在单一要素方面即使再强也难以达到好的成果。

  面向未来,做好教学工作

  冰冻三尺,非一日之寒。科研成果的取得也离不开一代代研究者在继承的基础上不断创新,开创新篇。良好的传承是研究事业取得大成的重要条件,统统做好教学工作与科研两种一样重要。

  在教学方面,符鸿飞觉得首好难把学生放进去首位。比如在设计教学内容的后来 都不需要 考虑哪些样的内容是促使学生的,在进行教学的后来 都不需要 先站在学生的厚度看待问题图片、设想学生会怎么才能 才能 去学习新的知识。学生在学习一门课程前有朋友 所其他同学的知识价值形式,后来教师严格按照所其他同学对课程内容的把握上课,有后来会由于学生无法将新的知识同原有的知识价值形式建立起联系,后来教师首好难从学生的厚度出发讲课,直到学生不需要 循序渐进地掌握课程内容。一齐,学生后来具体情况各不相同,在掌握课程内容方面多有差异,后来教师要对每个学生都会耐心、尽量正确处理每个学生的问题图片。

  其次,在教学的后来 ,要注意调动学生的积极性、活跃课堂气氛。越来越 做的好处是学生的注意力会突然比较集中,一齐学生后来需要 主动参与到课程的学习中,提高教学效果。

  最后,在课程内容的设置方面不需要 联系整个专业背景,力求学生在修习过课程都不需要 够更好地适应专业发展趋势。讲课时不需要 注意保持讲课逻辑的一致性和内在关联性,使得学生不需要 融会贯通。一齐,后来需要 随时观察学生掌握课程内容的具体情况并进行有必要的干预。

  目前工作以及未来展望

  目前,符鸿飞有其他关于概率任务管理器验证的理论结果正在和公司公司合作 者一齐完成。关于概率任务管理器的终止性验证,目前符鸿飞在和上海交通大学理论组公司公司合作 完成几项深入的研究;关于概率任务管理器资源消耗的验证,符鸿飞目前正在带领上海交通大学理论组的另兩个 学生进行研究;而关于概率任务管理器的灵敏性验证,符鸿飞也正与华东师范大学的公司公司合作 者一齐开展研究。另外,符鸿飞也在和心国科学院软件研究统统及北京大学的其他研究人员讨论公司公司合作 事宜。

  展望未来,符鸿飞的另兩个 短期的憧憬是希望哪些结果都不需要 圆满完成,然还都都还可以被学术界认可。长远来看,他希望作出其他不需要 应用在工业界关键场合的成果。朋友 相信,经过坚持不懈的积极开拓,假以时日,他一定能得偿所愿。