Year: 2021
CAM-Net Digest, Vol. 18 (2021), Iss. 22 : p. 1
Abstract
11月3日上午，2020年度国家科学技术奖励大会在人民大会堂隆重举行。经网络评审组、学科专业评审组、评审委员会和奖励委员会评审，科技部审核，2020年度国家科学技术奖共评选出264个项目、10名科技专家和1个国际组织。其中，国家自然科学奖46项：一等奖2项，二等奖44项；国家技术发明奖61项：一等奖3项，二等奖58项；国家科学技术进步奖157项：特等奖2项，一等奖18项，二等奖137项。有8位外国专家和1个国际组织获中华人民共和国国际科学技术合作奖。
学会副理事长、浙江大学包刚教授团队“波动方程反问题的数学理论与计算方法”，学会副理事长、复旦大学雷震教授团队“不可压流体方程组的非线性内蕴结构”，学会大数据与人工智能专业委员会副主任、南京大学周志华教授团队“面向多义性对象的新型机器学习理论与方法”的项目成果均荣获国家自然科学奖二等奖。
波动方程反问题通过系统外部观测的波场来确定介质内部的结构与特征，在地质勘探、无损检测、隐身技术、医学成像等领域中有着广泛的应用前景。浙江大学包刚教授团队完成的“波动方程反问题的数学理论与计算方法”项目聚焦波动方程反问题的数学理论与计算方法研究，主要贡献包括：通过引入高斯束方法与微局部分析相结合，首次得到了速度场含焦散线的波动方程反问题稳定性；建立了多频、随机反源问题的适定性理论及计算框架，证明了时谐波动方程反源问题的最优稳定性估计；发展了超分辨率成像反界面问题的理论分析与计算方法，刻画了波场与界面的非线性关系，并提出了超分辨率成像反演算法。
复旦大学数学科学学院雷震教授与周忆教授完成的项目“不可压流体方程组的非线性内蕴结构”发现了不可压流体方程组的多个非线性内蕴结构及非线性恒等式，提出了“强零条件”的概念并在它们解的整体适定性理论方面解决了多个关键问题。项目聚焦研究了物理学中的几个重要的偏微分方程组解的整体适定性理论，八篇代表性论文他引共315次，其中一篇发表在国内杂志上，三篇发表在顶级应用数学期刊CPAM上，研究成果被包括菲尔茨奖获得者Bourgain、陶哲轩、沃尔夫奖及阿贝尔奖获得者Sinai、博谢奖获得者林芳华、费马奖获得者Masmoudi等国际顶尖同行认可并被称为“突破性的成果”、“最引人注目的成果”、“首次”等。
南京大学计算机科学与技术系主任兼人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任周志华教授长期从事人工智能核心的机器学习理论与方法研究，为机器学习研究在中国蓬勃发展并跻身国际前列做出了重要贡献。他因对机器学习与数据挖掘研究的贡献于2019年获IEEE计算机学会Edward J. McCluskey技术成就奖、亚洲机器学习卓越贡献奖，2017年当选欧洲科学院院士，2016 年当选ACM和AAAI Fellow等。此次获奖项目在973、863、国家自然科学基金、江苏省基础研究计划等的支持下历经十余年完成，项目在面向多义性对象的机器学习理论与方法方面做出了原创性、引领性成果，产生了重大影响，相关技术已成功应用于大型企业和国家重大工程。
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Publisher Name: Global Science Press
Language: Chinese
DOI: https://doi.org/2021-CAM-20115
CAM-Net Digest, Vol. 18 (2021), Iss. 22 : p. 1
Published online: 2021-01
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