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,计算机和互联网的速率单位单位 和安全问题图片也就成为摆在亲们身旁的一项重要课题。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,形式化法律最好的办法是根据某个或一点形式规范或属性,使用数学的法律最好的办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法律最好的办法的研究事业,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,最好是在兴趣的助于下,心无旁骛地孜孜以求。符鸿飞正是这么做的。

  符鸿飞于60 3年考入上海交通大学计算机科学与技术专业。都是而是 当都会选者计算机专业是机会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,在编写多多线程 的过程中,符鸿飞对要怎样保证多多线程 编写的正确性产生了困惑,日后在写完多多线程 后往往会反复读几遍多多线程 ,确保多多线程 真正是写对的。你这名写多多线程 的法律最好的办法相比一般通过测试检验多多线程 的法律最好的办法速率单位单位 上要显得慢,日后通过你这名法律最好的办法写出来的多多线程 往往严重不足较少,日日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,并医学会 了计算机科学理论的基础——自动机理论。

  在硕士研究生阶段,符鸿飞选者了上海交通大学傅育熙教授作为一点人的导师。傅育熙教授的研究方向是理论计算机科学中的多多线程 理论。在他的指导下,符鸿飞对一点无穷情况汇报多多线程 模型的可判定性和计算复杂进行了研究,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法律最好的办法证明系统正确性的形式化法律最好的办法领域产生了兴趣。

  基于硕士阶段对形式化法律最好的办法的兴趣,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法律最好的办法相关的博士。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复杂。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教授合作协议研究概率多多线程 的形式化验证,并发表了多篇关于基础理论的结果。多多线程 验证(即针对多多线程 的形式化验证)领域是理论和应用相结合的日后范例,在理论上都都可不可以开拓新的形式化法律最好的办法领域,在应用上也都都可不可以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。多多线程 验证方向也和符鸿飞本科时遇到的要怎样保证写对多多线程 你这名问题图片一致。

  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,他主要研究概率多多线程 的形式化验证,致力于不需要 获得一点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法律最好的办法领域。形式化法律最好的办法是利用数学和逻辑的法律最好的办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日后核心课题。机会潜在的漏洞机会愿因 重大的人身或财产损失,要怎样保证关键系统不老出重大漏洞是日后重要的问题图片。作为理论计算机科学的日后重要分支,形式化法律最好的办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,日后不需要 为系统算是满足一点关键的正确性性质作出最强的保证。近年来,随着系统这么复杂,通过传统测试法律最好的办法这么难以覆盖足够多的系统执行路径。日后,形式化法律最好的办法为全覆盖的、自动化的系统正确性证明提供了日后行之有效的法律最好的办法。

  符鸿飞在形式化法律最好的办法中的日后重要方向——模型检测和多多线程 验证中都会 突出贡献。模型检测是研究要怎样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、可判定性和计算复杂,并获得了一点基础性理论成果。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日后基础模型检测算法,并发表在国际著名形式化法律最好的办法学术会议FOSSACS、HSCC上。其中发表在HSCC上的论文获得了最佳学生论文奖。在可判定性和计算复杂理论方面,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复杂,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学数学术会议ICALP、FSTTCS上发表多篇重要论文。

  相对于模型检测,多多线程 验证是研究要怎样验证多多线程 正确性的方向。在多多线程 验证方面,符鸿飞在多多线程 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法律最好的办法、多多线程 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合作协议提出了分级上鞅在一齐蕴藏恶意非选者性与友善非选者性概率多多线程 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复杂,进而为蕴藏非选者性的概率多多线程 终止性与期望运行时间验证提供了日后坚实的理论基础;一齐,符鸿飞在该成果中证明了分级上鞅都都可不可以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一点数学定理以及半正定规划给出了概率多多线程 上合成多项式分级上鞅的日后高效算法(CAV 2016)。再次,符鸿飞针对概率多多线程 的资源消耗给出了日后基础验证算法(IJCAI 2018)。最后,符鸿飞将分级函数推广至非概率递归多多线程 ,进而通过线性规划以及实代数几何上的一点定理给出了日后输出非概率递归多多线程 精确运行时间的验证算法;该算法都都可不可以是效地输出而是 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日后验证精确期望运行时间的高效算法;该算法都都可不可以在线性时间内输出日后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法律最好的办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法律最好的办法以有效验证兼具随机性、并发性以及实时性社会形态的大规模系统。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复杂系统性质。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日后有效的理论框架。

  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60 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法律最好的办法的深入研究,并教授《离散数学》、《多多线程 语言理论》等与形式化法律最好的办法相关的课程。一齐,符鸿飞与博士导师Joost-Pieter Katoen教授、博士后合作协议导师Krishnendu Chatterjee教授以及国内著名学者张立军教授等保持合作协议关系,一齐推进形式化法律最好的办法的发展。

  在团队合作协议方面,目前,符鸿飞主而是 通过与国际国内一齐研究方向的学者进行交流合作协议。国外主而是 与奥地利科学技术研究院的博士后合作协议导师Krishnendu Chatterjee进行合作协议研究,国内主而是 与上海交通大学(校内合作协议)、华东师范大学、中国科学院软件研究而是 及北京大学等具有一齐研究方向的学者进行合作协议交流。

  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,才有机会在研究事业中不断地披荆斩棘,勇攀高峰,符鸿飞随便说说在一点人你这名研究领域(形式化法律最好的办法),创新都都可不可以是你这名形式。

  首先,你这名创新形式是通过复杂的数学法律最好的办法处理日后机会被提出的公认问题图片。你这名形式的创新不需要 求研究者或研究团队有扎实的数学功底、要有一定处理数学问题图片的能力、一齐最重要的是要对待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,首先他对你这名问题图片感兴趣,你要花时间在你这名问题图片上;其次在花时间处理你这名问题图片的过程中,他通过持续的思考并借助一点人在大学本科时期积累的数学基础处理了你这名问题图片中日后关键的问题图片(连续性和无初值属性)。符鸿飞一点人认为兴趣是处理你这名问题图片的关键,日后这日后关键性问题图片的的处理或许会困难得多。

  其次,创新都都可不可以通过提出新的理论概念、并通过充实的最好的办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 在和合作协议导师交流后发现了新的理论点,日后在那此点上展开所获得的结果。目前符鸿飞正在做的2个课题也是找到了新的理论点,日后研究新的法律最好的办法以处理那此新的理论问题图片。符鸿飞认为你这名类型的创新不需要 对你这名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都可不可以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一点关键性质。机会符鸿飞是做理论研究的,而是 在这方面还这么太久 的建树。不过他提到机会理论和实际应用之间往往地处比较大的距离,日后将理论结果转化为实际应用通常不需要 另日后人的团队以及一两年的时间。日后完成你这名类型的创新随便说说理论上没那此难度,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每种太久 。除了将理论投入应用的创新不需要 团队和时间以外,理论性的创新而是 需要 学术同行之间多进行交流,而是 日后而是 需要 有能力的学生对理论结果做一点初步的实验。日后,目前想完成创新不需要 多种每种结合在一齐,在单一每种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,而是 做好教学工作与科研你这名一样重要。

  在教学方面,符鸿飞随便说说首真难把学生放进首位。比如在设计教学内容的日后都都可不可以考虑那此样的内容是助于学生的,在进行教学的日后都都可不可以先站在学生的速率单位看待问题图片、设想学生会要怎样去学习新的知识。学生在学习一门课程前有亲们一点人的知识社会形态,机会教师严格按照一点人对课程内容的把握上课,有机会会愿因 学生无法将新的知识同原有的知识社会形态建立起联系,日后教师首真难从学生的速率单位出发讲课,直到学生不需要 循序渐进地掌握课程内容。一齐,学生机会情况汇报各不相同,在掌握课程内容方面多有差异,日后教师要对每个学生都会 耐心、尽量处理每个学生的问题图片。

  其次,在教学的日后,要注意调动学生的积极性、活跃课堂气氛。日后做的好处是学生的注意力会老是比较集中,一齐学生而是需要 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上不需要 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,而是 需要 随时观察学生掌握课程内容的情况汇报并进行有必要的干预。

  目前工作以及未来展望

  目前,符鸿飞有一点关于概率多多线程 验证的理论结果正在和合作协议一齐完成。关于概率多多线程 的终止性验证,目前符鸿飞在和上海交通大学理论组合作协议完成几项深入的研究;关于概率多多线程 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日后学生进行研究;而关于概率多多线程 的灵敏性验证,符鸿飞也正与华东师范大学的合作协议一齐开展研究。另外,符鸿飞也在和心国科学院软件研究而是 及北京大学的一点研究人员讨论合作协议事宜。

  展望未来,符鸿飞的日后短期的憧憬是希望那此结果都不需要 圆满完成,日都可不可以被学术界认可。长远来看,他希望作出一点不需要 应用在工业界关键场合的成果。亲们相信,经过坚持不懈的积极开拓,假以时日,他一定能得偿所愿。