中国科大三篇论文今日同登

中国科大三篇论文今日同登

机器人也能成为化学家了！机器人不再是传统地仅仅能成为大家地科学研究助手了。中国科大团队打造的机器化学家，已经明确表明了机器人可以成为化学家。中国科大团队最新消息得知，中国科学院在项目的资助下，经过多名院士和教授团队的合作，通过开发研究出了移动机器人、智能的科学系统和科学的数据库。最终研发出了数据智能的机智化学家，并且已经可以初步实现了智能化的化学操作模式。

专家表示，机器化学家的研究工作突破了传统的研究范围，它可以引领化学走向更智能化、全球化和数字化的趋势前进。同时，也更有利于中国在全球的智能发展。机器化学家可以自己去查找和阅读资料，能够从大量的研究数据中提取专家们的意见，综合分析专家们的经验，可以在已有的知识水平上和智能数据分析上提出科学的假设和指定一系列的实验方案供大家选择。即从数据的采集、处理、分析和体现都能够实体一体化。机器化学家并搭载了云端数据库，可以随时获取最新的消息，这样机器化学家更能通透的理解化学，更能去擅长发现和研究化学。

中国科大研究团队称：化学研究逐渐的多元化、研究的空间更加的巨大，所以给科学家的研究带来了极大的挑战，所以机器化学家的引入，需要对其进行不断的优化和处理，才能够获取到最优的配方。

最新研制出来的机器化学家，在发挥数据驱动和智能优化上都有一定的优势，它可以更广泛的收集信息和读取更多的资料，可以自主遴选出5种非金属元素，能运用2万组的理论计算数据和207组全流程机器实验数据，建立出了更智能更全面的模型。

中国科大团队历时8年打造“机器化学家”，为何要打造这个“机器化学家”？

从研发人员的话语中我们可以看出，打造这个“机器化学家”目的主要有以下三个：

1、创建一个属于国人自己的材料数据库

随着科学的进步，人们的认知愈发深刻，对自然的解密工作也变得越来越繁杂。传统的研究方式时间周期长不说，成本也高还容易出错。比如一个项目出了成果后，形成论文，还得加工成英文，发表到国外期刊（毕竟西方的科学大门打开早，进程也更快，所以他们的期刊含金量更高），借助高影响因子为日后职称评比添加筹码。

久而久之就会使得国外的数据库越来越全面且权威，而国内的科研数据库就显得很水。那么日后科研人员要参考文献时，都要向国外付费，这种知识付费是很贵的，之前闹得沸沸扬扬的知网大家应该很熟悉吧。

2、实现“数据”与“生产力”之间的转换

数据库平台里有海量的数据资源，比如收录了近亿个化合物，一千多万条化学反应路径，近百万种各材料演化数据。可是光有这些亮闪闪的数据不行啊，要把这些数据转化为生产力，为这个社会创造经济效益才行。不然就像空有金山却没地方花一样。

这个“机器化学家”在科研人员的手中极度智能，可以利用数据平台模拟各种“相关场”，节约了研发成本，缩短了研发周期。

3、“机器化学家”有助于促进科研交流

利用这个机器化学家解决问题，都会留下相关数据。科研实验中，很多问题是相关联的，研究人员可以由此与其他关联实验团队进行交流，相互启迪。

中国科大陈秀雄团队成功证明凯勒几何两大核心猜想，具体证明了哪些猜想？

中国科学技术大学几何物理中心创始主任陈秀雄与合作者程经睿在偏微分方程和复几何领域取得“里程碑式结果”。他们解出了一个四阶完全非线性椭圆方程，成功证明了“强制性猜想”和“测地稳定性猜想”这两个国际数学界60多年悬而未决的核心猜想。

解决了若干有关凯勒流形上常标量曲率度量和卡拉比极值度量的著名问题。这成功证明了两个国际数学界60多年悬而未决的核心猜想“强制性猜想”和“测地稳定性猜想”，解决了若干有关凯勒流形上常标量曲率度量和卡拉比极值度量的著名问题。

关于其存在性，有三个著名猜想——稳定性猜想、强制性猜想和测地稳定性猜想。稳定性猜想限制在凯勒—爱因斯坦度量时称为丘成桐猜想，由著名数学家丘成桐于20世纪90年代提出。

并由陈秀雄、唐纳森和孙崧率先解决。经过众多数学家近20年的努力，强制性猜想和测地稳定性猜想中的必要性已变得非常清晰，但其充分性的证明在陈—程的工作之前被认为遥不可及。

常标量曲率度量的存在性可转化成一类四阶完全非线性椭圆方程解的存在性。陈-程的工作恰恰就是在K-能量强制性或测地稳定性的假设下证明这类方程解的存在。

这类方程的研究极为困难，长期以来业内专家普遍不相信会有一个令人满意的存在性理论。在陈-程的工作前，对此类方程几乎没有合适的处理工具。陈-程最重要的突破是给出了这类方程的先验估计以及成功实现了陈秀雄教授提出的新的连续参数的策略。

菲尔兹奖得主西蒙·唐纳森爵士评价“他们的工作已经提供了众多常标量曲率凯勒度量的新例子，毫无疑问也将成为完全认识这个问题的基础。”

他们还给出了环对称凯勒流形上稳定性猜想的证明，将唐纳森在环对称凯勒曲面上的经典定理推广到了高维，并对一般稳定性猜想的证明提出了可能的解决方案，让一般稳定性猜想的完全解决成为可能。

数学在物理上的应用有哪些（急用！）

不晓得你是要写文章还是准备什么比赛、考试？我按照写文章的思路给点建议吧：
1，核心
数学作为物理学最根本的工具，为物理学的发展作出了极大的贡献。作为解决时空与物质运动问题的学科，物理学和其中纷繁复杂的问题从提

出、抽象、分析、归纳、应用等环节都必须数学的参与，并且可以创造极大的应用价值。
2，物理问题的提出
物理问题的提出很大程度上来源于人对生活经验的观察、总结和推理，尤其是物理中较基础的部分。观察总结的能力看似与数学无关，但数学

研究本身就需要观察数学现象、总结数学规律；物理上的观察总结又与数学上的相互作用、相互促进。而推理正是数学能力的一种。
3，实际问题的抽象化
数学对象的丰富多彩给了物理模型创建以广阔的空间。无论是函数思想，数型结合思想，还是解析方法，方程思想，都使具体的物理对象能够

找到它的数学对应。例如经典力学中的质点模型、经典光学中的直线光就是建立在欧式几何中关于点、线、面等对象的研究基础上的很好的模

型。
4，抽象问题的分析
物理之所以是自然科学而不是社会科学，是因为它更倾向于定量分析（事实上它是最纯粹的定量分析学科）。数学的基础全部建立在抽象思维

之上，因而她简洁明了；物理模型把很难定量的实物转化为抽象的事物，数学便可以大显神通了。分析上常用的手段有：函数（寻求变量之间

的关系，建立一定的等式，利用初等或高等——例如微积分——方法得到一系列公式），解析（把时间、空间等属性在坐标中量化，寻求它们

的关系。典型的例子是洛伦兹变换的推导），概率统计（处理实验数据等物理信息，分析量子论等复杂理论），计算数学（发展各种计算手段

，帮助获得物理结果）等等。
5，物理问题的归纳
类似的物理模型之间需要类比、归纳，数学可以提供统一它们的方案。甚至数学形式本身可以启示物理学家不同物理现象之间的联系。纷繁复

杂的公式定理建立之后，物理也面临系统化的问题，数学思想对此有很大的帮助。
6，物理理论的应用
数学对物理理论的应用，以及应用中不断地纠正错误、弥补理论缺陷、改进物理方法等等有着至关重要的作用。
7，数学理论应用于物理研究的实例
那位用数学知识测量地球周长的人可谓是最早的实践者（名字我忘了）；
阿基米德的陀螺提水泵——数学应用于工程学的经典范例，还有他对几何和光学的研究使他发明了光武器，这是古代兵器史中的奇迹；
同样是关于日地系统的学说，托勒密的时代对圆锥曲线的研究尚不透彻，他选择完美的圆作为太阳的轨道——他的系统中需要五十多个圆才能

与观测相符！而哥白尼选择椭圆构建了他的日心系统，仅用了十来个椭圆就和实测结果完美如一；
最经典的——牛顿为了建立其经典力学，花费了大量时间发展出微积分，而微积分最终帮助牛顿完成了他的理论大厦；
麦克斯韦的电磁学方程被一些物理学家认为太超前了，以致于后来数十年的数学发展帮助物理学家们发现了其中更多的真谛；
洛伦兹变换的发现者洛伦兹纯粹是个数学家，他的工作和爱因斯坦的那么相似，但他不晓得这个工作的物理意义，后来爱因斯坦发展了他的结

论并应用于相对论中；
量子概念的提出和应用少不了离散数学的发展；
波函数的研究为量子理论大师们自如地运用波函数解决粒子行为问题奠定了基础；
雷达、导弹、原子弹的成功研制是物理学家和数学家们通力合作的结果；
控制论和信息论大大简便了物理研究中的计算和计算方案；
对方程研究的进展使得物理学家发现了许多特殊的物理对象，并且在观测中发现了它们，诸如黑洞、白洞、褐矮星等等；
杨-米尔斯场被证明与同时代另外一位数学家发现的某种矩阵存在深刻的内在联系，并且这种矩阵对杨-米尔斯场的研究促进甚多；
…………
8，结论
数学和物理互相渗透、紧密联系。无论是数学应用于物理还是物理反促进数学，都能举出数不胜数的例子。