应用数学学科

应用数学学科数学一级学科下的二级学科01研究方向研究生排名学科案例目录0302基本信息学科应用数学属于数学一级学科下的二级学科。应用数学是应用目的明确的数学理论和方法的总称，它是数学理论知识与应用科学、工程技术等领域的重要纽带。应用数学主要研究具有实际背景或应用前景的数学理论或方法，以数学各个分支的应用基础理论为研究主体，同时也研究自然科学、工程技术、信息、经济、管理等科学中的数学问题，包括建立相应的数学模型、利用数学方法解决实际问题等。研究方向研究方向一：非线性偏微分方程研究方向之二：拓扑学及其应用研究方向三：数值方法的研究及其应用研究方向四：概率论与数理统计研究方向之五：实、复分析理论及应用研究方向之六：代数学及应用010302040506研究方向研究方向一：非线性偏微分方程（一）主要研究内容非线性偏微分方程是现代数学的一个重要分支，无论在理论中还是在实际应用中，非线性偏微分方程均被用来描述力学、控制过程、生态与经济系统、化工循环系统及流行病学等领域的问题。利用非线性偏微分方程描述上述问题充分考虑到空间、时间、时滞的影响，因而更能准确的反映实际。本方向主要研究非线性偏微分方程、H-半变分不等式、最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用。⒈非线性偏微分方程的研究：我们主要研究偏微分方程解的存在唯一性（和多解性）及稳定性；偏微分方程的初值问题、初边值问题的整体解（包括周期解和概周期解）的存在性及渐近性；平衡解的存在性，尤其是当问题依赖于某些参数时平衡解的分叉结构，以及平衡解的稳定性问题；非线性方程的数值解。2．H－半变分不等式的研究：建立具有极大单调算子扰动的多值（S）型和伪单调型映象的广义度理论，广义不动点指标理论和具有非凸、不可微泛函的非线性发展型H－半变分不等式理论，由此来研究含间断项的非线性偏微分方程。3．最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用：主要研究与电力生产有关的控制系统的理论和应用。首先提出了对Banach空间中抽象非线性发展方程所描述的最优控制系统的研究。研究方向之二：拓扑学及其应用（一）主要研究内容拓扑学是数学的一个重要而比较年轻的学科分支，可以分成一般拓扑学，代数拓扑学，微分拓扑学三个大分支。50年代后期以来，拓扑学的发展及其对数学的发展和其他学科发展起推动作用。本方向主要研究拓扑学中奇点理论、拓扑空间及其映射的性质以及分支理论中的若干课题及应用。⒈奇点理论是微分拓扑学的一个重要分支。20世纪由著名法国数学家R.Thom开创的奇点理论，经r,ld等数学家的杰出工作已取得了巨大的成就。在几何学应用方面，几何微分方程及其几何解方面的应用、应用奇点理论和接触几何研究偏微分方程问题，都取得了十分重要的结果。我们致力于这些崭新课题的研究，在一阶偏微分方程组几何解奇点的分类、奇异解的性质和几何解的实现等方面，做了许多工作，作为第一和第二主要成员参加国家自然科学基金项目2项,主持省自然科学基金项目1项，主持省教育厅重点基金项目1项，主办小型国际学术活动1次。也取得了一些达到国际先进或国内领先水平的结果。由于这些研究，我们曾多次应邀参加国际学术会议。获得湖南省科技进步二等奖。我们将继续这方面的研究。⒉Golubistky等人于1979引入了应用奇点理论研究微分方程分支问题，近年来国内外已经出现了大量的理论和应用研究成果。我们从一开始就紧跟研究前沿的步伐，用奇点理论研究了几类非线性边值问题，得到若干关于分支解存在性的结果，并应邀参加国际学术会议进行报告。研究方向三：数值方法的研究及其应用（一）主要研究内容在当今科学与工程计算中，存在大量的非线性优化、方程的求解、最小二乘和特征值计算等问题。如何借助于现代化的计算工具对这些问题设计出高效的计算方法，并应用于一些实际问题是我们的主要研究内容。我们的研究工作将集中在下列方面：1．优化计算方法及其应用：研究约束非线性光滑与非光滑方程的数值求解方法，约束最优化问题的高效算法，理论上分析所建立数值方法的性质及实际计算表现。由于电力系统中的安全与稳定性可用非线性方程系统和优化模型描述，我们将运用数学上新的数值方法分析电力系统的安全和稳定性，以适应电力系统市场化改革的需要。2．应用数值线性代数（也称矩阵计算）问题：它是科学与工程计算的核心，主要涉及三大问题：线性代数方程组问题，线性最小二乘问题和特征值问题。我们的研究工作将集中在大型线性方程组并行算法、病态方程组的预处理方法、结构矩阵的特征值和最小二乘问题的快速算法等方面。3．约束矩阵方程问题：约束矩阵方程问题包括矩阵逆特征值问题、矩阵最小二乘问题、矩阵扩充问题及其最佳逼近问题等。我们将研究约束矩阵方程的可解性，解的性质，数值方法及在结构设计、动力系统模型修正等许多工程实际中的应用。研究方向四：概率论与数理统计（一）主要内容我们在马尔可夫过程、随机分析、数理金融、应用数理统计等领域具有较厚的研究基础，取得了大批在国内外颇具影响的重要研究成果。特别是李应求教授及其领导的课题组在两参数马氏过程、随机环境中的马氏链及分支过程和相关函数方程等方向上的科学研究；以及在IC卡操作系统、IC卡应用集成技术的研究方面，在人力资源管理、电力负荷预报、交通随机模型、金融风险模型等领域取得了卓有成效的应用。我们的研究工作将主要集中在下列方面：1．随机环境中马氏链理论的研究：随机环境中马氏链是当代随机过程研究的热点，已取得了丰富的成果，但这些工作都有待深入和拓展。在这方面我们主要研究其一般理论如不可约性、常返性、瞬时性及其相应的链的性质，大偏差理论，遍历理论，有关开问题等；一些具体过程如随机环境中分枝过程、随机游动、单生链、超过程等的性质。我们在这方面的研究将进一步完善随机环境中马氏过程的整个理论体系。2．两参数马氏过程理论研究：两参数马氏过程是当代随机过程研究的另一热点，已取得了丰富的成果，但研究进展缓慢，特别是两参数马氏过程样本轨道性质的研究。究其原因主要是由于此时过程的时间参数无全序关系，我们在单参数马氏过程研究中使用的首达时、无穷小算子等的方法已无法借鉴，需要引进新的概念和方法，但在此方面仍无突破性进展。研究方向之五：实、复分析理论及应用（一）主要研究内容本方向主要研究实、复分析中的几何函数论，亚纯函数的值分布论以及调和分析中的若干课题及应用。⒈几何函数论是一个经典的研究领域，曾经吸引了许多数学家的高度。自上世纪七、八十年代以来，随着卷积理论、微分从属、分数次微积分算子以及极值点、支撑点理论的应用，几何函数论的研究又重新焕发了青春。我们致力于这些崭新课题的研究，在卷积算子、微分从属、分数次微积分算子与单叶函数论的结合研究方面，做了大量工作，也取得了许多重要结果，曾获得湖南省优秀自然科学论文一等奖。我们将继续这方面的探索，并已在将有关结论向拟共形映射和多复变函数拓广方面做了一些工作。⒉亚纯函数的值分布论自上世纪二十年代创立以来，一直是复分析研究中的一个热门课题。特别是近一、二十年来，关于亚纯函数的唯一性理论，微分方程的复振荡理论更是吸引了众多数学工作者的。我们从一开始就紧跟研究前沿的步伐，在亚纯函数的4值问题的研究方面取得了突破性进展，在将亚纯函数的唯一性与微分方程的复振荡的结合研究方面，做了一些尝试性的工作。⒊调和分析是分析数学的主要分支之一，它主要是利用分析的工具研究函数空间的结构和积分算子在函数空间上的有界性，交换子就是其中的一类重要算子。研究方向之六：代数学及应用（一）主要研究内容代数学是数学的一个重要的基础分支。传统的代数学有群论，环论，模论，域论，线性代数与多重线性代数（含矩阵论），有限维代数，同调代数，范畴等。代数学的发展有几个特征：其一是与其它数学分支交叉，例如与几何，数论交叉产生了代数几何，算术几何，代数数论等数学主流方向，矩阵论与组合学交叉产生了组合矩阵论。其二是代数学与计算科学，计算机科学的交叉，产生了计算代数，数学机械化，代数密码学，代数自动机等新的方向。随着计算科学的发展，矩阵论仍处在发展的阶段，显示出其生命力。其三是一些老的重要代数学分支从代数学中独立出来形成新的数学分支，如李群与李代数，代数K理论。而一些老的代数学分支（如环论）己不是热点了。1．矩阵几何及应用：矩阵几何的发展主要有三个方面：一是将矩阵几何的研究推广到有零因子的环上；二是将矩阵几何基本定理中的条件化简或寻找其它等价条件，并找出特殊情况下的简单证明；三是将矩阵几何的研究范围扩大到保其它的几何不变量以及无限维算子代数中。我们近几年的研究重点在环上矩阵几何与算子保持问题。2．环上矩阵论及应用：四元数与四元数矩阵论在物理学，力学，计算机科学，工程技术中具有较好的应用，受到国内外工程技术界的重视。矩阵方程在很多实际问题（例如控制论，稳定性理论）中有重要的作用，也是长期的研究热点。我们将研究环上矩阵论与四元数矩阵论的一些尚未解决的重要问题，带约束条件的矩阵方程求解理论，并讨论它们在实际问题中的应用。学科案例学科案例来说，我们乘坐的先进、舒适的大型喷气客机的设计就离不开数学：机翼和机身通过分析计算才能确定它们的最佳形状；飞机的结构通过数学严格的校验才能确保有足够的强度；飞机发动机事先要用数学方法对其气动和机械性能进行分析和优化才能确保安全高效地运行、……。如今数学不仅在各门自然科学和制造业、信息业、服务业等各种行业中有广泛的应用，而且在国民经济的规划和预测，自然资源的勘探、开发和保护，交通和物资调配，气象预报和各种灾害的预报、防治以及医学和社会科学的许多领域中乃至日常生活中都显示出举足轻重的作用。这一切促使人们对数学的重要性有了新的和更加深刻的认识。在这样的背景下，以计算机为工具、应用数学知识解决实际问题的能力将成为新世纪青年重要的科学素质。青年学生应自觉提高这方面的能力，迎接未来的挑战；数学教育工作者也应加强这种素质的培养。用数学解决实际问题除了掌握必要的数学基础知识以外还必须具备一定的能力。这里，需要将现实问题归结为数学问题（又称建立数学模型或数学建模），然后选择合适的数学方法加以求解；对求得的结果用适当的方法加以验证；最后将结果应用于现实问题，对某些现象加以解释，或作出预测，或用于设计，或控制某个过程等等。这些能力不是天生的，也不是单纯通过学习数学基础知识就能获得的，只能通过有意识的反复训练和实践才能获得。然而以往的数学教学在这方面是欠缺的，有必要加以改革和完善。研究生排名研究生排名·第1名纽约大学-NewYorkU