고샤오산 소개 및 상세정보

간단한 소개

1988년 중국과학원에서 박사학위 취득

1988-1990, 텍사스대학교 박사후 연구원

1993-1996, 미국 캔자스주 위치타 소재 위치타 주립대학교 방문학자

1988-1999 중국과학원 시스템 과학 연구소

1999-Institute of Systems Science 중국과학원 수학 및 시스템 과학

연구 방향

수학 기계화, 기호 컴퓨팅, 자동 추론, 정보 보안, 지능형 소프트웨어 개발 상 및 영예

1995년 중국과학원 자연과학 부문 1등상.

1997년 국가 자연과학상 2등상.

중국 과학원 젊은 과학자상 1등상 과학, 1997.

중국과학원에 뛰어난 공헌을 한 청년 및 중년 전문가, 1998.

(홍콩 Qiushi 재단) Qiushi 뛰어난 젊은 학자상, 1999.

중국과학원 제4회 뛰어난 젊은 학자, 1999

수학과 기술 회의(ATCM'99)에서 제4회 아시아 "최고 논문상", 1999.

Yingke Outstanding Young Scholar Award, 중국과학원, 2000.

중국 과학기술협회 논문상 최초의 뛰어난 학술지, 2003

수학 및 시스템 과학 연구소의 "뛰어난 공로상", 2003.

중국과학원 고급 인력, 2006.

(중국 혁신 소프트웨어 재단) "중국 소프트웨어 인재상', 2006.

제9회 Wu Wenjun 인공지능 과학기술상 뛰어난 공헌, 2019 연구 프로젝트

국가 핵심 기본 연구 개발 계획 Hua(973) 프로젝트: "수학적 기계화 방법 및 정보 기술의 응용", 2004-2009, 수석 과학자.

국가 중점 기초 연구 개발 계획(973) 프로젝트: "수학적 기계화 및 자동 추론 플랫폼", 1999-2003, 수석 과학자.

전국 우수 청소년 기금, 1998-2000.

1997년 국립 등반 프로젝트의 "수학적 기계화 및 응용" 하위 프로젝트 책임자.

1992-1996년 국립 등반 프로젝트의 "기계 증명 및 응용" 하위 프로젝트 책임자.

1991-1993년 863 프로젝트 "지능형 컴퓨터"의 하위 프로젝트 "Wu 방법 소프트웨어 연구" 리더.

미국 자연과학재단 CCR-9117870, 1992-1994, "기하학과 기계학에서 증명하는 기계정리", 주요 참가자.

1995년부터 1998년까지 CCR-9420857, "기하학에서 읽을 수 있는 증명의 자동 생성"의 주요 참여자입니다.

미국 자연과학재단 CCR-0201253, 2002-2004, "자동 기하학 추론 및 다이어그램 생성 방법", *** 공동 주최(CO-PI). 학술 직위

중국 시스템 공학 학회 부회장

중국 수학 학회 전무이사

국제 기호 및 대수학 심포지엄 운영 위원회 회원( ISSAC)

"Systems Science and Mathematics", 부편집장

Journal of Systems Science and Complexity, 부편집장

Journal of Symbolic Computation, 편집위원

International Journal of Computers, Communications & Control, 편집위원회

Electronic Journal of Mathematics and Technology, 편집위원회

"Journal of Computer-Aided Design and Graphics" , 편집위원회

"중국 이미지 및 그래픽 저널", 편집위원회의 과학 연구 성과

중국 아카데미 수학 및 시스템 과학 연구소 학자 Wu Wenjun 사이언스(Sciences)는 수학적 기계화 증명의 선구자로 국가과학기술상을 수상했으며, 여성과 어린이들에게 알려진 위대한 과학자입니다. 이제 Wu Wenjun 학자는 80세가 넘었으며 그가 만든 경력을 이어갈 사람이 필요합니다.

그의 학생 Gao Xiaoshan과 중국 과학 아카데미 수학 시스템 연구소의 "신세대 과학자"의 일부인 Gao Xiaoshan의 학생들이 그의 후계자입니다. 그들은 옛사람들의 이론을 사람들의 일과 생활에 적용하고 있습니다.

가오샤오산(Gao Xiaoshan)은 기계로 증명된 우 씨의 이론과 그의 초기 기하학적 정리 중 일부는 전문가들조차 이해하기 쉽지 않은 경우가 많다고 말했습니다. 이러한 연구 내용을 사람들이 짧은 시간에 이해할 수 있도록 하기 위해 Gao Xiaoshan은 1990년대 미국 학자들과 협력하고 Wu Lao의 방법을 결합하여 다양한 방법을 사용하여 수학에서 기하학적 정리를 증명하려고 시도했습니다. 다양한 수준에서 학습할 수 있으며, 수학적 역학을 쉽게 이해하고 이를 교육 현장에 적용할 수 있습니다.

컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인간 정신 작업의 기계화 실현이 가능해졌습니다. 정신 작업의 부분적 실현은 과학 연구와 첨단 기술 연구에 강력한 도구를 제공할 수 있습니다. 지루하고 무능력한 업무를 없애고, 한 차원 높은 혁신적 연구를 수행함으로써 지식혁신의 효율성을 높일 수 있습니다. 수학 기계화에 대한 연구는 수학 발전을 위한 전략적 개념을 제시할 뿐만 아니라 정보기술 혁신에 중요한 역할을 할 것이다.

소위 '수학 기계화'는 수학의 방정식 풀이와 정리 증명을 컴퓨터가 수용할 수 있는 형태로 변환하고, 컴퓨터의 강력한 컴퓨팅 능력을 활용하여 수학과 첨단 기술의 이론적 문제를 해결하는 것입니다. 즉, 컴퓨터를 사용하여 수학적 연구를 하거나 컴퓨터를 더욱 지능적으로 만드는 것입니다.

우원준이 기계를 이용해 기하학적 정리를 증명하는 문제를 이론적으로 해결해 국내외에서 높은 평가를 받은 것은 1970년대다. 1980년대에 Gao Xiaoshan은 자신의 이론을 몇 초 만에 컴퓨터를 통해 현실로 바꾸어 수학적 기계화 이론을 인간의 일과 삶에 더 가깝게 만들었습니다. 이를 바탕으로 Gao Xiaoshan은 기계 증명의 기하학적 대칭 문제를 해결하고 기계 증명의 품질을 향상시키기 위해 "구조 데이터베이스"라는 추론 방법을 발명했습니다. 곧 그의 방법은 물리학, 로봇공학 및 교육 분야에서 다시 한 번 널리 사용되었습니다.

시간이 흘러 세기가 바뀌자, 수석 과학자인 Gao Xiaoshan은 국가 핵심 기본 계획 프로젝트인 "수학적 기계화 및 자동 추론 플랫폼"의 연구를 맡아 학생들이 새로운 분야에서 시작하도록 이끌었습니다. 미분기하학과 같은 분야에서는 수학적 기계화를 개발하고, 정보 처리, 컴퓨터 그래픽 및 비전, 수치 제어 기술의 주요 이론 및 기술 문제를 해결하고 자동 추론 플랫폼을 구축합니다.

그는 수리과학은 자연과학의 이론적 기초이며 화학, 이론물리학, 정보과학, 컴퓨터과학 및 기타 학문과 교차한다고 설명했다. 수학은 첨단 기술의 이론적 기초이기도 하며, 이는 특히 정보 과학 및 정보 기술에 중요합니다.

컴퓨터 과학은 알고리즘의 과학으로 간주되며, 알고리즘 연구의 본질은 수학적 문제입니다. 이미지 전송 및 압축, 복잡한 표면 모델링, 생물학적 정보 등과 같은 많은 분야에서 컴퓨터의 응용은 새로운 수학적 방법을 요구하고 있습니다. 이러한 도전은 수학의 급속한 발전을 위한 전례 없는 기회를 제공하며, 수학 연구는 많은 첨단 기술 문제를 해결하기 위한 강력한 도구를 제공할 것입니다. 그들이 수행하는 "수학적 기계화 및 자동 추론 플랫폼" 프로젝트는 컴퓨터의 강력한 컴퓨팅 기능을 사용하여 사람들의 수학적 문제를 해결하는 것입니다.

그가 이끄는 팀은 연구를 통해 이미지 압축의 불평등 기계 증명 분야에서 국제적으로 선도적인 소프트웨어를 개발했으며 압축률이 240에 달하는 뛰어난 성능을 갖춘 압축 및 재생 시스템을 구축했습니다. 이미지 숨기기 및 위장 등에 사용할 수 있는 중국 퍼즐 알고리즘을 자체적으로 확립했습니다. 이러한 결과는 컴퓨터 지원 설계뿐만 아니라 단백질 구조 매핑 및 기타 측면에서도 사용될 수 있습니다.

Gao Xiaoshan은 1999년 홍콩 Qiushi 재단 우수 젊은 학자상, 제4회 아시아 컴퓨터 수학 기술 컨퍼런스 최우수 논문상 등 많은 상을 받았습니다.

가오샤오산은 "수학을 하는 데 있어서 핵심은 자신의 의견을 갖는 것이다. 반드시 화제를 모으는 것이 아니라 중요하다고 생각하는 일을 하라. 앞으로 화두가 될 수도 있다"고 말했다. . 수학 연구의 변화는 상대적으로 안정적이지 않습니다. 다른 사람들이 수십 년 동안 해결하지 못한 문제는 노력과 노력이 필요합니다. 성공은 인내가 필요하며 물론 능력과 관련이 있습니다.

가오샤오산은 성공했다. 그렇다면 그가 왜 그렇게 운이 좋은가? Gao Xiaoshan이 고등학교 동창들에게 이야기한 학습 방법을 통해 사람들은 그가 어떻게 공부하고 일하는지 이해할 수 있습니다.

그는 "사람마다 학습 스타일과 인지 스타일이 다르고, 방법도 완전히 똑같지는 않지만, 기본적으로 흥미를 키우는 것, 시간에 맞춰 복습하는 것, 부지런히 생각하는 것 세 가지가 있다"고 말했다.

관심과 관련하여 Guo Moruo 씨는 "관심이있는 사람은 출석"이라는 유명한 말이 있습니다. 학습에 대한 관심은 학습 활동의 내적 원동력입니다. 배움에 관심이 있는 학생은 지식을 정원의 화려한 꽃으로 여기고, 온 힘을 다해 감상하고, 행복하게 따고, 지식의 신비를 탐구하기 위해 열심히 생각하고 먹고 자는 것을 잊어버릴 것입니다.

시기적절한 검토는 중요한 학습 과정입니다. 심리학에는 에빙하우스 망각곡선이라는 곡선이 있는데, 이는 수많은 실험과 조사를 통해 얻은 망각의 법칙에 관한 곡선이다. 이 곡선은 사람들의 망각 과정이 처음에는 빠르다가 느려지는 특징을 가지고 있음을 보여줍니다. 일반적으로 사람들의 건망증은 암기한 이후부터 시작됩니다.

암기한 후 20분 안에 41.8%의 정보를 잊어버릴 수 있으므로, 잊어버린 지식이 없거나 거의 잊어버리지 않은 상태에서 복습을 해야 합니다. 간격이 길면 거의 다시 학습하는 것과 같습니다.

"생각하지 않고 배우는 것은 아무 의미가 없습니다." 배움의 핵심은 생각하는 것입니다. 호킹의 『시간의 역사』 서문에는 “과학의 본질은 질문이다”라는 문장이 있다. 그러므로 질문하는 법과 문제에 대해 생각하는 법을 배우는 것이 성공적인 학습의 열쇠이다.

Gao Xiaoshan은 매우 부지런한 사상가임을 알 수 있습니다. 아마도 이것이 그의 성공의 진짜 비결일 것이다.