基于JAVA的数值分析计算工具【开题报告】

基于JAVA的数值分析计算工具【开题报告】

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时间:2017-08-01

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1、毕业设计开题报告计算机科学与技术基于JAVA的数值分析计算工具一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义(一)国内外研究动态数值分析在我国发展较早,有许多方向在国际上具有明显的优势。近十几年,数值分析与其他学科交叉的迹象越来越明显,尤其在信息等领域更是如此。西安交通大学数值分析有很好的传统,在一些方向上为我国数值分析的发展做出了突出贡献。在新时期,我们将整合几个优势方向,加大力度,以保持学科的整体优势,在部分方向上有所突破,发挥重点学科的引领作用。随着全球信息化进程的加快,人们越来越深刻地认识到,信息是

2、与材料和能源同等重要的战略资源。信息技术发展的瓶颈主要为信息的加工与利用。如何从高复杂性数据中获得信息并转化为知识,单纯靠提高现有计算机的计算速度和存储容量已无法从根本上解决问题。过去人们获取不到知识是因为信息太少,而现在人们获取不到知识的原因则是信息太多或信息过载。人脑是已知最有效的非结构化信息处理系统。揭示大脑的非结构化信息处理机制,运用现代计算工具有效模拟这一机制,并由此发展高效的智能化信息处理技术,是信息技术发展的必然选择与突破口。偏微分方程数值分析研究方向的发展目前已到达前沿性的数值分析和最新的高性能

3、计算机的计算能力的结合,从注重数值理论分析到注重数值计算在工业部门中的应用中来。与以往不同,近年来国际优化领域一个显著的特点是以实际问题为导向,即为解决现实中各种复杂的大规模优化设计、管理与决策问题而发展或开创新的最优化问题分支或运筹学的新领域,探讨求解相应优化问题的有效算法,并将其应用于解决实际问题,检验其有效性与实用性,由此再反过来进一步推动相应优化问题理论与算法的发展。毫无疑问,这一发展趋势仍将继续。-3-与以往不同,近年来国际优化领域一个显著的特点是以实际问题为导向,即为解决现实中各种复杂的大规模优化设

4、计、管理与决策问题而发展或开创新的最优化问题分支或运筹学的新领域,探讨求解相应优化问题的有效算法,并将其应用于解决实际问题,检验其有效性与实用性,由此再反过来进一步推动相应优化问题理论与算法的发展。毫无疑问,这一发展趋势仍将继续。由于海量数据在科学研究和生产实际的多个领域普遍存在,人们越来越关心如何应用计算机更快、更好地实现复杂数据的分析处理工作。面对这一挑战,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先

5、不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。统计计算作为数据挖掘和知识发现的重要方法,与当前计算机的强大计算能力相结合,发展有效实用的统计计算理论与方法,应用于解决实际领域中诸如优化、非线性方程求解、数值积分、数据融合等问题以及海量数据的分析,已成为目前本学科领域关注和研究的焦点问题,是今后发展的必然趋势。随着科技的发展,工业应用中的系统规模越来越大,也越来越复杂,尤其在微电子领域情况更是如此。为满足现代高速电路设计与模拟的高性能要求,需要对复杂集成系统构造新型降阶与快速计算方法,目的是为现代电子模拟算法植入电

6、子设计自动化软件库奠定必要的数学理论基础。算法基础的主要研究任务是针对新的复杂系统进行算法分析、模拟与设计,算法综合和算法实现等。大型复杂系统的新型模拟算法无论在理论研究还是在实际应用中在国际上都具有重要性,也符合当今国家高技术研究与发展的需求。(二)选题依据和意义信息处理技术是解决国民经济建设、国家安全与社会发展中一系列重大需求问题的共性基础。该方面任何理论与方法上的突破,都将会对我国国民经济和社会的可持续发展,对国家安全与国防实力的提升,对信息产业的升级换代等带来巨大的推动作用。模拟人的认知(特别是视感知)

7、机理,将认知科学成果、数学分析方法与信息处理技术相结合,发展创新的高效智能化信息处理技术,是信息领域的重点发展方向。本研究方向满足这一国家需求。工程中许多问题需要求解偏微分方程某些边值问题或初边值问题,目前的研究还主要停留在理论分析阶段,和实际工程问题的要求相差悬殊,需要以后努力将理论分析成果应用到实际工程问题中去,直接为实际问题服务,产生好的经济效益。-3-由于最优化理论与算法方向本身所具有的特殊应用背景,本方向的发展及其研究成果不仅有助于我国各级政府与管理部门科学地制定决策或发展规划,而且能指导各种各样的厂

8、矿、企业、公司优化其研发与生产计划,取得最佳效益,统计计算和数据分析本身就是以解决实际领域的问题为出发点,我们的研究成果可以有效地应用于诸如气候、环境、流行病、经济金融、管理等领域的与国计民生密切相关的数据分析问题。随着我国经济的可持续发展以及西部大开发战略的进一步实施,国家对本学科发展和相关研究成果的需求将会更加迫切。(三)总结大型复杂系统,高数据量工程的处理分析时,人为的计算已经无

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