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北师大系统理论专业介绍

已有 5311 次阅读 2008-6-16 23:45 |个人分类:学术资料

北京师范大学系统理论学科是国家重点学科,一直受到学校的重点支持,经过长期的积累和发展,学科已经形成了从本科到博士后流动站的完整人才培养体系。学科拥有雄厚的师资力量和科研实力,是中国高等院校中具有较强教学科研能力的科研单位之一。在方福康教授等学术带头人的带领下,学科点进行非平衡系统的基础理论、生命复杂系统利用非线性模型研究免疫学问题、生态复杂系统、经济复杂性、Multi-agent与遗传算等方面的工作,并取得了丰硕的成果。

历史沿革:
  1979年 成立非平衡系统理论研究所
  1985年 创建系统理论专业
  1990年 取得系统科学首批硕士、博士学位授予权
  1995年 创建系统科学系
  2000年 取得系统科学一级学科博士学位授予权
  2002年 被评为国家重点学科
  2003年 系统科学成为“十五”211工程重点建设项目

研究方向:
  本学科点以复杂性科学的工具和方法为依托,关注复杂性基本理论的探讨和不同复杂系统的分析讨论,研究工作主要围绕以下五个方向开展:
  1、非平衡系统有序结构的形成机制
  着重研究非平衡系统中特定结构的形成机制,在比较一般意义的层次上讨论复杂系统的演化规律等。
  2、社会经济系统的复杂性探索
  以经济作为一个演化着的复杂系统为出发点,开展宏观经济的微观基础研究,讨论金融与实体经济之间的共同演化规律,开展金融市场的复杂性研究,开展人力资本与教育的定量研究,人口、资源环境与生态系统的相互作用和信息共享。
  3、生命生态系统的复杂性研究
  研究免疫系统微观行为的宏观结果及其机制,利用非线性模型研究免疫动力学行为,并与实际数据对比。从复杂性科学的角度研究生态系统中的物质、能量和信息的相互作用机制,以生态位概念为基础建立生态系统演化的一般数学形式。探索生态系统与经济系统的相互作用和演化。
  在生态复杂系统方向,从复杂性科学的角度研究生态系统中的物质、能量和信息的相互作用机制,以生态位概念为基础建立生态系统演化的一般数学形式。
  4、Multi-Agent、遗传算法与复杂适应系统的研究
  以复杂自适应系统CAS(Complex Adaptive Systems)为工具,描述、解决其他领域复杂系统的问题,如模拟生物的行为,模拟社会经济系统的行为等。研究遗传算法的收敛性理论包括不同表示方式的收敛理论和遗传算法PAC可解的收敛复杂性理论。该方向的工作还将编制给予遗传算法的具有自主知识产权的仿真平台。
  5、学习过程中的物质与信息的共同演化的动力学研究
  学习过程中物质与信息的相互作用机制研究是弄清楚信息的积累和传递的重要基础,是理解复杂系统特别生命、生态和人脑的复杂性的基础。为此,在复杂性研究中心中将开展物质与信息的相互作用和共同演化。

学术队伍:
  在北京师范大学以方福康教授为首的研究集体与国际上复杂系统研究同步成长,曾先后有9人到国外做研究,有4人在Brussels, I.Prigogine学派获得博士学位,是此学派的分支, 并长期保持交流。拥有年富力强的后备研究队伍。该学科拥有国内知名学科带头人,拥有一批具有博士学位和国外留学经历的青年学术骨干。近年曾两次主持召开国际会议,并每年有研究人员到国外访问交流,与美、欧、日等国相关领域的学者联系密切。

科研情况:
  本学科针对复杂性基本问题和对具体复杂系统的研究探讨,取得了丰硕的成果,近五年来共发表学术论文300余篇,共被引用达1000多次,承担并圆满完成自然科学基金等国家级项目数十项。主要研究如下:
  1)非平衡系统结构的形成机制,多体系统的动力学和热力学,以随机数学为基本工具和计算机数值计算为手段研究了随机力与非线性系统、随机共振理论研究、输运问题、非线性系统的混沌动力学、时空动力学与混沌、混沌的控制与同步、非线性动力学与统计等。通过十几年的研究,取得了丰硕的成果,特别是随机共振理论研究、时空混沌的同步与控制的研究具有开创性,许多研究论文已成为本领域的经典文献,被多次引用。
  2)针对生命复杂系统利用非线性模型研究免疫学问题,从微观机制出发研究免疫系统的宏观行为使免疫系统的行为得到系统的解释,与实验结果对比,提出预言。通过非线性模型能把免疫系统的微观机制和宏观行为联系起来。
  3)注重生态复杂系统的研究,特别是生态系统生态学的研究,包括种群数量变化的动力学机制,生态系统演化的预警研究,生态系统中的能量、物质与信息的相互作用机制,生态系统与经济系统耦合作用等。目前从复杂性的角度研究生态系统的动力学机制,在国际上也仅仅是刚开始,在国内尚属于空白,本学科点已经在该方向上准备了3年多的时间,对如何用数学语言描述生态系统的演化等问题有了初步的结果。
  4)将经济看作一个演化的复杂系统,目的在于把握经济系统的核心规律,并进而分析实际经济问题,为管理决策提供理论和实证上的依据。这方面的研究工作是多学科交叉融合,自然科学和社会科学进一步结合的具体体现。目前的工作涉及到包括宏观经济动力学,宏观经济的微观基础,金融与实体经济的共同演化规律,经济增长理论,人力资本与技术革新,区域经济动力学,经济分阶段增长,资源环境与经济增长,全球经济等方面。
  5)长期关注Multi-agent与遗传算法的进展并有具体的工作,如:可用于有不同结构的遗传算法;理数空间搜索,把搜索空间开展的无限的变长串遗传算法,树型结构遗传算法;遗传算法的不同表示方式的收敛理论,和遗传算法PAC可解的收敛复杂性理论;及把遗传算法应用于科学发现所建立的发现常微分方程的系统;Multi-Agent系统的宏观行为;具有学习功能的Multi-Agent系统;把Multi-Agent系统用于描述专业分工的演化模拟。
  6)学习过程中物质与信息的相互作用机制的探索,该方向的研究刚刚开始,已对A. Babloyantz、H. Haken、T. Berger、T. Kohonen等人的前沿工作进行掌握。



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