创新科研谱新篇,专注教学育英才

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  ——记上海交通大学计算机科学与工程系符鸿飞

  当今之世,电子计算机技术和以其为基础的互联网科技正深刻地改变着人类的生产生和熟活。与此同時 ,计算机和互联网的下行速率 和安全那此的问题也就成为摆在大伙儿儿头上的一项重要课题。在计算机硬件(怪怪的是集成电路)和软件系统的设计过程中,形式化最好的办法是根据某个或或者 形式规范或属性,使用数学的最好的办法证明其正确性或非正确性。上海交通大学电子信息与电气工程学院怪怪的副研究员符鸿飞长期致力于形式化最好的办法的研究事业,并着重于理论联系实际,尽量将理论成果实现现实生产生活的运用,取得了丰硕的成果。

  在兴趣指引下孜孜以求

  爱因斯坦有句名言:兴趣是最好的老师。但凡要在一项事业中取得成绩,离不开日复一日的辛勤耕耘。同時 ,如孔夫子所言,好之者不如乐之者。从事研究工作,最好是在兴趣的促使下,心无旁骛地孜孜以求。符鸿飞正是那末做的。

  符鸿飞于303年考入上海交通大学计算机科学与技术专业。并非 当都会选泽计算机专业是肯能想探索与数学有一定联系的计算机那此的问题。在本科求学期间,在编写系统多多线程 的过程中,符鸿飞对怎样保证系统多多线程 编写的正确性产生了困惑,或者 在写完系统多多线程 后往往会反复读几遍系统多多线程 ,确保系统多多线程 真正是写对的。这个写系统多多线程 的最好的办法相比一般通过测试检验系统多多线程 的最好的办法下行速率 上要显得慢,或者 通过这个最好的办法写出来的系统多多线程 往往不够较少,或者 后期调试过程也相应比较短。除此以外,符鸿飞对算法理论和自动机理论感兴趣,并协会了计算机科学理论的基础——自动机理论。

  在硕士研究生阶段,符鸿飞选泽了上海交通大学傅育熙教授作为被委托人的导师。傅育熙教授的研究方向是理论计算机科学中的系统多多线程 理论。在他的指导下,符鸿飞对或者 无穷具体情况系统多多线程 模型的可判定性和计算繁复性进行了研究,并在互模拟判定以及模型检测算法方面作出了理论上的贡献。硕士阶段的求学经历让符鸿飞对利用数学最好的办法证明系统正确性的形式化最好的办法领域产生了兴趣。

  基于硕士阶段对形式化最好的办法的兴趣,符鸿飞通过国家公派留学找到了该领域著名学者Joost-Pieter Katoen教授,赴德国亚琛工业大学攻读形式化最好的办法相关的博士。在攻读博士期间,符鸿飞主要研究概率系统形式化验证,并独立自主地给出了诸多相关理论那此的问题的基础算法和计算繁复性。在博士期间,符鸿飞的研究兴趣逐渐由纯理论转向理论与应用相结合。

  在博士后期间,符鸿飞和奥地利科学技术研究院(IST Austria)的Krishnendu Chatterjee教授战略战略合作研究概率系统多多线程 的形式化验证,并发表了多篇关于基础理论的结果。系统多多线程 验证(即针对系统多多线程 的形式化验证)领域是理论和应用相结合的二个多多多多 范例,在理论上回会 开拓新的形式化最好的办法领域,在应用回会 够否 和无运行时错误保证、无安全漏洞等重要的实际应用相结合。系统多多线程 验证方向也和符鸿飞本科时遇到的怎样保证写对系统多多线程 这个那此的问题一致。

  面向实际,取得硕果累累

  科研成果要运用于实际的生产生和熟活当中,发挥其应有的价值。这也是符鸿飞一贯以来从事科研所秉持的理念,目前,他主要研究概率系统多多线程 的形式化验证,致力于促使获得或者 具有实际应用背景的理论结果。

  符鸿飞致力于理论计算机科学中的形式化最好的办法领域。形式化最好的办法是利用数学和逻辑的最好的办法证明计算机系统正确性的研究领域。计算机系统的正确性在安全或任务关键系统中是二个多多多多 核心课题。肯能潜在的漏洞肯能意味着着着重大的人身或财产损失,怎样保证关键系统不跳出 重大漏洞是二个多多多多 重要的那此的问题。作为理论计算机科学的二个多多多多 重要分支,形式化最好的办法为关键系统组件正确性的自动化推理和证明提供了坚实的基础,或者 促使为系统否是是满足或者 关键的正确性性质作出最强的保证。近年来,随着系统那末繁复,通过传统测试最好的办法那末难以覆盖足够多的系统执行路径。或者 ,形式化最好的办法为全覆盖的、自动化的系统正确性证明提供了二个多多多多 行之有效的最好的办法。

  符鸿飞在形式化最好的办法中的二个多多多多 重要方向——模型检测和系统多多线程 验证中也有突出贡献。模型检测是研究怎样验证系统模型正确性的研究领域。在模型检测方面,符鸿飞着力研究概率模型检测的算法、可判定性和计算繁复性,并获得了或者 基础性理论成果。在模型检测算法方面,符鸿飞以独立作者身份给出了关于连续时间马尔可夫过程时序逻辑的二个多多多多 基础模型检测算法,并发表在国际著名形式化最好的办法学术会议FOSSACS、HSCC上。其中发表在HSCC上的论文获得了最佳学生论文奖。在可判定性和计算繁复性理论方面,符鸿飞着力研究离散时间马尔可夫过程上关于互模拟等价关系的可判定性和计算繁复性,并以独立作者或主要贡献者身份在国际著名理论计算机科应学术会议ICALP、FSTTCS上发表多篇重要论文。

  相对于模型检测,系统多多线程 验证是研究怎样验证系统多多线程 正确性的方向。在系统多多线程 验证方面,符鸿飞在系统多多线程 终止性以及运行时间验证方面取得诸多基础性理论结果,并发表在国际顶级形式化最好的办法、系统多多线程 语言理论以及人工智能学术会议POPL、CAV、IJCAI上。首先,符鸿飞作为主要贡献者与战略战略战略合作提出了分级上鞅在同時 含有恶意非选泽性与友善非选泽性概率系统多多线程 上的定义,并给出了线性分级上鞅的合成算法以及相关的计算繁复性,进而为含有非选泽性的概率系统多多线程 终止性与期望运行时间验证提供了二个多多多多 坚实的理论基础;同時 ,符鸿飞在该成果中证明了分级上鞅回会 导出有限步内不终止概率的指数衰减性(POPL 2016,TOPLAS 2018)。其次,符鸿飞通过实代数几何中的或者 数学定理以及半正定规划给出了概率系统多多线程 上合成多项式分级上鞅的二个多多多多 高效算法(CAV 2016)。再次,符鸿飞针对概率系统多多线程 的资源消耗给出了二个多多多多 基础验证算法(IJCAI 2018)。最后,符鸿飞将分级函数推广至非概率递归系统多多线程 ,进而通过线性规划以及实代数几何上的或者 定理给出了二个多多多多 输出非概率递归系统多多线程 精确运行时间的验证算法;该算法回会 有效地输出好多好多 经典递归算法(如归并排序、最近点对算法等)的精确非多项式运行时间 (CAV 2017);同時 ,符鸿飞基于一元递归关系针对随机递归算法给出了二个多多多多 验证精确期望运行时间的高效算法;该算法回会 在线性时间内输出二个多多多多 由随机递归算法导出的递归关系的精确期望运行时间(CAV 2017)。

  截至目前,符鸿飞在理论计算机科学以及形式化最好的办法国际著名会议以及期刊上发表论文14篇。获得过HSCC 2013最佳学生论文奖以及科学中国人2017年度人物。

  在研究中,符鸿飞承担过一项关于大规模并发实时系统模型检验的国家重点项目。该项目的重点在于研究新的理论最好的办法以有效验证兼具随机性、并发性以及实时性形状的大规模系统。随机性、并发性以及实时性也有难以通过直觉或是大规模测试保证正确性的繁复系统性质。通过该项目的研究,促使在为保证大规模概率并发实时系统关键性质方面给出二个多多多多 有效的理论框架。

  在学术兼职方面,符鸿飞为国际著名学术会议和期刊ICALP、VMCAI、FOSSACS、Information and Computation, Information Processing Letters等审稿30篇左右。目前,符鸿飞在上海交通大学带领博士生进行形式化最好的办法的深入研究,并教授《离散数学》、《系统多多线程 语言理论》等与形式化最好的办法相关的课程。同時 ,符鸿飞与博士导师Joost-Pieter Katoen教授、博士后战略战略合作导师Krishnendu Chatterjee教授以及国内著名学者张立军教授等保持战略战略合作关系,同時 推进形式化最好的办法的发展。

  在团队战略战略合作方面,目前,符鸿飞主好多好多 通过与国际国内同時 研究方向的学者进行交流战略战略合作。国外主好多好多 与奥地利科学技术研究院的博士后战略战略合作导师Krishnendu Chatterjee进行战略战略合作研究,国内主好多好多 与上海交通大学(校内战略战略合作)、华东师范大学、中国科学院软件研究好多好多 及北京大学等具有同時 研究方向的学者进行战略战略合作交流。

  开拓创新,自然水到渠成

  创新是科研的灵魂,唯有通过不断创新,才有肯能在研究事业中不断地披荆斩棘,勇攀高峰,符鸿飞确实在被委托人这个研究领域(形式化最好的办法),创新回会 有本身 形式。

  首先,本身 创新形式是通过繁复的数学最好的办法补救二个多多多多 肯能被提出的公认那此的问题。这个形式的创新都要求研究者或研究团队有扎实的数学功底、要有一定补救数学那此的问题的能力、同時 最重要的是要对待补救的那此的问题有充分的兴趣。比如符鸿飞获得HSCC 2013最佳学生论文奖的那篇论文,首先他对这个那此的问题感兴趣,我想要花时间在这个那此的问题上;其次在花时间补救这个那此的问题的过程中,他通过持续的思考并借助被委托人在大学本科时期积累的数学基础补救了这个那此的问题含有一个多多多多 关键的那此的问题(连续性和无初值属性)。符鸿飞被委托人认为兴趣是补救这个那此的问题的关键,或者 这二个多多多多 关键性那此的问题的的补救或许会困难得多。

  其次,创新回会 通过提出新的理论概念、并通过充实的最好的办法说明提出的概念具有理论或实际上的意义。比如符鸿飞最近几年发表在POPL、CAV以及IJCAI上的文章,也有在和战略战略合作导师交流后发现了新的理论点,但是在那此点上展开所获得的结果。目前符鸿飞正在做的有几个课题也是找到了新的理论点,但是研究新的最好的办法以补救那此新的理论那此的问题。符鸿飞认为这个类型的创新都要对这个领域的全局有一定程度的了解。

  再次,符鸿飞提到他研究领域中的创新还回会 通过将理论结果应用到大规模工业系统中,以验证实际系统中的或者 关键性质。肯能符鸿飞是做理论研究的,好多好多 在这方面还那末越多的建树。不过他提到肯能理论和实际应用之间往往趋于稳定比较大的距离,或者 将理论结果转化为实际应用通常都要有二个多多多多 人的团队以及一两年的时间。或者 完成这个类型的创新确实理论上没那此难度,但都要一定的人力和时间。

  最后,符鸿飞提到目前的趋势是完成创新所需的每种越多。除了将理论投入应用的创新都要团队和时间以外,理论性的创新也都要学术同行之间多进行交流,好多好多 但是也都要有能力的学生对理论结果做或者 初步的实验。或者 ,目前想完成创新都要多种每种结合在同時 ,在单一每种方面即使再强也难以达到好的成果。

  面向未来,做好教学工作

  冰冻三尺,非一日之寒。科研成果的取得也离不开一代代研究者在继承的基础上不断创新,开创新篇。良好的传承是研究事业取得大成的重要条件,好多好多 做好教学工作与科研本身 一样重要。

  在教学方面,符鸿飞确实首很难把学生装进首位。比如在设计教学内容的但是回会 考虑那此样的内容是促使学生的,在进行教学的但是回会 先站在学生的宽度看待那此的问题、设想学生会怎样去学习新的知识。学生在学习一门课程前有大伙儿儿被委托人的知识形状,肯能教师严格按照被委托人对课程内容的把握上课,有肯能会意味着着着学生无法将新的知识同原有的知识形状建立起联系,或者 教师首很难从学生的宽度出发讲课,直到学生促使循序渐进地掌握课程内容。同時 ,学生肯能具体情况各不相同,在掌握课程内容方面多有差异,或者 教师要对每个学生也有耐心、尽量补救每个学生的那此的问题。

  其次,在教学的但是,要注意调动学生的积极性、活跃课堂气氛。从前做的好处是学生的注意力会总爱比较集中,同時 学生促使够主动参与到课程的学习中,提高教学效果。

  最后,在课程内容的设置方面都要联系整个专业背景,力求学生在修习过课程回会 够更好地适应专业发展趋势。讲课时都要注意保持讲课逻辑的一致性和内在关联性,使得学生促使融会贯通。同時 ,也都要随时观察学生掌握课程内容的具体情况并进行有必要的干预。

  目前工作以及未来展望

  目前,符鸿飞有或者 关于概率系统多多线程 验证的理论结果正在和战略战略战略合作同時 完成。关于概率系统多多线程 的终止性验证,目前符鸿飞在和上海交通大学理论组战略战略合作完成几项深入的研究;关于概率系统多多线程 资源消耗的验证,符鸿飞目前正在带领上海交通大学理论组的二个多多多多 学生进行研究;而关于概率系统多多线程 的灵敏性验证,符鸿飞也正与华东师范大学的战略战略战略合作同時 开展研究。另外,符鸿飞也在生和熟国科学院软件研究好多好多 及北京大学的或者 研究人员讨论战略战略合作事宜。

  展望未来,符鸿飞的二个多多多多 短期的憧憬是希望那此结果都促使圆满完成,或者 能被学术界认可。长远来看,他希望作出或者 促使应用在工业界关键场合的成果。大伙儿儿相信,经过坚持不懈的积极开拓,假以时日,他一定能得偿所愿。