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 ,计算机和互联网的带宽和安全大问题也就成为摆在大伙儿身后的一项重要课题。在计算机硬件(特别是集成电路)和软件系统的设计过程中,形式化法律辦法 是根据某个或之前 形式规范或属性,使用数学的法律辦法 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特别副研究员符鸿飞长期致力于形式化法律辦法 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,最好是在兴趣的利于下,心无旁骛地孜孜以求。符鸿飞正是没办法 做的。

  符鸿飞于2003年考入上海交通大学计算机科学与技术专业。之前 当都不 选折 计算机专业是之前 想探索与数学有一定联系的计算机大问题。在本科求学期间,在编写应用多多线程 的过程中,符鸿飞对怎样保证应用多多线程 编写的正确性产生了困惑,之前 在写完应用多多线程 后往往会反复读几遍应用多多线程 ,确保应用多多线程 真正是写对的。之前 写应用多多线程 的法律辦法 相比一般通过测试检验应用多多线程 的法律辦法 带宽上要显得慢,之前 通过之前 法律辦法 写出来的应用多多线程 往往匮乏较少,之前 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,并法学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,符鸿飞选折 了上海交通大学傅育熙教授作为之前 人的导师。傅育熙教授的研究方向是理论计算机科学中的应用应用多多线程 理论。在他的指导下,符鸿飞对之前 无穷具体情况应用应用多多线程 模型的可判定性和计算复杂化性进行了研究,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法律辦法 证明系统正确性的形式化法律辦法 领域产生了兴趣。

  基于硕士阶段对形式化法律辦法 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法律辦法 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大问题的基础算法和计算复杂化性。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教授相互公司合作 研究概率应用多多线程 的形式化验证,并发表了多篇关于基础理论的结果。应用多多线程 验证(即针对应用多多线程 的形式化验证)领域是理论和应用相结合的另一一三个小多多范例,在理论上都还都还可以 开拓新的形式化法律辦法 领域,在应用上也都还都还可以 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。应用多多线程 验证方向也和符鸿飞本科时遇到的怎样保证写对应用多多线程 之前 大问题一致。

  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,他主要研究概率应用多多线程 的形式化验证,致力于都还都还可以获得之前 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法律辦法 领域。形式化法律辦法 是利用数学和逻辑的法律辦法 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另一一三个小多多核心课题。之前 潜在的漏洞之前 是因为重大的人身或财产损失,怎样保证关键系统没办法 先重大漏洞是另一一三个小多多重要的大问题。作为理论计算机科学的另一一三个小多多重要分支,形式化法律辦法 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,之前 都还都还可以为系统否有有满足之前 关键的正确性性质作出最强的保证。近年来,随着系统没办法 复杂化,通过传统测试法律辦法 没办法 难以覆盖足够多的系统执行路径。之前 ,形式化法律辦法 为全覆盖的、自动化的系统正确性证明提供了另一一三个小多多行之有效的法律辦法 。

  符鸿飞在形式化法律辦法 中的另一一三个小多多重要方向——模型检测和应用多多线程 验证中都不 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、可判定性和计算复杂化性,并获得了之前 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另一一三个小多多基础模型检测算法,并发表在国际著名形式化法律辦法 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。在可判定性和计算复杂化性理论方面,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复杂化性,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科学学术会议ICALP、FSTTCS上发表多篇重要论文。

  相对于模型检测,应用多多线程 验证是研究怎样验证应用多多线程 正确性的方向。在应用多多线程 验证方面,符鸿飞在应用多多线程 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法律辦法 、应用多多线程 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相互相互公司合作 提出了分级上鞅在同時 涵盖恶意非选折 性与友善非选折 性概率应用多多线程 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复杂化性,进而为涵盖非选折 性的概率应用多多线程 终止性与期望运行时间验证提供了另一一三个小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都还都还可以 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之前 数学定理以及半正定规划给出了概率应用多多线程 上合成多项式分级上鞅的另一一三个小多多高效算法(CAV 2016)。再次,符鸿飞针对概率应用多多线程 的资源消耗给出了另一一三个小多多基础验证算法(IJCAI 2018)。最后,符鸿飞将分级函数推广至非概率递归应用多多线程 ,进而通过线性规划以及实代数几何上的之前 定理给出了另一一三个小多多输出非概率递归应用多多线程 精确运行时间的验证算法;该算法就说 否有效地输出全都经典递归算法(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另一一三个小多多验证精确期望运行时间的高效算法;该算法都还都还可以 在线性时间内输出另一一三个小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法律辦法 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法律辦法 以有效验证兼具随机性、并发性以及实时性价值形式的大规模系统。随机性、并发性以及实时性都不 难以通过直觉或是大规模测试保证正确性的复杂化系统性质。通过该项目的研究,都还都还可以在为保证大规模概率并发实时系统关键性质方面给出另一一三个小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200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法律辦法 的深入研究,并教授《离散数学》、《应用多多线程 语言理论》等与形式化法律辦法 相关的课程。同時 ,符鸿飞与博士导师Joost-Pieter Katoen教授、博士后相互公司合作 导师Krishnendu Chatterjee教授以及国内著名学者张立军教授等保持相互公司合作 关系,同時 推进形式化法律辦法 的发展。

  在团队相互公司合作 方面,目前,符鸿飞主就说 通过与国际国内同時 研究方向的学者进行交流相互公司合作 。国外主就说 与奥地利科学技术研究院的博士后相互公司合作 导师Krishnendu Chatterjee进行相互公司合作 研究,国内主就说 与上海交通大学(校内相互公司合作 )、华东师范大学、中国科学院软件研究全都及北京大学等具有同時 研究方向的学者进行相互公司合作 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,才有之前 在研究事业中不断地披荆斩棘,勇攀高峰,符鸿飞其虽然之前 人之前 研究领域(形式化法律辦法 ),创新就说 否有之前 形式。

  首先,之前 创新形式是通过复杂化的数学法律辦法 解决另一一三个小多多之前 被提出的公认大问题。之前 形式的创新必须求研究者或研究团队有扎实的数学功底、要有一定解决数学大问题的能力、同時 最重要的是要对待解决的大问题有充分的兴趣。比如符鸿飞获得HSCC 2013最佳学生论文奖的那篇论文,首先他对之前 大问题感兴趣,你要花时间在之前 大问题上;其次在花时间解决之前 大问题的过程中,他通过持续的思考并借助之前 人在大学本科时期积累的数学基础解决了之前 大问题中另一一三个小多多关键的大问题(连续性和无初值属性)。符鸿飞之前 人认为兴趣是解决之前 大问题的关键,之前 这另一一三个小多多关键性大问题的的解决或许会困难得多。

  其次,创新都还都还可以 通过提出新的理论概念、并通过充实的法律辦法 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,都不 在和相互公司合作 导师交流后发现了新的理论点,之前 在有有哪些点上展开所获得的结果。目前符鸿飞正在做的哪几个课题也是找到了新的理论点,之前 研究新的法律辦法 以解决有有哪些新的理论大问题。符鸿飞认为之前 类型的创新必须对之前 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都还都还可以 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之前 关键性质。之前 符鸿飞是做理论研究的,全都在这方面还没办法 没办法 来越多的建树。不过他提到之前 理论和实际应用之间往往指在比较大的距离,之前 将理论结果转化为实际应用通常必须另一一三个小多多多人的团队以及一两年的时间。之前 完成之前 类型的创新虽然理论上没办法 哪些难度,但必须一定的人力和时间。

  最后,符鸿飞提到目前的趋势是完成创新所需的主次没办法 来越多。除了将理论投入应用的创新必须团队和时间以外,理论性的创新也必须学术同行之间多进行交流,全都之前 也必须有能力的学生对理论结果做之前 初步的实验。之前 ,目前想完成创新必须多种主次结合在同時 ,在单一主次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,全都做好教学工作与科研之前 一样重要。

  在教学方面,符鸿飞虽然首真难把学生放到首位。比如在设计教学内容的之前 都还都还可以 考虑有哪些样的内容是利于学生的,在进行教学的之前 都还都还可以 先站在学生的淬硬层 看待大问题、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之前 人的知识价值形式,之前 教师严格按照之前 人对课程内容的把握上课,有之前 会是因为学生无法将新的知识同原有的知识价值形式建立起联系,之前 教师首真难从学生的淬硬层 出发讲课,直到学生都还都还可以循序渐进地掌握课程内容。同時 ,学生之前 具体情况各不相同,在掌握课程内容方面多有差异,之前 教师要对每个学生都不 耐心、尽量解决每个学生的大问题。

  其次,在教学的之前 ,要注意调动学生的积极性、活跃课堂气氛。就说 做的好处是学生的注意力会时不时比较集中,同時 学生也都还都还可以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必须联系整个专业背景,力求学生在修习过课程都还都还可以 够更好地适应专业发展趋势。讲课时必须注意保持讲课逻辑的一致性和内在关联性,使得学生都还都还可以融会贯通。同時 ,也必须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,符鸿飞有之前 关于概率应用多多线程 验证的理论结果正在和相互相互公司合作 同時 完成。关于概率应用多多线程 的终止性验证,目前符鸿飞在和上海交通大学理论组相互公司合作 完成几项深入的研究;关于概率应用多多线程 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另一一三个小多多学生进行研究;而关于概率应用多多线程 的灵敏性验证,符鸿飞也正与华东师范大学的相互相互公司合作 同時 开展研究。另外,符鸿飞也在生和熟国科学院软件研究全都及北京大学的之前 研究人员讨论相互公司合作 事宜。

  展望未来,符鸿飞的另一一三个小多多短期的憧憬是希望有有哪些结果都还都还可以圆满完成,之前 能被学术界认可。长远来看,他希望作出之前 都还都还可以应用在工业界关键场合的成果。大伙儿相信,经过坚持不懈的积极开拓,假以时日,他一定能得偿所愿。