普适计算的现状与趋势
普适计算的现状与趋势（转载）
2010-10-09 16:48:29| 分类：默认分类| 标签：|字号大中小订阅
随着计算机、网络等技术的蓬勃发展，信息技术的软件和硬件环境均发生了巨大的变化，这种变化使得由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空间逐渐融为一体。在这种背景下，普适计算应运而生。南开大学计算机系教授辛运帏博士等对国内外普适计算的现状与趋势，以及天津普适计算研究的切
入点进行了分析。
一、普适计算的提出
普适计算(Pervasive Computing)也称无处不在计算(Ubiquitous Computing)，它集移动通信技术、计算技术、小型计算设备制造技术、小型计算设备上的操作系统及软件技术等多种关键技术于一体，通过将普适计算设备嵌入到人们生活的各种环境中，使通信服务以及其它基于信息网络的各种“以人为中心”的计算和信息访问服务在任何时候、任何地点都成为可能，许多计算设备通过全球网络为使用者提供更加人性化
的服务。
普适计算技术彻底地改变了“人使用计算机”的传统方式，让人与计算环境更好地融合在一起，在不知不觉中达到“计算机为人服务”的目的。普适计算技术以人的需求为中心，从根本上改变了人去适应机器计算的被动式服务思想，强调用户能在不被打扰的前提下主动、动态地接受网络服务。它改变了计算只局限于桌面进行的传统，使用户能以各种灵活的方式享受计算能力和系统资源。它将计算嵌入到人们的日常生活中，实现任何地点、任何时候、任何人都能访问任何信息的交互，能在真正意义上实现以人为本的生活
方式。
二、普适计算体系结构
普适计算体系结构主要包括普适计算设备、普适计算网络、普适计算中间件、人机交互和觉察上下文计
算四个方面。
1．普适计算设备：一个智能环境可以包含不同类型的设备，如传统的输入输出设备、无线移动设备和智能设备。理想状态下，普适计算应该包括全球范围内嵌入的具有主动或者被动智能型的每一个设备，能够自动搜集、传递信息，并且根据信息采取相应行动。
2．普适计算网络：随着计算机软硬件技术的发展，普适计算设备的数量将成倍增长，这对现有技术提出了更高的要求。除了扩展基本结构以适应需要之外，全球化网络也必须修改现有的应用来完成普适计算
设备到现实社会系统的集成。
3．普适计算中间件：除了分布式计算和移动计算，普适计算还需要中间件来完成网络内核与运行在泛化设备上的终端用户应用程序之间的交互。普适计算中间件应从用户的角度出发协调网络内核和用户行为
间的交互，并且保持用户在泛化计算空间的自然感。
4．人机交互和觉察上下文计算：普适计算使计算和通信能力无处不在的融合在人们生活和工作的现实环境中，人机交互的不可见性是必需的。因此，普适计算提出了一种新的人机交互方式——蕴涵式人机交互，它需要系统能觉察在当时的情景中与交互任务有关的上下文，并据此做出决策和自动地提供相应的服
务。普适计算模式下上下文将随任务而变化，而且由于工作环境是现场，其中的背景情况不但复杂而且是
动态变化的，使上下文的动态性问题更加突出。
三、应用领域
普适计算最重要的应用方向就是各类信息终端产品。普适计算的应用概念最早被IBM公司提出，其目标就是发展更具实用意义的各类信息终端产品，从而真正实现电子商务向信息终端产品的延伸。随着人们对信息服务的需求越来越多样化，信息终端产品的形式也将多姿多彩，功能越来越完善，并且在一个小设备
中往往集成多种功能。
智能空间也是普适计算的重要运用，如智能会议室、作战指挥室、智能教室、能照料老人的智能家居等，它们将极大改变人们未来的生活方式，使人们学习、生活变得更加美好，工作效率更高。数字家庭能通过家庭网关将宽带网络接入家庭，家庭内部的网络可以是无线或有线的。在家庭内部，手持设备、PC或者家用电器通过有线或者无线的方式连接到网络，从而形成了一个无缝、交互和普适计算的环境。
普适计算的的第三个应用领域是普遍信息访问，就是使用户能够在任何时间和地点，以任何方式访问到他们认为有用的信息。由于普适计算系统中的信息设备可随身携带，因此当这样的设备进入到新环境中时，它能自动地发现环境中可用的资源和服务，并与它们进行交互，从而给用户提供方便的服务。
普适计算的另一个应用领域是商业识别用RFID芯片。RFID芯片可代替现在商品上的条形码，它不仅能够提供商品的价格、名称，还能够提供更多有用的信息。例如药瓶上的芯片可以给消费者提供药厂的相关信息、药品的成份、药品的适用症、药品禁忌等，水果蔬菜上的芯片还可以提供农药的喷施情况及残留情况，贴在衣服上的芯片可以提供衣服的材料、产地、规格等等。
四、发展趋势
普适计算描述了具有丰富计算资源和通信能力的人和环境之间关系的场景，这个环境与人们逐渐地融合在一起。它把计算机嵌入到各种类型的设备中，建立一个将计算和通信融入人类生活空间的交互环境，从而极大地提高个人的工作及与他人合作的效率，但这种能嵌入的计算机不再是传统意义上的计算机了。随着微电子工艺的发展，电子设备越来越向微小型化发展，同时它的价格也越来越低。这使得将微小型计算
设备嵌入到环境中成为可能。
普适计算所需的软件技术也基本成熟，而在基于自然语言理解的普适计算环境中，人和计算机的交互将更加自然，使得普适计算环境更人性化。人机交互研究也将是普适计算研究的一个重要领域。
普适计算的计算机网络正在形成以互联网为核心，以多种无线网以及移动网为接入的更加广泛的异构集成网络。计算机网络协议功能更强，以满足不同数据通信特点的应用，同时IPv6的应用会大大增加网络地址范围，在可预见的未来为每个设备提供网络地址。从网络带宽上来看，有线主干网逐渐采用光纤，802.11、蓝牙(Bluetooth)逐渐成为无线局域网的常用标准，移动网正在向3G、4G甚至5G演变。这些情况表明，一种高带宽、覆盖全球的统一网络，即无处不在网络(Ubiquitous Network)正在形成。这种网络可允许任何具有IP地址的设备上网，任何上网设备都可享受网络服务。
为适应普适计算环境下各种设备上网的需求，面向21世纪的嵌入式系统要求配备标准的一种或多种网络通信接口，嵌入式系统将不再是“信息孤岛”。针对外部联网要求，嵌入设备必需配有通信接口，相应需要TCP/IP协议簇软件支持；由于家用电器相互关联及现场设备的协调工作等要求，新一代嵌入式设备还需具备IEEE1394、USB、CAN、蓝牙等通信接口，同时也需要提供相应的通信组网协议软件和物理层驱
动软件等。
普适计算是对计算模式的革新，对它的研究虽然还刚刚开始，但是它已显示了巨大的生命力和深远的影响。普适计算的新思维极大地活跃了学术思想，推动了对新型计算模式的研究。目前已出现了许多诸如平
静计算(Calm Computing)、日常计算(Everyday Computing)、主动计算(Proactive Computing)等新的研究
方向。
南开大学计算机系教授辛运帏博士等对国内外普适计算的现状与趋势，以及天津普适计算研究切入点进行
的分析。
五、国内目前的研究进展
目前国内非常重视普适计算的研究，并将其列入国家自然科学基金委信息科学部2003年资助的18个重点项目之一。国内的研究主要在普适计算环境中间件、普适计算中私有信息保护问题、普适计算环境的协调管理、软件结构、觉察上下文计算、人机界面几方面展开，各主要研究机构都在积极开展有关普适计
算的研究。
中国科学院软件研究所正开展“无处不在计算环境下智能人机交互研究”，它从计算智能和分布式认知心理学着手，研究通过计算智能来处理人机交互的上下文信息感知问题，建立无处不在计算环境下人机交互动态行为的描述方式和用户意图获取模型。自动化研究所也有一些相关的研究，如对无处不在计算环境中的身份鉴别与行为理解的研究，对人脸、指纹、虹膜、笔迹、步态等的识别来进行身份鉴别，支持人脸跟踪，研究智能机器人自然语言交流，同时在手写体识别、语音识别方面都有不错的研究成果。计算所在高性能计算和网格技术的研究方面也取得了显著的成果。心理所对注意维度转移进行了一系列的相关研究。
清华大学从人机系统对无处不在计算开展了工作，着重研究人和计算机一起工作的方式和技术，从人机系统的层次研究人机交互。交互与媒体集成研究所对普适计算展开了研究，比较著名的有Smart Class项目。该项目将普适计算和远程教育相结合，建立智能远程教室。在智能教室中，教师的操作包括调用课件、在电子黑板上作注释、与远方的学生交流等。系统能根据对教师动作的理解，在不同的场景下向远方的学生转发相应的视频镜头或电子黑板内容，并自动记录上课的内容。
北京大学成立了普适计算实验室(Ubiquitous Computing Laboratory)。目前开展的研究侧重在开发和设计通用的信息访问和传送平台，存在论工程(Ontology Engineering)和基于存在论的语义网页(Semantic Web)，自适应代理(Adaptive Agent)系统的结构，应用于科学、工程和国防的基于知识的系统。
六、天津普适计算研究的切入点
普适计算研究内容主要包括两个方面：自然的人机交互和网络计算。目前极需要搭建一个普适计算实验研究环境，这是研究的基础和前提。该环境要求高速、可靠、稳定、大容量、网络化、智能化、个性化并重，并解决网络接入问题。同时选择普适计算中的几个关键技术展开研究，研究在嵌入式计算、无线通信和分布式计算技术的支持下，把由计算和通信结点及系统组成的信息空间与人类生活的物理空间集成为和谐的人机交互信息环境的理论和技术，并以此为基础带动相关研究。所有这些研究可为天津数字化城市的建设打下必备基础，同时使得天津能在国内普适计算研究中处于较领先的地位。结合天津的实际情况，可
以选择下面几个方面作为研究的切入点：
1．智能普适计算设备及其支撑软件。重点开展应用于普适计算环境中手持普适计算设备的研究，特别是通用性强、功能完备、体积小、功耗低的智能设备的预研，并带动相关产业的发展。保留目前智能卡等产品的方便性，并根据实际需要扩展完善功能，满足无处不在的使用要求。借鉴目前各种卡类系统及“一卡通”项目研究中已经取得的成果和经验，开发配套的应用系统，提高工作效率，改善生活方式和质量。结合嵌入式设备的开发，提升面向行业的嵌入式软件自主研发能力，形成行业标准与规范。
2．人机交互理论。重点开展人机交互方式的基础性研究。智能普适计算设备使用的前提是人机交互瓶颈的根本突破。目前普适计算的研究还停留在实验室范围内，虽然取得了一些成果，但还没有形成统一的、规范的普适计算体系结构，其最大的问题之一就是还没有解决其中的人机交互问题。人机交互的研究重点是上下文感知和人与普适计算交互的环境。应重点研究新的人机交互模式，突破传统的“人使用计算机”的
模式，尽量采用自然、和谐的手段，将人与计算机共同包融于计算环境中，在自然语言理解、认知感知、
知识理解等理论方面有所突破。
3．网络环境的搭建。普适计算得以实施，其前提是要建立一个比较完备的基础网络设施，形成一个良好的网络环境，包括有线网络及无线网络。由于普适计算设备的数量庞大，并且需要有识别及定位功能，所以需要研制新一代的网络设备，包括建设Ipv6网络，研究网络协议及操作系统对可移动性的支持，重点解决带宽问题(这需要巨大的无线带宽)和网络接入问题，以满足实时的、快速的、大数据量的信息传输需
要。另外网络安全等问题也是不能忽视的。
4．软件方法研究。普适计算是一种新的计算模式，其基础性、战略性、前瞻性和重大关键共性的软件研发技术是另一个受关注的热点。在一个无所不包的环境中，集中式数据中心研究、数据标准的制订、软件体系架构及软件系统开发方法等应成为首要研究目标。
5．中间件产品系列研究。普适计算环境中的设备多为异构的，且数量庞大，将这些设备无缝集成仍具有很大挑战。考虑到大量日常和消费类设备的接入，以及设备智能程度的差别(如实验室的PC机与街边的自动售货机)，开发普适计算系统的中间件显得愈发急迫和必要。中间件技术是解决产品异构的一个很好途
径，可以屏蔽设备的不均衡性，是目前研究的热点。
计算材料学
计算材料学 计算材料学是近20年里发展起来的一门边缘学科. 它运用固体物理理论, 理论化学和计算机算法来研究材料里的一些实验研究有困难的课题. 它是材料研究里的"计算机实验". 本课程主要介绍计算材料学里的原子和纳米尺度模拟的一些常用方法, 如原子相互作用势、最小能量法、分子动力学、蒙特卡洛方法, 也简单介绍了电子－原子尺度的模拟方法、微观－介观尺度的模拟方法、介观－宏观尺度的模拟方法和跨尺度模拟方法. 本课程还采用材料研究中的实际例子来说明这些方法的运用. 课程性质： 学时：32 对象：研究生 教学用语：中文/英语 先修课要求：高等数学, 大学物理, 量子与统计，固体物理 教学内容 1．绪论(2学时) 1.1 计算材料学的发展概况 1.2 计算材料学的范围与层次 2．原子相互作用势(4学时) 2.1 原子相互作用势的一般形式 2.2经验性对势 2.3 多体势 2.4 壳模型 2.5 键级势 3．最小能量法(6学时) 3.1 完整晶体结构模拟
3.2 缺陷模拟 3.3 自由能最小能量法 3.4 表面结构模拟 4．分子动力学方法(6学时) 4.1 原子系统的运动方程 4.2 运动方程的积分 4.3 边界条件 4.4 分子动力学方法在材料科学中的应用 5．蒙特卡洛方法(6学时) 5.1 随机数 5.2 蒙特卡洛积分 5.3 Metropolis蒙特卡洛方法 5.4蒙特卡洛方法的误差 5.5 蒙特卡洛方法在材料科学中的应用 6．电子－原子尺度的模拟方法简介(3学时) 6.1 Hartree-Fock 方法 6.2 分子轨道理论 6.3 从头计算法 6.4 紧束缚势方法 6.5 局域电子密度泛函理论 7．微观－介观尺度的模拟方法简介(3学时) 7.1 离散位错静力学和动力学 7.2 Ginzburg-Landau相场动力学模型
云计算的发展现状
学号1307030124 天津城建大学 云计算得发展现状 学生姓名周建起 班级网络一班 计算机与信息工程学院 2016年5月28日 国外“云计算”发展现状: Google在于2007年10月在全球宣布了云计划,Google与IBM开展雄心勃勃得合作,要把全球多所大学纳入“云计算”中。 IBM于2007年8月高调推出“蓝云(Blue Cloud)”计划,这一计划已经在上海推出。IBM得Willy Chiu透露,“云计算将就是IBM接下来得一个重点业务。”这也就是IBM扩张自身领地得绝佳机会,IBM具有发展云计算业务得一切有利因素:应用服务器、存储、管理软件、中间件等等,因此IBM自然不会放过这样一个成名机会,提出了“蓝云计划”。 亚马逊(Amazon、)于2007年向开发者开放了名为“弹性计算机云”得服务,让小软件公司可以按需购买亚马逊数据中心得处理能力。 2007年11月,雅虎也将一个小规模得服务器群,即“云”,开放给卡内基-梅隆大学得研究人员。惠普、英特尔与雅虎三家公司联合创立一系列数据中心,目得同样就是推广云计算技术。 而另外一家以虚拟化起家得公司VMware,从2008年也开始摇起了云计算得大旗。VMware具有坚实得企业客户基础,为超过19万家企业客户构建了虚拟化平台,而虚拟化平台正成为云计算得最为重要得基石。没有虚拟化得云计算,绝对就是空中楼阁,特别就是面向企业得内部云。到目前为止,VMware已经推出了云操作系统vSphere、云服务目录构件vCloud Director、云资源审批管理模块vCloud Request Manager与云计费vCenter Chargeback。VMware致力于开放式云平台建设,就是目前业界唯一一款不需要修改现有得应有就能将今天数据中心得应用无缝迁移到云平台得解决方案,也就是目前唯一提供完善路线图帮助用户实现内部云与外部云联邦得厂家。 云计算得标准也在国外快速发展,目前最典型得两个云标准就就是OVF与
我国云计算的现状、问题和对策
我国云计算的现状、问题与对策 2011-8-5 目前云计算应用市场规模较小 记者：“云计算”是现在很热的词汇，又是“十二五”规划中的重点项目，政府和业界对云计算都表现出很大的热情。目前我国的云计算发展刚刚起步，是什么样的情况？ 田杰棠：目前对于云计算产业还没有官方的统计数据，比较有代表性的是赛迪顾问和计世资讯的统计数据。因为对云计算应用的理解不一样，两家的统计口径也就不同，计世资讯的统计数据包括了搜索引擎和网络游戏。虽然统计的口径宽窄不同，但还是能够反映出我国云计算应用市场规模较小、软件服务占主体地位的现状。两家公司对云计算在国内未来发展趋势的判断也比较一致，预测在2013年将达到1143亿元的规模。埃森哲的调查结果也显示，未来两年内我国与云有关的活动将会显著增加，预计云的使用量将增加一倍以上。 记者：你认为目前我国云计算应用市场规模小是什么原因造成的？ 田杰棠：普通大众应该是在推广到一定的程度以后才会大规模使用云，就像互联网一样，如果大家都用，推广起来就比较快。中国的多数企业用户对使用云计算还存在疑虑。埃森哲的统计显示，不到20%的受访企业在使用公有云服务，多数企业更多地倾向于创建私有云而不是委托给云服务商。 在企业内部搭建私有云平台，对企业的发展的确有好处。国内的私有云建设速度还是很快的，但多集中在一些实力强大的大型国企中。小企业感觉没有能力也没有必要建立自己的私有云，委托给运营商又有顾虑，所以对云应用的接受程度比较低，这就造成我国与其他云计算应用先进国家相比规模较小。这是新生事物必经的引入过程。计世资讯预计2011年我国的云计算市场进入成长阶段，2015年进入成熟阶段。 记者：云计算在现阶段的普及程度并不算太高，但政府的推动态度是十分积极的，许多地方将发展云计算提到战略性新兴产业的高度写入文件。前几天成都刚出台了《成都云计算应用与产业发展“十二五”规划纲要》。计划到2015年建成云服务、基础软硬件设备生产、云终端产品制造三大产业集群，产业规模达到3000亿元的“全球最大云服务和终端产品制造基地”。这算不算是我国云计算发展的一个特点？ 田杰棠：这是我国云计算发展的现状之一，地方政府表现出高度热
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我国云计算的现状及发展
我国云计算的现状及发展 通信工程张翔 20081060255 摘要：本文介绍了云计算的定义以及我国的云计算发展的一些现状和未来的发展。关键词：云计算、服务 0.引言 随着计算机以及网络技术的发展，计算机性能的增长将面临瓶颈，而网络技术的发展使得在全球范围内共享一些计算资源成为可能，因此，我们应利用大量的网络资源，而不是个人手中的个别计算资源来提供高性能服务。在这个背景下，提出了云计算这个概念，它是一种将大量计算资源、存储资源与软件资源链接在一起形成巨大规模的共享虚拟IT资源地，为远程计算机用户提供“呼之则来，挥之则去”的IT服务的思想。为网络技术的发展提供了一个新的方向。 1.云计算的定义 云计算现在已经成为了一个热点科学项目，很多的专家都跳出来给出了自己关于云计算的定义，使得定义五花八门，同时他们对于其它定义加以批判，宣扬自己的定义才是最正确的，让人有些难以去判断到底谁对谁错，我自认不是专家，没能力去给一个新的东西去下定义，所以这里结合我的题目所给出的定义是'中国云计算网'给出的：云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些科学概念的商业实现。 这是从云计算的发展脉络的角度给出的定义，主要说明了云计算的历史，不是很好让人理解，同时也不够全面，但是却反应了中国对于云计算方面的技术掌握不是很多，许多方面尚在起步阶段。虽然专家们对于定义的争论不定，但对于云计算的本质特征或者说优点和特点却是统一意见的。由这些特征和特点，大家可以去定义自己心中的云计算。其本质特征为分布式的计算和存储特性，高扩展性，用户友好性，良好的管理性，用时付费等。 特点：1.云计算系统提供的是服务，不需要用户去掌握一定知识的情况下才能使用，相当傻瓜式相机拍照一样适用于大众群体。 2.高可用性。通过集成海量存储和高性能的计算能力，云能提供较高的服务质量。 3.经济性。组建一个采用大量的商业机组成的集群相对于同样性能的超级计算机花 费的资金要少很多。 4.服务多样性。用户可以支付不同的费用，以获得不同级别的服务。
云计算发展现状和应用前景
1云计算的概述 1.1、云计算定义 云计算（Cloud Computing）概念的直接起源是亚马逊 EC2（Elastic Compute Cloud 的缩写）产品和Google-分布式计算项目，云计算是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，云计算是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多台服务器所组成的庞大系统，经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大的网络服务。 1.2、云计算分类 云服务按照服务的类别可以分为三种：即公共云、私有云和混合云。公共云是由第三方（供应商）提供的云服务。它们在公司防火墙之外，由云提供商完全承载和管理。私有云是在企业内提供的云服务。这些云在公司防火墙之内，由企业管理。混合云，顾名思义就是公共云和私有云的混合。 云计算按应用模式可以分成IaaS（基础设施级服务）、PaaS（平台级服务）和SaaS（软件）。IaaS就是给使用者提供最简单的计算存储和网络等等能力，让用户自己搭建自己的业务平台。PaaS，在云计算平台之上抽象出一些比较简单易用的接口和能力，让用户能够在这个平台上快速搭建自己的应用。SaaS，把应用或者软件作为服务传送给用户，用户可以通过任何网络设备使用这个程序。 1.3云计算的特点 (l)按需服务 “云”是一个庞大的资源池,涵盖了除硬件基础设置外的所有计算机资源。用户在使用计算机时,只需一台个人计算机或一部手机等能上网的终端设备,其他所需要的应用软件、系统软件都不需要安装,由互联网上的云端提供即可,用户只按需支付一定的服务费即可。用户所处理的数据或资料不必存储在本地,而是保存在云端的数据中心处。用户可以在任何时间、任何地点通过云继续自己的工作或查找需要的信息,从而实现随用随取,就像自来水、电、煤气等一样按需使用、按需服务、按需付费。 (2)强大的存储、计算能力 云端的管理系统规模非常庞大,一般拥有上百万台服务器,即便是企业的私有云一般也拥有数百上千台服务器。因此,云能赋予用户前所未有的计算能力和存储能力,可以完成用户的各种业务需求。 (3)高可靠性 云端提供了最可靠、安全的数据存储中心,由最专业的团队来管理信息。因此,用户不必担心数据丢失、病毒人侵等问题产生。同时,严格的权限管理策略可以确保用户信息的保密性和与指定其他用户的数据共享。 (4)分层服务 云计算包括3个层次的服务:基础设施级服务(IaaS)、平台级服务(PaaS)和软件服务
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大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
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计算材料学讲稿-6
第一次课绘制简单分子 一、画一个苯酰胺 目的：介绍Materials Visualizer中画结构的工具。 用到的模块：Materials Visualizer 化学家每天都要处理很多种类的小分子和中间物。所以容易的创建模型对建模环境都是很重要的。苯酰胺是典型的小分子结构。以下通过建立他的结构来学习Materials Studio。下面是要建立的苯酰胺的结构： Benzamide 1.创建3D文档： 从菜单中选择File | New...打开New Document对话框。选择3D Atomistic Document（三维原子文档），按OK。建立了一个三维窗口，工程管理器中显示建立了名为3D Atomistic Document.xsd的文件。在工程管理器这个文件名上右击鼠标，选择Rename改名。键入my_benzamide的新名字，按回车。选择File | Save 命令，或按标准工具条中的按钮。在my quickstart文件夹（每个工程都对应一个同名的文件夹）中建立了名为my_benzamide.xsd的文件。 2. 改变到Ball and Stick球棍模型显示方式。 三维窗口中右击鼠标，选择Display Style，打开Display Style对话框，在Atom 选项卡上设置。Materials Studio能在任何显示方式下添加原子。 3. 画环和原子链。
在草画工具条上单击Sketch Ring 按钮，鼠标移到三维窗口。鼠标变为 铅笔行状提示你处于草画模式。鼠标榜的数字表示将要画的环包括的原子数目。可以通过按3-8的数字键改变。确保这个数字为6，三维窗口中单击。画出了一个6个C原子的环。如果安装ALT键单击，产生共振键。 现在单击草画工具条Sketch Atom 按钮，这是通用添加原子工具，可加 入任何元素，默认加入C原子。如下在环上加入两个C原子。在环上移动鼠标，当一个原子变为绿色时单击，键的一端就在这个原子上，移动鼠标再单击就加入了一个C原子，再移动，并双击。这样在环上加入了两个原子。另一种结束添加原子的方法是在最后一个原子位置单击，然后按ESC键。注意，新加入的原子的化学键已经自动加上。 注意：你可以按Undo 按钮取消错误操作。 4、加入氧原子。 按Sketch Atom按钮旁的向下按钮，显示可选元素，选择氧Oxygen，在支链上移动鼠标，当变为蓝色显示时单击，这个原子就有了一个化学键，移动鼠标并双击。加入了O原子。在3D窗口工具条上按按钮，进入了选择模式。 5. 编辑元素类型。 单击链末端的C原子，选定它。选定的对象用黄色显示。按Modify Element按钮旁的箭头，显示元素列表，选择Nitrogen氮，选定的原子就变为了氮原子。单击三维窗口中空白地方，取消选择，就可以看到这种变化了。 6．编辑键类型。 在三维窗口中在C和O原子中间单击选定C－O键。选定的键以黄色显示。按下SHIFT键，单击其它三个相间的键。现在选定了三个C－C键和一个C－O键。 单击Modify Bond 按钮旁的向下按钮，显示键类型的下拉列表，选择Double Bond双键。取消选定。 7. 调整氢原子和结构 现在可以给结构自动加氢。单击Adjust Hydrogen 按钮，自动给模型加入
云计算的发展现状及看法
云计算的发展现状及看法 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准与技术研究院（NIST）将其定义为：“云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。” 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这里所谓的层次，是分层体系架构意义上的“层次”。IaaS，PaaS，SaaS分别在基础设施层，软件开放运行平台层，应用软件层实现。 工业和信息化部副部长尚冰表示，目前我国的云计算已具备一定基础，应用实践正在逐步展开，基础设施也在不断完善中，产业链已经初步形成。 专家介绍，普通市民将很快能够体验到以下这几朵“云”： 卫生云——城市职工医保、城乡居民医保、商业医保等都可通过卫生云异地结算。居民还可用电脑、电视、手机等进行看病预约，并由卫生云定期提醒预防接种、健康体检、慢病检查等保健服务。 政务云——无线政务正在加紧打造中，工商、警务、应急等信息可以通过终端共享。一部手机可以查询多项民生内容，轻松搞定电视缴费、电气查询等事项。 交通云——市民上班或旅游时，可用手机或导航仪查看交通情况，选择最佳路线，查找免费停车位。 另外，备受关注的交通安全问题也将安上“云阀门”。中国铁道学会计算机委
《计算材料学》结课复习
《计算材料学》结课复习 1. 根据模拟对象（空间）尺度和（时间）尺度的不同，我们可以选择相应的方法展开计算材料学模拟。 2.将多原子体系理解为电子和原子核组成的多粒子体系，并利用（绝热近似） 将二者的行为区别对待，从而分别利用（量子力学）和(经典力学）进行处理。 3.材料的性质和行为取决于（组成材料的原子及其电子的运动状态），描述原 子和电子的运动的物理基础是（量子力学）。 4.模拟原子实体系行为的主要方法是（分子动力学），其基本物理思想是求解 一定物理条件下的多原子体系的（牛顿运动方程），给出原子运动随时间的演化，通过（统计力学方法）给出材料的相关性能。 5.描述微观粒子的运动行为采用的是（薛定谔方程），在（<10-13）的微观层次，方程放之四海而皆准。方程建立容易，困难在于（求解）。求解多粒子体系的（薛定谔方程）必须针对具体内容而进行必要的（简化）和（近似）。 6.离子实体系的（牛顿）方程决定着体系的（声波的传导、热膨胀、晶格比热、晶格热导率和结构缺陷等）性质。 7.电子体系的（薛定谔）方程决定着体系的（电导率、热导率、超导电性和磁 学性能）等等。 8.对电子体系的（薛定谔方程）引入（单电子）近似、（自恰场）近似和（非 均匀电子气）理论，建立了（hartree－fock理论）和（密度泛函理论），从 而实现电子体系的方程（可解）。 9.（量子力学）使材料科学的体系和结构都了发生深刻的变化，使化学和物理 学界限模糊理论上（趋于统一），带动材料科学进入（分子水平）。 10. 70余年，量子力学经受物质世界不同领域（原子、分子、各种凝聚态、基 本粒子和宇宙物质等）实验事实的检验，其正确性无一例外。任何（唯象理论）都不可与之同日而语。 11. 量子力学的第一原理方法只借助（5个基本物理常数）：电子电量、电子 ,h, c和k)，不依赖任何（经 质量、普郎克常数、光速和玻耳兹曼常数 (e, m e 验参数）即可正确预测微观体系的状态和性质。 12.材料建模的不同尺度：电子结构(electronic structure) DFT 10-10 , 原 子结构(atomistic) MD/MC 10-8, 微结构 (microstructure) FEM 10-6 , 连续体(continuum)CFD 10-3 13.各种方法的英文名字及简写：密度泛函方法 density functional theory(DFT),分子动力学模拟molecular dynamics (MD), 蒙特卡罗模拟monte carlo(MC), 有限元方法 finite element method (FEM), 计算流体力学Computational fluid dynamics (CFD).
【PDF】计算材料学MDexpRef
计算材料学 分子动力学上机实验教程（2014.04） 课时安排、重要通知、更新、软件下载请见： https://www.360docs.net/doc/6c3469326.html, 上机实验相关软件分类介绍 分子动力学：LAMMPS --- 附录1 操作系统：CentOS（linux）--- 附录2 可视化：Atomeye --- 附录3（课堂使用），OVITO --- 附录4（推荐课下使用） 画图：Gnuplot --- 附录5 文本编辑：Gedit：Linux，GNOME桌面环境下兼容UTF-8的文本编辑器。它使用GTK+编写而成，简单易用，支持包括gb2312、gbk在内的多种字符编码。 远程登录和文件传输：sftp（Xmanager） 附录1. LAMMPS介绍： LAMMPS-Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator, 大规模原子分子并行模拟器。美国Sandia 国家实验室开发，开放源代码且可以免费获取使用，使用者可以根据自己需要自行修改源代码。LAMMPS可以支持包括气态，液态或者固态相形态下、各种系综下、百万级的原子分子体系，并提供支持多种势函数。 且LAMMPS有良好的并行扩展性。 材料领域，LAMMPS已经是准标准化的分子动力学软件。 LAMMPS官网：https://www.360docs.net/doc/6c3469326.html,/ 使用LAMMPS: (1)输入一般至少包括两个： (a)input文件: LAMMPS命令集成在该文本中，可以包括MD相关的模型结构，弛豫条件，加载方式，输出 内容等绝大多数信息。具体每一行语句在官网上有详细的解释。我们学习的一项主要内容是理解和改写input文件。 (b)势函数文件：将势函数的参数等信息独立出来，写成单独的一个文件，在input文件内调入使用。 (2)运行软件： 保证当前目录下写好了input文件和势函数文件，终端上输入命令（串行）: (3)输出一般有三个部分：（所有输出都与input文件与输出相关的指令相关） (a)直接输出在屏幕上，一些程序运行的关键信息直接出现输出屏幕上，一般是整个体系的信息。这些内容默 认保存在https://www.360docs.net/doc/6c3469326.html,mmps文件里，我们称为log文件。 (b)输出记录每个原子信息的文件，有多种形式，我们的到的x.cfg文件是可以被可可视化软件Atomeye直接 读取的。也可以用gedit直接打开，可以看到每一行记录一个原子的信息，比如坐标，速度，动能，势能等。 (c)其它按照input文件中的指令计算并输出的文件或者是对log文件中的内容处理提取得到的文件。同样可 以用gedit打开，我们可以对其进行后续的分析，计算，画图等处理。 Input脚本语法介绍： （LAMMPS版本更新非常快，这里只是对本课程所需的命令及其它部分常用命令的介绍，关注LAMMPS官网https://www.360docs.net/doc/6c3469326.html,/，是学习LAMMPS最有效的方法！） 以下□表示空格,红色表示可更改的参数
云计算发展现状及趋势研究
云计算发展现状及趋势研究 摘要：云计算近年来在越来越多的场合被广泛运用，同各行业逐渐走向深度融合，不仅方便了人们的工作和生活，也引发了人们对云计算的高度关注和热烈讨论，给我们带来的机遇和挑战也是全面的。文章通过阐述云计算的基本概念，分析云计算的特点，国内外云计算的发展现状，以及云计算存在的问题，并对未来云计算的发展趋势作了展望。 关键词：云计算；趋势；现状 20世纪60年代，约翰?麦卡锡提出，“计算迟早有一天会变成公用基础设施”，这就意味着计算能力将来有可能和普通商品一样进行流通，这是云计算最初的起源。2007年10月，美国两大互联网巨头IBM和Google，宣布在云计算技术领域的合作。云计算吸引了大众的关注，越来越多的媒体、公司、技术人员开始追逐云计算。 1 云计算的概述 1.1 云计算的定义 对于云计算的认识，仍在持续的变化之中，从不同的角度出发，对云计算的理解会有些许偏差。但是云计算最基本的概念是相通的，为了便于理解，我们可以把它拆分成3个步骤：（1）通过网络将大量的需要处理的程序自动地拆分成
无数个较小的子程序。（2）交由多部服务器组成的庞大系统搜寻分析。（3）将分析的结果回传给用户。这样处理能使用户按照需要获取计算力、存储空间和信息服务等，并且能提高资源的利用率。 1.2 云计算的特点 从目前的研究现状上看，云计算系统具有以下几个外部特征。（1）超大规模。云具有相当大的规模，大型互联网企业能拥有几十万台服务器，全球最大的搜索引擎谷歌公司甚至拥有一百多万台服务器，云能让客户拥有前所未有的计算能力。（2）虚拟化。云计算虚拟化是指应用在云中某处运行，但用户无需了解，只需要一部终端就可以通过网络服务实现需要的一切。（3）按需服务。云是一个庞大的资源池，用户可以按需购买，云可以像自?硭?、电、煤气这些生活用品一样按需计费。（4）可伸缩性。云的规模可以动态伸缩，在一定限度内变动，以适应应用和用户规模增长的变化。（5）服务可度量。云计算资源的优化和控制能力都具备可度量的特征。 2 云计算的发展现状 当前，虽然世界云计算正在蓬勃发展，但是比如安全问题等关键技术还在不断完善，产品和服务还在持续创新。然而，全球云计算市场规模正在不断扩大，2016年全球云服务市场规模金额为2 094.8亿美元，2017年全球云服务市场规
陈皮的研究进展与发展趋势
陈皮的研究进展与发展趋势 张碧珍 2009083141 （龙岩学院生命科学学院龙岩364012） 摘要：陈皮为芸香科植物橘及其栽培变种的成熟果皮。为合理利用药用资源本，近年来以用较多关于不同产地陈皮陈皮成分及药理作用等研究文献记载，本文对陈皮化学成分、炮制方法、药理作用等研究进行综述。 关键词：陈皮；炮制；化学成分；药理作用；研究进展 陈皮为常用中药，具有理气健脾，燥湿化痰的功能。在药材商品中，由于产地和栽培品种不同，分为广陈皮和陈皮两种，二者均来源于芸香科植物Citus reticulata Blanco及其栽培变种的干燥成熟果皮（广陈皮为变种的茶枝柑果皮）。明代李时珍云：“同补药则补，同泻药则泻，同升药则升，同降药则降。脾乃原气之母，肺乃摄气之签，故橘皮为二经气分之药，但随所配而补泻升降也。”在此理论指导下，陈皮用途广，用量大。近年来不少科研单位对陈皮进行了深入研究，发现新的成分、新的药理作用，本文从炮制、化学成分、药理研究进展三方面进行综述。 1.陈皮的基本概况 陈皮[Pericarpium Citri Reticulatae]，《纲目》：“橘皮，苦能泻能燥，辛能散，温能和。其治百病，总是取其理气噪湿之功，同补药则补，同泻药则泻，同升药则升，同降药则降。脾哪元气知母，肺乃摄气之要，故橘皮为二经气分之要，但随所配而补泻升降也。”《日用草本》：“能散能泻，能温能补，能消膈气，化痰涎，和脾止嗽，通五淋”《草本经疏》：“辛能散，苦能泻，温能通行，则逆气下，呕嗽止，胸中瘕热消矣，脾为运动磨物之脏，气滞则不能消化水谷，为吐逆、霍乱、泄泻等证，苦温能凿脾家之湿，使滞气运行，诸证自疗矣。”《本草汇言》：“味辛善散，故能开气；胃苦开泄，故能行痰；其气温平，善于通达，故能止呕、止咳，健脾和胃者也。东垣曰：夫人以脾胃为主，而治病以调气为先，如欲调气健脾者，橘皮之功居其首焉。”陈皮为芸香科植物橘Citrus reticulata Blanco及其栽培变种的干燥成熟果皮。橘属常绿小乔木或灌木，栽培于丘陵、低山地带、江河湖泊沿岸或平原。分布于长江以南各地区。10至12月果实成熟时，摘下果实，剥取果皮，阴干或通风干燥。橘皮入药以陈久者为良，故名陈皮、贵老。王好古云：“橘皮以色红日久者为佳，故曰陈皮。橘皮药材，除上述橘类的果皮外，柑类及甜橙的果皮，有时亦作橘皮使用，商品名前者习称"广陈皮"，参见"柑皮"条；后者习称"土陈皮"，参见"橙皮"条。 2.陈皮的化学成分 2.1.挥发油多由单萜、倍半萜等萜类组成，以Ｄ一柠檬烯为主要成分，其它还有１－松油烯、Ｂ－月桂烯、Ｏｔ－松油醇、ａ．蒎烯、ｐ．蒎烯、Ｏｔ一异松油烯、芳樟醇、ａ一侧柏烯、Ｃｔ一合金欢烯等。 2.2.类黄酮主要类型有黄酮、黄酮醇、黄烷酮、原花色素等。橙皮苷、新橙皮苷、柚皮苷属于黄烷酮，为类黄酮糖苷，在陈皮、青皮、枳壳、枳实等柑橘类植物果皮中含量最高。橘皮中还含有微量的特殊黄酮类物质多甲氧基黄酮，为橘类所特有而其他蔬菜水果中至今尚未发现。ＰＭＦｓ属于低极性的脂溶性物质，难溶于水，易溶于热乙醇、醋酸乙酯、乙醚、石油醚等有机溶剂…。 2.3.其它成分橘皮中还包括少量生物碱、类胡萝卜素、维生素Ｃ以及微量元素等。橙皮富含不溶性的纤维成分，其主要由果胶物质、纤维素以及富含果胶多糖的不溶性膳食纤维组成，
云计算心得体会
云计算 一、云计算的概念 云计算（Cloud Computing）是网络计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。Cloud Computing的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力！ 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务，这与我国著名云计算专家刘鹏教授早在2003年就提出的“网格计算池”是完全一致的。 云计算概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指IT 基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。 二．云计算的原理 通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算的蓝图已经呼之欲出：在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。
计算材料学
计算材料学（Computational Materials Science），是材料科学与计算机科学的交叉学科，是一门正在快速发展的新兴学科，是关于材料组成、结构、性能、服役性能的计算机模拟与设计的学科，是材料科学研究里的“计算机实验”。它涉及材料、物理、计算机、数学、化学等多门学科。 计算材料学- 学科介绍 计算材料学（Computational Materials Science），是材料科学与计算机科学的交叉学科，是一门正在快速发展的新兴学科，是关于材料组成、结构、性能、服役性能的计算机模拟与设计的学科，是材料科学研究里的“计算机实验”。它涉及材料、物理、计算机、数学、化学等多门学科。计算材料学主要包括两个方面的内容：一方面是计算模拟，即从实验数据出发，通过建立数学模型及数值计算，模拟实际过程；另一方面是材料的计算机设计，即直接通过理论模型和计算，预测或设计材料结构与性能。前者使材料研究不是停留在实验结果和定性的讨论上，而是使特定材料体系的实验结果上升为一般的、定量的理论，后者则使材料的研究与开发更具方向性、前瞻性，有助于原始性创新，可以大大提高研究效率。因此，计算材料学是连接材料学理论与实验的桥梁。 计算材料学- 研究领域 材料的组成、结构、性能、服役性能是材料研究的四大要素，传统的材料研究以实验室研究为主，是一门实验科学。但是，随着对材料性能的要求不断的提高，材料学研究对象的空间尺度在不断变小，只对微米级的显微结构进行研究不能揭示材料性能的本质，纳米结构、原子像已成为材料研究的内容，对功能材料甚至要研究到电子层次。因此，材料研究越来越依赖于高端的测试技术，研究难度和成本也越来越高。另外，服役性能在材料研究中越来越受到重视，服役性能的研究就是要研究材料与服役环境的相互作用及其对材料性能的影响。随着材料应用环境的日益复杂化，材料服役性能的实验室研究也变得越来越困难。总之，仅仅依靠实验室的实验来进行材料研究已难以满足现代 新材料研究和发展的要求。然而计算机模拟技术可以根据有关的基本理论，在计算机虚拟环境下从纳观、微观、介观、宏观尺度对材料进行多层次研究，也可以模拟超高温、超高压等极端环境下的材料服役性能，模拟材料在服役条件下的性能演变规律、失效机理，进而实现材料服役性能的改善和材料设计。因此，在现代材料学领域中，计算机“实验”已成为与实验室的实验具有同样重要地位的研究 手段，而且随着计算材料学的不断发展，它的作用会越来越大。 计算材料学的发展是与计算机科学与技术的迅猛发 展密切相关的。从前，即便使用大型计算机也极为困难的一些材料计算，如材料的量子力学计算等，现在使用微机就能够完成，由此可以预见，将来计算材料学必将有更加迅速的发展。另外，随着计算材料学的不断进步与成熟，材料的计算机模拟与设计已不仅仅是材料物理以及材料 计算理论学家的热门研究课题，更将成为一般材料研究人员的一个重要研究工具。由于模型与算法的成熟，通用软件的出现，使得材料计算的广泛应用成为现实。因此，计算材料学基础知识的掌握已成为现代材料工作者必备的 技能之一。 计算材料学涉及材料的各个方面，如不同层次的结构、各种性能等等，因此，有很多相应的计算方法。在进行材料计算时，首先要根据所要计算的对象、条件、要求等因素选择适当的方法。要想做好选择，必须了解材料计算方法的分类。目前，主要有两种分类方法：一是按理论模型和方法分类，二是按材料计算的特征空间尺寸(Characterist ic space scale)分类。材料的性能在很大程度上取决于材料的微结构，材料的用途不同，决定其性能的微结构尺度会有很大的差别。例如，对结构材料来说，影响其力学性能的结构尺度在微米以上，而对于电、光、磁等功能材料来说可能要小到纳米，甚至是电子结构。因此，计算材料学的研究对象的特征空间尺度从埃到米。时间是计算材料学的另一个重要的参量。对于不同的研究对象或计算方法，材料计算的时间尺度可从10-15秒（如分子动力学方法等）到年（如对于腐蚀、蠕变、疲劳等的模拟）。对于具有不同特征空间、时间尺度的研究对象，均有相应的材料计算方法。 目前常用的计算方法包括第一原理从头计算法，分子动力学方法，蒙特卡洛方法，有限元分析等。 计算材料学是目前材料科学中发展最快的科目。随着大量的论文发表和科研材料的科学家数量的快速增加，现在已有条件检验计算材料学对材料科学的影响。可以回顾以下计算机模拟在新材料的发展上起过什么作用，或许更重要的是，总结在材料性能的基础研究方面有哪些突破应该归公与计算机模拟。 有意思的是，人们对模拟方法的期望竟产会超过实际的结果，然而这些过高的期望往往更多来自非专业认识而不是那些正在做这些工作的饿人。如果问一个从事计算材料学的人关于现在使用的方法，他回非茶馆内谨慎地回答：尽管我们的方法很可靠，但仍需要大的发展。这些方法有欠缺并不奇怪，计算材料学只有几十年的历史。因此，我们在关注它现今的地位时，必须同样关注仿镇与建模的可靠性。这门年轻的学科，已经有诸多长足的发展，涉及到许多包含多种距离尺度的现象。 也许最原始的计算材料学是计算固体的电子结构。这些计算显然已经非常成功地表述了材料的结构和性质。现在，对于许多晶体材料，预计的点阵常数和实验值仅相差百分之几。最近的弹性常数计算方法得到了与实验值非常吻合的结果，而且实行起来也比实验容易得多。多体理论的发展，使得目前已能对简单半导体禁带宽度进行预测。 但是，基于这样一些成果，电子结构计算往往表述得似乎比实验值更精确。实际上，着些计算含有很多近似，而且很容易发生误导而得到错误的结论。此外，近似法限
智能计算方法研究进展与发展趋势(精)
智能计算研究进展与发展趋势 中国科学院院刊 1 引言 智能计算技术是一门涉及物理学、数学、生理学、心理学、神经科学、计算机科学和智能技术等的交叉学科。目前，智能计算技术在神经信息学、生物信息学、化学信息学等交叉学科领域得到了广泛应用。这项技术所取得的些许进步，都会进一步促进神经信息学、生物信息学、化学信息学等交叉学科的发展，反过来，后者的深入研究和进一步发展，也将大大促进智能计算技术的长足进步。所以，深入开展智能计算技术研究具有重要意义，应引起我们的高度关注。 智能计算技术是将问题对象通过特定的数学模型进行描述，使之变成可操作、可编程、可计算和可视化的一门学科。它运用其所具有的并行性、自适应性、自学习性来对信息、神经、生物和化学等学科中的海量数据进行规律挖掘和知识发现。由于其在整个计算过程中自始至终考虑计算的瞬时性和敏捷性，因而对于复杂的问题对象能够通过任务分解或变换方法，使得问题对象能够在有限的时间内获得令人满意的解。 过去，智能计算技术的进步总是离不开人工智能，特别是人工神经网络技术的发展，但是以符号推理为特征的人工智能技术由于过于依赖规则，以至被认为缺少数学支持而遭到质疑；而以自学习、自适应、高度并行性为特征的人工神经网络技术，虽有坚实的数学支撑但又无法精确处理实际问题中的各种小样本集事件，这些大大限制了智能计算技术的进一步发展。近年来，由于支撑向量机(Support Vector Machine：SVM)、核(Kernek)方法和征战模型(Divide－and－Conquer：DAC)等新方法的相继出现，使智能计算技术发展成不但能处理海量数据等大样本集的问题对象，同时也能自适应地处理小样本事件集的数据，从而使该项技术更切合实际需求，更受人们的广泛青睐。 2 国际发展现状及趋势 2.1 智能计算模型 信息技术的发展离不开经典数理统计学，而智能计算技术的每一进步更以数理统计学为灵魂。众所周知，数理统计学的本质是以Bayes理论为基础、对随机事件或过程进行规律统计或挖掘，其中事件或样本的概率密度函数是Bayes理论得以广泛应用的基石。由Bayes理论为基础，进一步出现了各种提取有用信息或信号的估计方法，如著名的Weiner滤波器、Kakman滤波器等等。一般来说，在以Bayes理论为框架的信息处理方法中，最基本的一个假设是，所要解决的问题对象的样本数必须具有一定的规模，以至在信号传输或处理过程中能够估计或近似估计有用信号的概率密度函数，而且理论证明，基于Bayes理论的有用信号的无偏估计误差能够达到克拉美·罗 Cramer－Rao 的下界。尽管如此，这是一个非常理想的情况，因为很多实际的问题对象很难得到大样本的数据集，如手写签名识别、信用卡防伪验证、人脸识别和语音