高性能科学计算的基础算法与可计算建模
本重大研究计划以实际需求为牵引,从基础研究入手,加强科学计算领域的重要基础科学问题研究,设计高效基础算法,建立满足实际精度要求的可计算模型,提高利用计算机解决科学与工程问题的能力,为前沿科学研究和国家重大需求提供进一步的科学计算支撑,有力地促进科学计算硬件、软件协调发展,促进数学与其他学科的交叉融合,推动科学计算乃至科学技术的跨越发展。
一、科学目标
围绕基础算法与可计算建模这一主线,开展科学计算的共性高效算法、基于机理与数据的可计算建模和问题驱动的高性能计算与算法评价研究,推动我国高性能科学计算的发展,为解决科学前沿和国家需求中的瓶颈提供关键的数值模拟技术和方法支撑。
二、核心科学问题
1. 数值计算的共性高效算法
(1)微分方程高效高精度的格式构造与分析
(2)复杂数据处理的快速方法
(3)不确定与复杂目标函数的优化方法
2. 基于机理与数据的可计算建模
(1)典型物理模型的耦合与分析
(2)超高维数据的稀疏表达
(3)机理与数据的混合建模
3. 问题驱动的高性能计算与算法评价
(1)多物理过程耦合条件下的数值模拟与算法评价
(2)基于数据提取和分析的计算与算法评价
(3)模型和数据互补的计算与算法评价
三、20xx年度重点资助的研究方向
20xx年度是本重大研究计划受理项目申请的第5年,根据前期资助布局和整体发展的需要,将进入集成升华阶段,主要以“集成项目”和少量“重点支持项目”予以资助。“集成项目”将在前期资助的“培育项目”和“重点支持项目”中遴选出优秀项目进行整合,为重大研究计划后期的总体集
成服务。与下面公布的重点资助方向关系不紧密的项目申请将不予支持。20xx年度总经费约2 000万元。
重点支持项目(资助期限为3年,资助强度约300万元/项)
气候预测资料同化的数学方法研究
主要研究内容:针对气候预测等典型的初值问题,发展资料同化方案中的高效数学优化方法,建立新型同化方案,突破现有资料同化方案维数高、计算量巨大或样本代表性差等瓶颈,缓解背景误差协方差低估和与流依赖有关的一些关键数学问题,使之能够高效同化多源观测数据;利用新的同化方案在气候预测重大应用问题上得到验证。
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