近日，江苏省应用数学科学研究中心刘志远、刘攀、虞文武等教授团队在人工智能赋能复杂交通网络大模型方面取得相应进展。研究成果发表于交通、管理科学交叉领域顶刊《Transportation Research Part E》。同时，相关成果也落地于华为供应链复杂网络，解决供应链一期难题5，团队人员荣获火花奖（刘志远教授）。城市交通系统是一个高度复杂和非线性的巨系统，它驱动着人员、商品和服务在时间和空间上的流动。这种复杂性主要来源于交通供需之间的错综复杂的博弈，以及系统中开放性、异构性和适应性所固有的随机性等因素。成功地理解和管理这一大规模复杂系统，无疑是一项巨大的挑战。然而，随着城市交通领域及其相关部门中多源数据的日益丰富，加之机器学习技术的突飞猛进，大模型的应用为复杂交通网络的管理与运营带来了前所未有的机遇。本研究提出了一种针对交通领域的大模型建模框架——“点、线、面”分层基础模型，旨在解决城市交通系统中的复杂网络的预测和决策问题。本研究深入探讨了其核心建模方法及其集成架构，并强调了其在利用大数据分析、分层建模方法和交通领域知识方面的巨大潜力。经过测试，该框架在预测精度上的表现优于其他模型，

近日，江苏省应用数学科学研究中心温广辉教授团队联合华中科技大学曾志刚教授研究团队在人工智能赋近日能的新能源电力系统运行“预测-调度-控制-市场”方面取得相应进展。研究成果以“基于人工智能的新能源电力系统运行方法（Artificial Intelligence-based Method for Renewable Power System Operation）”为题，发表于《自然》子刊（Nature Review Electrical Engineering）期刊上。论文链接：https://www.nature.com/articles/s44287-024-00018-9。图 基于人工智能的新能源预测综述框架新能源大规模接入电力系统消纳利用是践行“双碳”战略的重要举措。然而，新能源出力具有波动性、间歇性、不确定性，给新能源接入的电力系统的安全稳定运行带来一系列挑战，主要反映在“预测精度欠佳-调度协同风险高-控制灵活性不足-电力市场缺乏活力”这几个方面。因此，研究如何解决以上挑战，实现“精准预测-协同调度-灵活控制-市场机制”具有重要的科学意义与社会价值。针对上述领域痛点，研究团队从人

近日，香港城市大学Chi Hou CHAN教授以及东南大学崔铁军院士和程强教授、戴俊彦教授课题组在频率控制领域取得了新进展。该团队提出了一种合成移动包络超表面天线的创新方案，实现了对任意谐波阶数的同时生成和独立控制。与传统技术相比，该方法通过加载具有1位“0/1”数字时空编码膜的超表面天线，实现了对复杂频率功能的精准操控，包括单向频率转换、频率梳生成和任意谐波阶数的独立控制。该团队通过设计和制造加载了正-本征-负（PIN）二极管的超表面天线，在微波频率下验证了这一方法的有效性。利用该合成超表面天线，显著提高了频率控制的灵活性和效率，成功实现了频分多路复用（FDM）无线通信中的应用。这一研究成果不仅突破了传统方法在光谱可控性和谐波控制方面的局限性，还为无线通信、光谱学、计量学以及量子科学等领域带来了新的技术路径和理论依据。文章链接：A synthetic moving-envelope metasurface antenna for independent control of arbitrary harmonic orders | Nature Communications

近日，学院青年教师李梦妮博士以独立作者身份在国际著名综合性数学期刊《Advances in Mathematics》上发表题为《Inverse scattering of Alfvén waves in three dimensional ideal magnetohydrodynamics》的学术论文，东南大学数学学院作为唯一通讯单位。随着科学技术的发展，磁流体力学（MHD）已经成为一门备受关注的学科。瑞典等离子体物理学家Hannes Alfvén在1942年发现了MHD方程组所刻画的波动现象，由于该发现以及相关开创性研究他被授予1970年度诺贝尔物理学奖。该波动现象被命名为Alfvén波，在天体力学等领域中具有广泛且重要的应用。然而，研究Alfvén波的逆散射问题非常困难。作者在导师于品教授的指导下从博士期间开始研究这一课题。在这篇论文中，作者通过几何方法和加权能量方法，建立了从初始Alfvén波到其在无穷远处散射场的散射同构，从而实现了对之前散射刚性结果的加强。论文中的逆散射结果与物理直观相一致，即等离子体发射出的Alfvén波与无穷远处观察者探测到的散射场完全相同。这项研究对于

本成果在同时考虑时延、带宽、丢包、能耗等因素以及无环性要求下，构建了多目标路由问题的数学模型并设计了分布式路由算法，实现大规模网络多目标路由的高效优化。本成果的突破性创新主要包括以下两部分：第一，首次推广了Bellman最优性原理并定义了路由协议中的广义递归支配关系，协调了路由之间的目标冲突性；第二，首次构建了多目标路由的分布式优化与并行计算算法，并提出了后向剪枝技术，极大地约简了算法的搜索空间；最终，本成果在千级节点规模的数通网络上实现了秒级千字节的高精度路由优化。目前，此成果已成功落地部署于华为边界云网络平台，解决了网络一期难题2，支撑相关团队人员获得华为火花奖。图1-多目标路由协议仿真实现效果图2-边界云网络平台部署多目标路由优化算法性能

该研究针对典型的离散时间与状态动力学系统，给出了基于节点染色图理论的分析与设计框架，并设计了一系列程序化的多项式时间内可执行的能观性与能检测性判别算法，可用于逻辑网络、符号动力学、离散事件系统和Markov链等相关研究。在基因调控网络的研究中，通过定义结构等价性提出了逻辑网络强结构能镇定/结构能控/结构能观的概念，所建立的充要判据计算复杂度仅与网络节点数多项式相关。在此基础上，网络的最少节点控制问题被显式地解决。针对网络动力学已知时逻辑网络存在的维数灾难问题，利用网络拓扑中的激活-抑制信息，成功地设计了适用于大规模逻辑网络的分布式牵制控制策略，从理论层面揭示了F.J. Muller等在《Cell》2011中所观察到的实验现象背后的机理。主要结果已以Full Paper形式发表在《IEEE Trans. Automatic Control》，部分成果入选2023年度“基础研究领域”十大科技进展（完成人：卢剑权，曹进德，朱诗勇，林琳）。所建立的离散时间与状态动力学系统的分析与控制框架可以帮助科学家们更好地理解基因调控网络的运作原理和动态行为。通过对基因调控网络进行模拟和分析，研究者们可以揭