2024年11月15日，北太天元FAME 2.0 插件重磅发布，该插件由中心李铁香教授、吕星龙博士与南京应用数学中心林文伟教授团队设计研发。FAME（Fast Algorithms for Maxwells Equations）是专为三维光子晶体能带结构计算设计的高效算法。与商业软件COMSOL相比，FAME算法在保持高精度的同时，其计算速度提升了约20倍。 FAME 2.0版本对底层算法进行了优化，能够统一处理三维光子晶体的十四种布拉维晶格，支持各向同性/各向异性光子晶体的仿真，并能够处理具有拟周期和完美电导体等边界条件的超晶胞结构。FAME 2.0相较于1.0版本在精度上有所提升，特别是在非正交布拉维晶格结构的三维光子晶体仿真中，显著增强了计算精度。新版本还新增了完美电导体与拟周期边界条件混合的仿真功能，并支持多种介质几何体的设置，允许用户为每种介质单独指定相对介电常数与相对磁导率。图1 不同晶格对应的能带结构图2 单陀螺/双陀螺结构光子晶体能带结构图3 6*6*1超晶胞结构的能带图图4 1*12*1超晶胞结构的能带图 林文伟教授和李铁香教授团队近年来长期致力于将FAME进行软

近日，江苏省应用数学科学研究中心虞文武教授团队在因果发现领域解决了由于马尔科夫等价类存在导致的因果结构无法唯一准确识别的难题，揭示了唯一因果网络的时空高阶形式，证明了因果发现的唯一性原理与可分解性性质，提出了高维耦合动态系统的唯一因果发现算法。这两项成果分别发表在《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》和《IEEE Transactions on Network Science and Engineering》期刊上，为复杂系统的时空因果推断提供了全新的理论依据。因果发现作为复杂系统认知和人工智能可解释性研究的重要组成环节，是数学基础理论与人工智能研究的热门方向，也是经济、管理、信息、医学等领域广泛使用的技术手段。马尔科夫等价类的存在制约了因果发现的收敛性与准确性，是当今因果发现领域面临的主要瓶颈挑战之一。如图1所示，给定任意的三个变量，从数据中只能推断出该三元组具有相同的条件独立性或不确定性，无法进一步区分两种链式结构和一种分叉结构，从而造成这三种网络结构属于马尔可夫等价类。这种马尔可夫等价类的存在使得因果网络的结构不收敛不唯一，导

NEWS TODAY近日，我校丘成桐中心副主任王栓宏教授，在国际著名数学期刊《Advances in Mathematics》（AiM）上，以独立通讯作者身份，与比利时鲁汶大学Alfons Van Daele教授合作发表长达68页的学术论文:“Duality for weak multiplier Hopf algebras with sufficiently many integrals”。据统计，这是数学学院基础数学团队，也是以我校数学学院和丘成桐中心同时为署名単位，在AiM上发表的第一篇论文。这说明东南大学在基础数学研究方向上迈出了一个新的台阶。该杂志1961年创刊，期刊聚焦数学全领域的重点研究和前沿进展。这篇文章是王栓宏教授2004年在比利时鲁汶大学做博士后时，制定的基础数学研究课题“Pontryagin对偶理论”的一部分。他与合作者历经20年的辛苦研讨，系统建立了“弱代数量子群理论”，由4篇论文，共250多页组成，其中包括了2015年发表在另一国际著名数学期刊《J. Reine Angew. Math.》 (Crelles Journal，1826年创刊)上的54页论文。审稿

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