2025年3月21日，江苏省应用数学科学研究中心的虞文武教授和崔铁军院士、程强教授领导的研究团队在计算机网络与信息通信领域的国际顶级学术期刊《IEEE Transactions on Wireless Communications》上发表了题为“Double STAR-RIS Enhanced Secure Wireless Communications”的研究成果。随着通信技术的飞速发展，安全通信逐渐成为未来无线通信中不可或缺的一部分，其重要性渗透到民用和军用等多元领域。无线信道的独特传播特性，一方面为通信提供了灵活性和便捷性，另一方面其广播本质却使电磁波信号暴露在开放环境中，导致恶意窃听者与合法用户均可接收到无线信号，这使得在复杂的传播环境中，如多径效应、信号衰落及干扰等不可控因素作用下，私有信息的保护极具挑战性。为解决上述瓶颈问题，研究团队创新性地提出了一种双STAR-RIS（Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface）辅助的安全通信网络架构，该架构通过同时透射和反射电

2025年2月11日，江苏省应用数学科学研究中心的虞文武教授和柴人杰教授领导的研究团队在国际知名期刊《Advanced Science》上发表了题为“Artificial Intelligence-Based Approaches for AAV Vector Engineering”的综述论文。该综述系统地总结了腺相关病毒（AAV）作为基因治疗载体的优势及其面临的挑战，并探讨了人工智能技术在优化AAV载体设计中的应用前景。AAV于其广泛的宿主范围、低致病性以及能够实现长期基因表达的特点，已成为基因治疗领域的首选载体。然而，AAV载体也面临着免疫原性和靶向特异性不足等限制。为了提高基因治疗的效果，研究人员一直在尝试通过各种方法对AAV载体进行改造。传统的生物实验方法虽然有效，但往往耗时长、资源密集且难以复制。近年来，随着人工智能技术的发展，特别是机器学习算法的应用，为加速AAV衣壳优化提供了新的途径，显著减少了开发时间和制造成本。机器学习和深度学习等人工智能技术为AAV载体的设计提供了新的工具，可以更快速、准确地预测最佳载体特性。人工智能算法能够处理大量数据，识别出最优的载体设计方案，

2025年1月23日，深度学习领域顶级会议——国际表征学习大会（International Conference on Learning Representations, ICLR) 公布了2025年论文录用情况，在11500份投稿稿件中，江苏省应用数学科学研究中心虞文武教授团队文章《The Robustness of Differentiable Causal Discovery in Misspecified Scenarios》被大会接收。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、生物、医学等领域广泛使用的技术手段。然而，因果发现算法依赖于无法检验的因果假设，这些假设在现实世界的数据中通常难以满足，进而限制因果发现在实际场景中的广泛应用。面向上述挑战，团队广泛地对各种前沿因果发现算法（包括：基于约束、评分、函数因果模型和可微方法）在8种模型假设违反下的性能进行基准测试，实验结果表明：在除尺度变化外的场景下，可微因果发现方法在推断因果图的结构汉明距离（Structural Hamming Distan

中心许文盈/虞文武教授在多无人系统直接数据驱动控制与可扩展协同理论研究中取得重要突破近日，中心许文盈教授、虞文武教授及其合作者在无模型多无人系统的直接数据驱动协同控制及可扩展协同理论研究中取得了重要突破。随着现代自动控制系统在结构、环境以及传感模式上的复杂性不断提升，传统基于系统机理模型的控制理论逐渐难以满足实际需求。以机器学习为核心的新一代人工智能技术的蓬勃发展，进一步推动了端到端数据驱动控制设计方法的创新，其展现出明显优势。这一趋势引发了对控制与优化理论基础的深刻反思——能否实现从传统基于模型的控制向基于数据的控制的根本转变，已成为当前研究的前沿热点。为了揭示开放网络中无模型多无人系统一致性行为的演化机理，中心许文盈教授及其合作者提出了一种基于直接数据驱动的自适应一致性协议。该协议融合了离线与在线的设计方式，通过离线数据直接确定协同控制参数，并利用在线数据实现耦合权重的自主动态调整。其中，研究的一项重要成果是建立了从噪声数据到控制设计的直接映射关系，避免了传统系统辨识和数据去噪的复杂过程。理论分析进一步证明了该自适应协议在开放环境下的有效性与可扩展性，这一重要结果为无模型多智能系统

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