创新科研谱新篇,专注教学育英才

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  ——记上海交通大学计算机科学与工程系符鸿飞

  当今之世,电子计算机技术和以其为基础的互联网科技正深刻地改变着人类的生产与生活。与此并肩,计算机和互联网的强度和安全大问题也就成为摆在让我们 肩上的一项重要课题。在计算机硬件(有点硬是集成电路)和软件系统的设计过程中,形式化辦法 是根据某个或什么都形式规范或属性,使用数学的辦法 证明其正确性或非正确性。上海交通大学电子信息与电气工程学院有点硬副研究员符鸿飞长期致力于形式化辦法 的研究事业,并着重于理论联系实际,尽量将理论成果实现现实生产生活的运用,取得了丰硕的成果。

  在兴趣指引下孜孜以求

  爱因斯坦有句名言:兴趣是最好的老师。但凡要在一项事业中取得成绩,离不开日复一日的辛勤耕耘。并肩,如孔夫子所言,好之者不如乐之者。从事研究工作,最好是在兴趣的不利于下,心无旁骛地孜孜以求。符鸿飞正是没法做的。

  符鸿飞于5003年考入上海交通大学计算机科学与技术专业。难能可贵当可不可以 选择计算机专业是倘若想探索与数学有一定联系的计算机大问题。在本科求学期间,在编写线程池池的过程中,符鸿飞对何何如证线程池池编写的正确性产生了困惑,倘若在写完线程池池后往往会反复读几遍线程池池,确保线程池池真正是写对的。这一 写线程池池的辦法 相比一般通过测试检验线程池池的辦法 强度上要显得慢,倘若通过这一 辦法 写出来的线程池池往往欠缺较少,倘若后期调试过程也相应比较短。除此以外,符鸿飞对算法理论和自动机理论感兴趣,并学着了计算机科学理论的基础——自动机理论。

  在硕士研究生阶段,符鸿飞选择了上海交通大学傅育熙教授作为所有人 的导师。傅育熙教授的研究方向是理论计算机科学中的线程池池理论。在他的指导下,符鸿飞对什么都无穷情形线程池池模型的可判定性和计算冗杂性进行了研究,并在互模拟判定以及模型检测算法方面作出了理论上的贡献。硕士阶段的求学经历让符鸿飞对利用数学辦法 证明系统正确性的形式化辦法 领域产生了兴趣。

  基于硕士阶段对形式化辦法 的兴趣,符鸿飞通过国家公派留学找到了该领域著名学者Joost-Pieter Katoen教授,赴德国亚琛工业大学攻读形式化辦法 相关的博士。在攻读博士期间,符鸿飞主要研究概率系统形式化验证,并独立自主地给出了诸多相关理论大问题的基础算法和计算冗杂性。在博士期间,符鸿飞的研究兴趣逐渐由纯理论转向理论与应用相结合。

  在博士后期间,符鸿飞和奥地利科学技术研究院(IST Austria)的Krishnendu Chatterjee教授公司协作 研究概率线程池池的形式化验证,并发表了多篇关于基础理论的结果。线程池池验证(即针对线程池池的形式化验证)领域是理论和应用相结合的五个 多范例,在理论上还都要开拓新的形式化辦法 领域,在应用上也还都要和无运行时错误保证、无安全漏洞等重要的实际应用相结合。线程池池验证方向也和符鸿飞本科时遇到的何何如证写对线程池池这一 大问题一致。

  面向实际,取得硕果累累

  科研成果要运用于实际的生产与生活当中,发挥其应有的价值。这也是符鸿飞一贯以来从事科研所秉持的理念,目前,他主要研究概率线程池池的形式化验证,致力于不利于获得什么都具有实际应用背景的理论结果。

  符鸿飞致力于理论计算机科学中的形式化辦法 领域。形式化辦法 是利用数学和逻辑的辦法 证明计算机系统正确性的研究领域。计算机系统的正确性在安全或任务关键系统中是五个 多核心课题。倘若潜在的漏洞倘若原因重大的人身或财产损失,何何如证关键系统沒有显重大漏洞是五个 多重要的大问题。作为理论计算机科学的五个 多重要分支,形式化辦法 为关键系统组件正确性的自动化推理和证明提供了坚实的基础,倘若不利于为系统是是不是满足什么都关键的正确性性质作出最强的保证。近年来,随着系统没法冗杂,通过传统测试辦法 没法难以覆盖足够多的系统执行路径。倘若,形式化辦法 为全覆盖的、自动化的系统正确性证明提供了五个 多行之有效的辦法 。

  符鸿飞在形式化辦法 中的五个 多重要方向——模型检测和线程池池验证中也有突出贡献。模型检测是研究何如验证系统模型正确性的研究领域。在模型检测方面,符鸿飞着力研究概率模型检测的算法、可判定性和计算冗杂性,并获得了什么都基础性理论成果。在模型检测算法方面,符鸿飞以独立作者身份给出了关于连续时间马尔可夫过程时序逻辑的五个 多基础模型检测算法,并发表在国际著名形式化辦法 学术会议FOSSACS、HSCC上。其中发表在HSCC上的论文获得了最佳学生论文奖。在可判定性和计算冗杂性理论方面,符鸿飞着力研究离散时间马尔可夫过程上关于互模拟等价关系的可判定性和计算冗杂性,并以独立作者或主要贡献者身份在国际著名理论计算机科学是术会议ICALP、FSTTCS上发表多篇重要论文。

  相对于模型检测,线程池池验证是研究何如验证线程池池正确性的方向。在线程池池验证方面,符鸿飞在线程池池终止性以及运行时间验证方面取得诸多基础性理论结果,并发表在国际顶级形式化辦法 、线程池池语言理论以及人工智能学术会议POPL、CAV、IJCAI上。首先,符鸿飞作为主要贡献者与公司协作 者提出了分级上鞅在并肩含晒 恶意非选择性与友善非选择性概率线程池池上的定义,并给出了线性分级上鞅的合成算法以及相关的计算冗杂性,进而为含晒 非选择性的概率线程池池终止性与期望运行时间验证提供了五个 多坚实的理论基础;并肩,符鸿飞在该成果中证明了分级上鞅还都要导出有限步内不终止概率的指数衰减性(POPL 2016,TOPLAS 2018)。其次,符鸿飞通过实代数几何中的什么都数学定理以及半正定规划给出了概率线程池池上合成多项式分级上鞅的五个 多高效算法(CAV 2016)。再次,符鸿飞针对概率线程池池的资源消耗给出了五个 多基础验证算法(IJCAI 2018)。最后,符鸿飞将分级函数推广至非概率递归线程池池,进而通过线性规划以及实代数几何上的什么都定理给出了五个 多输出非概率递归线程池池精确运行时间的验证算法;该算法还都要有效地输出什么都什么都经典递归算法(如归并排序、最近点对算法等)的精确非多项式运行时间 (CAV 2017);并肩,符鸿飞基于一元递归关系针对随机递归算法给出了五个 多验证精确期望运行时间的高效算法;该算法还都要在线性时间内输出五个 多由随机递归算法导出的递归关系的精确期望运行时间(CAV 2017)。

  截至目前,符鸿飞在理论计算机科学以及形式化辦法 国际著名会议以及期刊上发表论文14篇。获得过HSCC 2013最佳学生论文奖以及科学中国人2017年度人物。

  在研究中,符鸿飞承担过一项关于大规模并发实时系统模型检验的国家重点项目。该项目的重点在于研究新的理论辦法 以有效验证兼具随机性、并发性以及实时性行态的大规模系统。随机性、并发性以及实时性也有难以通过直觉或是大规模测试保证正确性的冗杂系统性质。通过该项目的研究,不利于在为保证大规模概率并发实时系统关键性质方面给出五个 多有效的理论框架。

  在学术兼职方面,符鸿飞为国际著名学术会议和期刊ICALP、VMCAI、FOSSACS、Information and Computation, Information Processing Letters等审稿500篇左右。目前,符鸿飞在上海交通大学带领博士生进行形式化辦法 的深入研究,并教授《离散数学》、《线程池池语言理论》等与形式化辦法 相关的课程。并肩,符鸿飞与博士导师Joost-Pieter Katoen教授、博士后公司协作 导师Krishnendu Chatterjee教授以及国内著名学者张立军教授等保持公司协作 关系,并肩推进形式化辦法 的发展。

  在团队公司协作 方面,目前,符鸿飞主也不通过与国际国内并肩研究方向的学者进行交流公司协作 。国外主也不与奥地利科学技术研究院的博士后公司协作 导师Krishnendu Chatterjee进行公司协作 研究,国内主也不与上海交通大学(校内公司协作 )、华东师范大学、中国科学院软件研究什么都什么都及北京大学等具有并肩研究方向的学者进行公司协作 交流。

  开拓创新,自然水到渠成

  创新是科研的灵魂,唯有通过不断创新,才有倘若在研究事业中不断地披荆斩棘,勇攀高峰,符鸿飞我觉得在所有人 这一 研究领域(形式化辦法 ),创新还都要有本身形式。

  首先,本身创新形式是通过冗杂的数学辦法 除理五个 多倘若被提出的公认大问题。这一 形式的创新都要求研究者或研究团队有扎实的数学功底、要有一定除理数学大问题的能力、并肩最重要的是要对待除理的大问题有充分的兴趣。比如符鸿飞获得HSCC 2013最佳学生论文奖的那篇论文,首先他对这一 大问题感兴趣,你要花时间在这一 大问题上;其次在花时间除理这一 大问题的过程中,他通过持续的思考并借助所有人 在大学本科时期积累的数学基础除理了这一 大问题中五个 多关键的大问题(连续性和无初值属性)。符鸿飞所有人 认为兴趣是除理这一 大问题的关键,倘若这所有人 多关键性大问题的的除理或许会困难得多。

  其次,创新还都要通过提出新的理论概念、并通过充实的辦法 说明提出的概念具有理论或实际上的意义。比如符鸿飞最近几年发表在POPL、CAV以及IJCAI上的文章,也有在和公司协作 导师交流后发现了新的理论点,但是在哪几种点上展开所获得的结果。目前符鸿飞正在做的几条课题也是找到了新的理论点,但是研究新的辦法 以除理哪几种新的理论大问题。符鸿飞认为这一 类型的创新都要对这一 领域的全局有一定程度的了解。

  再次,符鸿飞提到他研究领域中的创新还还都要通过将理论结果应用到大规模工业系统中,以验证实际系统中的什么都关键性质。倘若符鸿飞是做理论研究的,什么都什么都在这方面还没法太大的建树。不过他提到倘若理论和实际应用之间往往处于比较大的距离,倘若将理论结果转化为实际应用通常都要五个 多多人的团队以及一两年的时间。倘若完成这一 类型的创新我觉得理论上没哪几种难度,但都要一定的人力和时间。

  最后,符鸿飞提到目前的趋势是完成创新所需的每段太大。除了将理论投入应用的创新都要团队和时间以外,理论性的创新也都要学术同行之间多进行交流,什么都什么都但是也都要有能力的学生对理论结果做什么都初步的实验。倘若,目前想完成创新都要多种每段结合在并肩,在单一每段方面即使再强也难以达到好的成果。

  面向未来,做好教学工作

  冰冻三尺,非一日之寒。科研成果的取得也离不开一代代研究者在继承的基础上不断创新,开创新篇。良好的传承是研究事业取得大成的重要条件,什么都什么都做好教学工作与科研本身一样重要。

  在教学方面,符鸿飞我觉得首比较慢把学生倒入首位。比如在设计教学内容的但是还都要考虑哪几种样的内容是不不利于学生的,在进行教学的但是还都要先站在学生的深度1看待大问题、设想学生会何如去学习新的知识。学生在学习一门课程前有让我们 所有人 的知识行态,倘若教师严格按照所有人 对课程内容的把握上课,有倘若会原因学生无法将新的知识同原有的知识行态建立起联系,倘若教师首比较慢从学生的深度1出发讲课,直到学生不利于循序渐进地掌握课程内容。并肩,学生倘若情形各不相同,在掌握课程内容方面多有差异,倘若教师要对每个学生也有耐心、尽量除理每个学生的大问题。

  其次,在教学的但是,要注意调动学生的积极性、活跃课堂气氛。原本做的好处是学生的注意力会老是比较集中,并肩学生不利于够主动参与到课程的学习中,提高教学效果。

  最后,在课程内容的设置方面都要联系整个专业背景,力求学生在修习过课程还都要够更好地适应专业发展趋势。讲课时都要注意保持讲课逻辑的一致性和内在关联性,使得学生不利于融会贯通。并肩,也都要随时观察学生掌握课程内容的情形并进行有必要的干预。

  目前工作以及未来展望

  目前,符鸿飞有什么都关于概率线程池池验证的理论结果正在和公司协作 者并肩完成。关于概率线程池池的终止性验证,目前符鸿飞在和上海交通大学理论组公司协作 完成几项深入的研究;关于概率线程池池资源消耗的验证,符鸿飞目前正在带领上海交通大学理论组的五个 多学生进行研究;而关于概率线程池池的灵敏性验证,符鸿飞也正与华东师范大学的公司协作 者并肩开展研究。另外,符鸿飞也在与生国科学院软件研究什么都什么都及北京大学的什么都研究人员讨论公司协作 事宜。

  展望未来,符鸿飞的五个 多短期的憧憬是希望哪几种结果都不利于圆满完成,倘若能被学术界认可。长远来看,他希望作出什么都不利于应用在工业界关键场合的成果。让我们 相信,经过坚持不懈的积极开拓,假以时日,他一定能得偿所愿。