交叉科学不仅不是边缘学科,反而应是科研主流

中国工程院院士李国杰在2018中国计算机大会上表示,信息时代正经历数字化、网络化和智能化阶段,智能时代前可能迎来生物时代。他认为,生命科学发展至一定阶段,对脑科学深入了解后,人类才能步入智能时代。李国杰还指出,交叉科学应成为科研主流,而评价考核体系需给予更多重视。

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来源:科学网

摘要:“信息时代将走过数字化、网络化、智能化等几个阶段,从现在分界将信息时代和智能时代划分成两个时代有点牵强。”


“信息时代将走过数字化、网络化、智能化等几个阶段,从现在分界将信息时代和智能时代划分成两个时代有点牵强。”10月25日,在杭州由中国计算机学会(CCF)主办的2018中国计算机大会(CNCC2018)上,中国工程院院士、CCF名誉理事长李国杰如是表示。


在会议间隙接受专访时,李国杰做了一个大胆猜想,认为信息时代和智能时代中间会插进一个生物时代。因为从人类进化的角度,是先有生命、后有智能的。“只有当生命科学发展到一定阶段,对脑科学有了比较深入的了解,人类才能进入智能时代。”


此前,李国杰曾在发表于《中国计算机学会通讯》杂志今年第十期的“主编评语”中表示,“计算机界不能过分自我欣赏,未来100年内,生物技术、健康技术、新能源和新材料的影响也许不亚于人工智能。”


近两年来,人工智能火爆,许多人认为信息时代已经过去了,大数据的热潮也已经过去了,现在已进入人工智能时代。对此,李国杰认为,对于现在究竟处于什么时代,需要有历史的眼光。作为一种基础的科学范式,数据科技的影响可能要比人工智能更持久,但人工智能技术更具有颠覆性。然而,即便如此,“如果在21世纪末投票选择本世纪最有影响力的技术,大数据和人工智能会不会排在第一、第二呢?很难说。”


本世纪初,美国工程院请其所有院士投票,遴选20世纪20项最伟大的工程技术成就。其中,排在前列的是电力系统、汽车、飞机、自来水等,计算机仅排在第8位,而因特网则位列第13位。


李国杰认为,一项技术对世界的影响要过100年之后才能看清。因此,“21世纪末流行什么,我们很难猜测。人类未知的领域远远大于已知领域。”


第四次工业革命的关键性技术主要特征是“技术融合”。因此,在李国杰看来,交叉科学不仅不是边缘学科,反而应是科研的主流,目前的状况是,“不交叉很难发展。”然而,在对交叉学科的认识方面,我们多年来并没有太大的进步,表现之一是评价考核体系没有给予应有的重视。这导致很多学者因为评教授、发论文等实际需求而望交叉科学却步。


就计算机领域而言,李国杰感到担心的是,很多学者认为,量子计算、生物计算仍是物理学家和生物学家要做的事,计算机学者插不上手。对此,李国杰认为,实际上这样的边界都是计算机科学家自己划定的。现在大家要做的,是不要“画地为牢”,而是努力延展自己的知识结构,走出“舒适区”。


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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数用奠定基础。
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