1. 数学建模与理论研究
- 针对复杂数学问题(如路径规划MAPF、磁场物理模型优化)建立数学模型,设计高效求解算法。
- 使用数值分析方法(最小二乘法、梯度下降、蒙特卡洛等)优化理论模型与实际数据的拟合误差。
- 分析现有数学理论中的瓶颈(如搜索算法复杂度高、物理模型计算精度不足),提出理论改进方案。
- 针对离散优化、非线性问题提供数学层面的创新性解决思路。
2. 理论研究与验证
- 协助物理仿真团队验证数学模型的有效性,提供误差分析与修正建议。
- 参与数学理论的前沿研究,探索新的数学工具和方法(如拓扑优化、元启发式算法)。
1. 专业背景
- 数学与应用数学、计算数学、统计学、物理学(理论方向)等相关专业硕士/博士在读,或优秀本科生。
2. 核心课程基础扎实
- 线性代数、数值分析、概率统计、优化理论、微分方程、离散数学。
3. 数学研究能力
- 具备扎实的数学理论基础,能够独立开展数学建模和理论研究。
- 熟悉数值分析方法,能够运用数学工具解决实际问题。
- 具备较强的数学问题拆解能力,能够从实际问题中抽象出数学本质(如将磁场分布问题转化为偏微分方程求解)。
4. 工具能力
- 熟悉科学计算工具(NumPy/SciPy、MATLAB)或数学建模框架(CVXPY、Gurobi)。
5. 软性素质
- 快速学习与落地:对数学理论在工业自动化、物理仿真等领域的应用有探索兴趣,能快速理解业务场景需求。
- 沟通协作:能够用非数学术语向非专业人士解释技术方案,推动理论到实践的转化。
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