报告题目：算法设计的“思路树”
报告华体会网页版登陆入口：2020年10月31日 19:00
报告地点：校本部计算机楼313
报告简介：
理解一个算法如何工作并不算是太困难的任务，但是要弄明白算法是怎样设计出来的，却是很困难的。当我们看到别人设计出的精妙算法时，在钦佩之余，往往也会有与 G. Polya 类似的困惑:“这么精妙的算法是怎样设计出来的?我为什么没想到这个算法呢?”
本次报告将主要介绍“算法设计的思路树”，即: 首先观察问题的结构，然后设计一个初步的算法，接下来观察算法的行为，进而迭代改进算法。我们强调观察问题的结构，强调基于问题的结构进行算法设计，强调基于问题的结构和算法的行为迭代改进算法—求解问题的过程不应当只是逐个尝试各个算法技术，也不是纯粹依赖于灵感，而是应该依赖于对问题结构的认识;我们对问题结构认识得越深入，越有助于求解算法的设计。
报告人简介：
卜东波，中科院计算所研究员，研究兴趣包括算法设计、生物信息学（蛋白质结构预测）等。主要研究成果: 对经典的SAT 问题，准确估计出随机3SAT 的相变点位于4.21 附近; 研制了“用人工智能技术辅助算法设计”的AIA 系统，在经典排课问题上 实现了变“凭灵感设计算法”为“从数据学习出算法”;设计了“组合优化技术与深度学习技术相结合”的蛋白质结构预测算法 FALCON，获国际竞赛CASP 第三名;提出了新型的“逆向蒙特卡罗”采样算法，解决了长期困扰的优化问题中的目标函数设计难题；提出了学习残基间条件联合概率的新型神经网络CopulaNet，显著提高蛋白质结构预测精度，性能超过AlphaFold。
