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马坚伟,哈尔滨工业大学龙江学者特聘教授、数学系副系主任。他立足国家创新驱动经济发展战略,为我国油气勘探和探月卫星成像的关键技术创新开展基础研究。取得的成果可有效降低数据采集成本和提高数据分辨率,为我国大规模油气资源勘探提供关键技术支持。在国际上首次提出基于压缩感知的单像素遥感成像体系,并应用“嫦娥”探月卫星数据进行了验证分析,为建立体积小、重量轻、能耗低的在轨成像系统提供一条新途径。
作为项目负责人,承担了国家自然科学基金、航天创新基金、中石油集团风险基金等多项国家和企业的科研项目。在Geophysics,IEEE Trans., SIAM J. Sci. Comput., Appl. Phys. Lett.等国际权威期刊发表SCI论文60多篇。Google Scholar检索中被引1380次,单篇最高215次。
数学是其他科学的语言。人们常说,在数学的某些领域,虽然研究时并没有以实际应用为目标,最终却产生了令始创者都没有想到的实际应用。在这其中,交叉融合成为了催化剂。
伴随着自然科学的高速发展,学科交叉研究成果获奖所占的比例在诺贝尔自然科学奖获奖成果中的比例也越来越高。而我国在这方面的意识也在逐步增强,尤其是在数学与工程学科的交叉领域中,数学应起到“发动机”的作用。在这条路上,马坚伟是探索者,更是前行者。
稀疏优化数学方法解决地球科学难题
“由于勘探成本或勘探条件的限制,地震数据往往不能高密度采集。”这就是人们常说的数据缺失,马坚伟说,这将带来很多问题。这些稀疏采集的数据不但导致数据空间分辨率降低,而且会带来严重的频率域假频现象。这会给后继的地震数据叠加、偏移、成像与反演处理带来很大的畸变,降低找油找气的准确度。因而,如何规则化并加密地震数据一直是勘探地球物理学家探索的重要科学问题。
马坚伟这些年的研究一直围绕于此。他从应用数学、地球物理学、力学和信息学的交叉学科创新出发,致力于“稀疏促进地震勘探”,通过构造调和分析稀疏变换和优化算法等最新数学手段,解决地球科学领域中如何用较少的测量数据重构未知目标的科学问题,尤其是实现如何在较少勘探实测数据的情况下获得高密数据。
在他看来,地球物理数据的稀疏表征是很多重要工作的一个基础,比如压缩、去噪、偏移、反问题。马坚伟在几何小波稀疏变换领域从事了15年的持续研究,构造了一些新颖有效的稀疏变换(如周期曲波变换、数据驱动紧框架、基于不等距傅里叶变换的快速脊波离散变换算法),并在著名国际期刊IEEE Signal Processing Magazine上发表了相关的邀请综述论文。这些新的变换为地震数据的稀疏表达提供了有效途径,为我国地震勘探学者在改进数据压缩、去噪、重构、偏移和反演质量等方面的重大科技创新提供一个基础储备和技术选择。
在稀疏促进地震勘探的交叉学科研究中,他将调和分析和优化理论的最新前沿技术带到地球物理勘探领域中,有效解决了勘探数据处理中测量数据不足带来的实际困扰问题。他提出基于稀疏约束优化和矩阵低秩约束优化的地震数据重建和降噪方法,在提高我国某些区块的地震勘探数据分辨率和降低数据采集成本方面具有一定的价值。这些工作对近期国际研究的热点——压缩感知和矩阵完备,也是一个非常好的理论提升和交叉学科延伸。
可以说,马坚伟是在国际上较早把压缩感知理论应用到地球科学领域,以解决如何用较少的测量来重建高密地震数据以及目标成像这一科学难题的科学家。用数学的方法弥补采集数据的不足,可以把野外采集成本转移到数学计算成本。经典的香侬采样定理中采样需与信号的带宽有关,而在压缩感知理论中采样主要也与信号的稀疏性有关。
他还在国际上首次提出单像素遥感成像新体系,并对嫦娥探测器的月表面成像数据进行了模拟分析。他的研究对解决有效成像载荷和成像质量这对传统矛盾,为研发重量轻、体积小、耗能低的探测系统提供了一条新途径。该成果发表成论文后,已被引用90多次。同时,在这一成果提供的理论基础上,他又相继对存在大气模糊、高速运动等情况下的单像素遥感成像进行了探索。基于此,他已在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等会刊上发表原创性长文5篇。索尼公司Y.Oike和斯坦福大学的Gamal教授(IEEE Fellow)在其研发的压缩感知成像系统中应用了马坚伟提出的算法,取得了很好的成像效果,并有重大商业价值。
那株生在东北的杜松
在东北、华北地区,有一种枝叶浓密下垂的树种叫杜松。2011年,马坚伟来到生长杜松的黑龙江。他是以龙江学者特聘教授的身份进入哈尔滨工业大学数学系的,不仅是因为在2013年和2014年上海交通大学世界一流大学研究中心发布的“世界大学学科排名”中哈尔滨工业大学进入数学学科的世界百强,更多是缘于他内心的选择,“我愿意在偏远艰苦的地区为国家做贡献”。所以,当出身南方的他选择离开工作4年的清华大学地震波勘探开发研究所时,身边的很多人都表示了不理解,要知道,清华大学集聚了全国几乎最优质的科研、教学资源,是无数人艳羡的科研沃土。
杜松不择环境,在酸性土以及干燥的岩缝间或则沙砾地均能生长,能抗海潮风。这种坚毅奉献的特质,与马坚伟极其相似。他不仅以自己严谨和勤奋的科学态度在数学领域为解决实际问题做出卓越的贡献,更以淡泊名利和率真的人生态度诠释了一个科学家的人格魅力。
当前,很多做数学研究的人,都转方向做金融、经济等挣钱热门的行业,但马坚伟从未动摇过自己的初心,面向国家石油勘探的重大需求,他选择了从数学方法方面开展基础性研究。
天道酬勤。丰硕的成果和瞩目的荣誉也回馈给了这位年轻的学者。他入选中组部首批国家青年拔尖人才(万人计划)、教育部新世纪优秀人才,获2010年度“中国百篇最具影响”国际论文奖、中国地球物理学会傅承义奖、黑龙江省青年科技奖。
同时,他的学术才华也得到国际数学界的高度认可。在担任国家自然科学基金评审人之外,他还担任美国—以色列双边国家科学基金评审人。目前的他还是IEEE高级会员、SEG会员、IEEE装备与测量学会技术委员会委员、中国工业与应用数学学会理事。近年,他更是活跃在国内外应用数学和地震勘探界的大舞台。2009年,他主办了第二届应用地球物理会议,2013年主办了信号处理、优化和压缩感知国际会议、2015年和Mauricio Sacchi, Sergey Fomel, Ru-Shan Wu三位著名教授共同组织了数学地球物理国际会议。除了担任中国地球物理年会分会场主持人,他还在每四年一届的国际工业与应用数学大会上开设了稀疏地震数据处理为主题的专题研讨会。
如今,数学领域的研究日益受到两个方向的驱动——应用的需求与自身的发展。在国家创新驱动经济发展的重大战略规划中,数学研究将发挥更大的发动机作用,而马坚伟也将在科研的黑土地上挺拔生长。
作为项目负责人,承担了国家自然科学基金、航天创新基金、中石油集团风险基金等多项国家和企业的科研项目。在Geophysics,IEEE Trans., SIAM J. Sci. Comput., Appl. Phys. Lett.等国际权威期刊发表SCI论文60多篇。Google Scholar检索中被引1380次,单篇最高215次。
数学是其他科学的语言。人们常说,在数学的某些领域,虽然研究时并没有以实际应用为目标,最终却产生了令始创者都没有想到的实际应用。在这其中,交叉融合成为了催化剂。
伴随着自然科学的高速发展,学科交叉研究成果获奖所占的比例在诺贝尔自然科学奖获奖成果中的比例也越来越高。而我国在这方面的意识也在逐步增强,尤其是在数学与工程学科的交叉领域中,数学应起到“发动机”的作用。在这条路上,马坚伟是探索者,更是前行者。
稀疏优化数学方法解决地球科学难题
“由于勘探成本或勘探条件的限制,地震数据往往不能高密度采集。”这就是人们常说的数据缺失,马坚伟说,这将带来很多问题。这些稀疏采集的数据不但导致数据空间分辨率降低,而且会带来严重的频率域假频现象。这会给后继的地震数据叠加、偏移、成像与反演处理带来很大的畸变,降低找油找气的准确度。因而,如何规则化并加密地震数据一直是勘探地球物理学家探索的重要科学问题。
马坚伟这些年的研究一直围绕于此。他从应用数学、地球物理学、力学和信息学的交叉学科创新出发,致力于“稀疏促进地震勘探”,通过构造调和分析稀疏变换和优化算法等最新数学手段,解决地球科学领域中如何用较少的测量数据重构未知目标的科学问题,尤其是实现如何在较少勘探实测数据的情况下获得高密数据。
在他看来,地球物理数据的稀疏表征是很多重要工作的一个基础,比如压缩、去噪、偏移、反问题。马坚伟在几何小波稀疏变换领域从事了15年的持续研究,构造了一些新颖有效的稀疏变换(如周期曲波变换、数据驱动紧框架、基于不等距傅里叶变换的快速脊波离散变换算法),并在著名国际期刊IEEE Signal Processing Magazine上发表了相关的邀请综述论文。这些新的变换为地震数据的稀疏表达提供了有效途径,为我国地震勘探学者在改进数据压缩、去噪、重构、偏移和反演质量等方面的重大科技创新提供一个基础储备和技术选择。
在稀疏促进地震勘探的交叉学科研究中,他将调和分析和优化理论的最新前沿技术带到地球物理勘探领域中,有效解决了勘探数据处理中测量数据不足带来的实际困扰问题。他提出基于稀疏约束优化和矩阵低秩约束优化的地震数据重建和降噪方法,在提高我国某些区块的地震勘探数据分辨率和降低数据采集成本方面具有一定的价值。这些工作对近期国际研究的热点——压缩感知和矩阵完备,也是一个非常好的理论提升和交叉学科延伸。
可以说,马坚伟是在国际上较早把压缩感知理论应用到地球科学领域,以解决如何用较少的测量来重建高密地震数据以及目标成像这一科学难题的科学家。用数学的方法弥补采集数据的不足,可以把野外采集成本转移到数学计算成本。经典的香侬采样定理中采样需与信号的带宽有关,而在压缩感知理论中采样主要也与信号的稀疏性有关。
他还在国际上首次提出单像素遥感成像新体系,并对嫦娥探测器的月表面成像数据进行了模拟分析。他的研究对解决有效成像载荷和成像质量这对传统矛盾,为研发重量轻、体积小、耗能低的探测系统提供了一条新途径。该成果发表成论文后,已被引用90多次。同时,在这一成果提供的理论基础上,他又相继对存在大气模糊、高速运动等情况下的单像素遥感成像进行了探索。基于此,他已在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等会刊上发表原创性长文5篇。索尼公司Y.Oike和斯坦福大学的Gamal教授(IEEE Fellow)在其研发的压缩感知成像系统中应用了马坚伟提出的算法,取得了很好的成像效果,并有重大商业价值。
那株生在东北的杜松
在东北、华北地区,有一种枝叶浓密下垂的树种叫杜松。2011年,马坚伟来到生长杜松的黑龙江。他是以龙江学者特聘教授的身份进入哈尔滨工业大学数学系的,不仅是因为在2013年和2014年上海交通大学世界一流大学研究中心发布的“世界大学学科排名”中哈尔滨工业大学进入数学学科的世界百强,更多是缘于他内心的选择,“我愿意在偏远艰苦的地区为国家做贡献”。所以,当出身南方的他选择离开工作4年的清华大学地震波勘探开发研究所时,身边的很多人都表示了不理解,要知道,清华大学集聚了全国几乎最优质的科研、教学资源,是无数人艳羡的科研沃土。
杜松不择环境,在酸性土以及干燥的岩缝间或则沙砾地均能生长,能抗海潮风。这种坚毅奉献的特质,与马坚伟极其相似。他不仅以自己严谨和勤奋的科学态度在数学领域为解决实际问题做出卓越的贡献,更以淡泊名利和率真的人生态度诠释了一个科学家的人格魅力。
当前,很多做数学研究的人,都转方向做金融、经济等挣钱热门的行业,但马坚伟从未动摇过自己的初心,面向国家石油勘探的重大需求,他选择了从数学方法方面开展基础性研究。
天道酬勤。丰硕的成果和瞩目的荣誉也回馈给了这位年轻的学者。他入选中组部首批国家青年拔尖人才(万人计划)、教育部新世纪优秀人才,获2010年度“中国百篇最具影响”国际论文奖、中国地球物理学会傅承义奖、黑龙江省青年科技奖。
同时,他的学术才华也得到国际数学界的高度认可。在担任国家自然科学基金评审人之外,他还担任美国—以色列双边国家科学基金评审人。目前的他还是IEEE高级会员、SEG会员、IEEE装备与测量学会技术委员会委员、中国工业与应用数学学会理事。近年,他更是活跃在国内外应用数学和地震勘探界的大舞台。2009年,他主办了第二届应用地球物理会议,2013年主办了信号处理、优化和压缩感知国际会议、2015年和Mauricio Sacchi, Sergey Fomel, Ru-Shan Wu三位著名教授共同组织了数学地球物理国际会议。除了担任中国地球物理年会分会场主持人,他还在每四年一届的国际工业与应用数学大会上开设了稀疏地震数据处理为主题的专题研讨会。
如今,数学领域的研究日益受到两个方向的驱动——应用的需求与自身的发展。在国家创新驱动经济发展的重大战略规划中,数学研究将发挥更大的发动机作用,而马坚伟也将在科研的黑土地上挺拔生长。