（文/赵法彬）聚变无二氧化碳或其他有害气体排放，比传统的裂变反应堆更安全，并且具有丰富的燃料，是终极清洁能源。在达到1亿摄氏度的聚变试验中，使用Simulink和Simulink Coder开发和部署等离子体控制算法，使用MATLAB进行实时和后脉冲数据分析。“毅力号”漫游车在火星上制造氧气的过程中，使用Simulink对内部压力、温度和电压三个控制回路进行建模；使用MATLAB优化硬件布局，最大程度减小质量，并仿真条件。此外，在帮助下肢残疾的孩子走路、在用人工智能对抗帕金森病的背后，都有基础算法与工程数学的强力支撑。这是MATLAB EXPO 2023（北京站）宣布的成功案例，也让大家更加关注基础算法与工程数学对通信创新发展的重要作用。

MathWorks中国应用工程经理赵晨星接受记者采访表示，MathWorks的MATLAB、Simulink系列工具本身是以工程数学作为基石的，在现代的科学和工程领域，其实很多领域都会用到工程数学，比如生物制药、通信、控制算法的设计、金融等，都是我们的客户群体。MATLAB现在有100多个工具箱，这些工具箱都是专注在不同的领域、解决不同行业的客户的问题。其中，通信是我们比较大的关键行业。

着眼5G基础算法，赋能网络数字经济

中讯邮电咨询设计院有限公司在当天的演讲中表示，数字经济是决定未来全球经济格局主战场，随着全球经济博弈层级的不断演进和升级，各国均将数字经济作为国家战略发展的顶层设计之一。自2017年习近平总书记在政府工作报告中提出要促进数字经济快速发展以来，中国数字经济呈指数增长趋势，已成为推进中国现代化的重要驱动力量。数字经济的基础是5G网络，5G网络如何能更科学、更高效的服务数字经济，目前尚在探索中。但有一点至关重要，基础研究与工程数学是整个5G ToB网络规划与设计的基础。本课题面向网络数字经济，基于5G及未来通信网络的核心，立足老部院“守正创新”的技术之本，确立基础算法与工程数学作为5G网络方案的核心与创新点，解决5G工程规划与研究中的基础算法仿真与模型构建的问题，并致力于解决5G及未来网络建设中的核心问题，从根本上提升5G技术方案的价值与性价比。

例如，5G NR扩容可以支持更多的设备和应用程序连接，提高数据传输速度和带宽，加速网络数字经济的发展和创新。但是现有扩容门限多为现网统计分析，非网络环境仿真相关的效果与方法；对于未来网络预测算法较粗放，未实现精准的AI方法。新方法基于5G NR链路级网络仿真模型，采用MATLAB矩阵实验室及玄武网络仿真平台，构造网络仿真环境，综合考虑城市、站点、小区特征，引入AI聚类及预测的方法，按照不同类别取定不同区域的扩容门限，对5G NR网络进行全面重点要素支撑。对于数据欠缺的方法，采用城市级长期数据与小区AI聚类特征相吻合的方法，满足精度与效率的要求；采用MATLAB构筑理想网络模型与玄武实际网络模型的方法，综合评定扩容门限及标准；对于扩容门限判决最终与商用方法综合评定，确保整体方法的精准与实用。

MathWorks中国应用工程经理赵晨星补充说，MATLAB提供了一套完整的非常系统化、便捷的神经网络设计、优化及训练测试流程，基础算法与工程数学相结合来作为中邮设计院AI的一个融合，提供网络容量预测。MATLAB本身就是一个非常好的去做优化的工具，再加上我们最近几年发力人工智能，提供了很多AI的方法，容量预测相关的问题解决，其实就是AI和他们这个领域知识去结合的一个非常好的例子。这背后，起主要作用的就是我们的优化还有AI这块功能。

开发基础算力工具，助力科学技术进步

MathWorks中国应用工程经理赵晨星告诉记者，MathWorks要加速科学家和工程师对于产品和创新的步伐，我们的工具在助力一些创新和最新前沿的科学研究里面的一些贡献。因此，我们在演讲中会选取一些对于人类社会的进步意义重大的话题作为一个引子，去印证我们的工具助力科学进步的一些例子。

赵晨星认为，基础算法与工程数学对于5G来讲相当于通信标准演进当中的一个变革，因为5G有新规划出来的频谱，然后5G提出了一些新的应用场景，那么对于新的这种应用场景，包括像增强型的带宽、海量的设备接入、高可靠低延迟的通信这三个大的应用场景，它们背后需要对传统算法做一些革新，包括5G的编码方式发生了一些比较大的变化，包括优化5G频谱的过程中，需要考虑它与Wi-Fi、WLAN、蓝牙等其他频谱的干扰等，这些我们都需要综合进行考虑。它们背后如果没有比较强的工程数学和算法作为支撑，那么算法开发的难度是非常大的。而且MathWorks本身就是以工程数学为基石的工具，客户使用我们的工具在进行算法开发和算法优化，这个背后其实是相辅相成的，因为我们知道通信背后包括编码、网络优化、频谱规划，都是大量数学的东西在支撑。

大规模Massive MIMO是5G要解决的一个关键技术。赵晨星表示，一方面我们提供了天线和天线阵列的一个从拓扑结构到优化的工具；另一方面，我们提供了一些现成的，从数字的波束成形到混合波束成形的经典事例，客户直接可以通过这些事例开始混合波束成形的研究。此外，我们有Simulink这样一个大的仿真环境，可以将波束成形的算法和射频RF端一起链起来，可以帮助做Massive MIMO的客户对他的算法和整个天线阵实时看到Massive MIMO方面的一个效果，以及波束成形的效果，并且可实时化地进行优化和调整。

赵晨星最后说，客户是领域的专家，他们会结合实际工作提出一些需求，我们从工具侧提供支持。通常我们通过与客户深入交流发现一些结合的点，基于客户的想法或者创新点，从工具的层面去帮助他们。