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构建应用数学中的模型与算法知识图谱
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文讨论了应用数学研究数据中模型与算法关系表示不足的问题，并提出了动态知识图谱的解决方案。该研究整合了250多个应用数学研究资产，提高了研究数据的可用性和公平性。
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关键要点
- 本文解决了应用数学研究数据中模型与算法关系表示不足的问题。
- 通过合并和扩展两个独立的本体，形成了一个动态知识图谱。
- 引入计算任务以链接本体，提升了研究数据的可用性和公平性。
- 整合了超过250个应用数学研究资产，使复杂数学模型的工作流得以清晰表达。
❓
延伸问答
应用数学研究中模型与算法关系表示不足的原因是什么？
模型与算法关系表示不足主要是因为缺乏有效的知识图谱来整合和表达这些关系。
动态知识图谱是如何构建的？
动态知识图谱是通过合并和扩展两个独立的本体，并引入计算任务以链接本体而形成的。
整合超过250个应用数学研究资产的意义是什么？
整合这些资产使复杂数学模型的工作流得以清晰表达，从而提升研究数据的可用性和公平性。
动态知识图谱如何提升研究数据的可用性？
通过清晰表达复杂数学模型的工作流，动态知识图谱提高了研究数据的可用性和公平性。
本文提出的解决方案有哪些核心发现？
核心发现是通过动态知识图谱整合了250多个应用数学研究资产，改善了模型与算法的关系表示。
动态知识图谱在应用数学中的应用前景如何？
动态知识图谱有助于更好地管理和利用应用数学研究数据，未来可能推动相关领域的研究进展。
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