北京雁栖湖应用数学研究院高被引论文研究报告

一、研究院概况

北京雁栖湖应用数学研究院是在北京市怀柔区人民政府的大力支持下，于 2020 年 6 月 12 日正式成立的。研究院由国际数学大师丘成桐担任首任院长，致力于落实国家基础研究战略部署，整合国际优势资源，搭建数学学科与产业应用领域的交流平台与连接桥梁，加强基础科学研究，解决国家和企业发展重大需求中的数学问题。

研究院位于北京市怀柔区，拥有优越的地理位置和便捷的交通条件。其组织架构完善，人员组成多元化、国际化，截至 2023 年，已形成 17 个专业科研团队，科研人员规模预计超过 300 人。研究院的研究方向广泛，涵盖前沿基础理论研究和关键工程技术研究等多个重要领域。

二、高被引论文分析

1.《复杂疾病的代谢物理学》

论文信息 ：2023 年 10 月，研究院的统计团队与代数拓扑团队在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上发表了该论文。
研究背景与问题提出 ：复杂疾病一直是医学领域的重大挑战，其涉及多个基因、环境因素和代谢途径的相互作用。传统的研究方法往往难以全面解析复杂疾病的成因和机制。因此，该研究旨在探索一种新的方法来深入理解复杂疾病的代谢机制，为疾病的诊断、治疗和预防提供新的理论基础。

研究方法创新 ：研究团队结合生态系统理论和进化博弈论原理，首创复杂疾病的统计物理模型，实现两大创新。一是将所有代谢物整合为双向、有符号和加权的交互网络，追踪代谢物间信息流导致的健康状态变化；二是将代数拓扑中的同调理论应用于网络解析，使用 GLMY 同调理论定量解析网络，考察相互作用的强弱和类型，引入网络动态演化过程，追踪拓扑变化规律，进而解析核心因子及信息传递路线。

研究意义 ：该研究为解析复杂疾病成因、指导治疗及相关药物设计提供了新思路，可识别关键代谢物及其交互网在疾病形成中的作用，如发现了几个在炎症性肠病形成中起关键作用的中心代谢物，为预测、预防疾病风险以及未来药物设计和治疗方法提供了有力指导。这一成果不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也具有巨大的潜力，为医学研究和临床实践带来了新的希望。

2.《复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑》
论文信息 ：2024 年，研究院院长丘成桐教授、邬荣领研究员、吴杰研究员等在《美国国家科学院院刊》（PNAS）合作发表了该论文。

研究背景与问题提出 ：在许多复杂的自然和社会系统中，高阶相互作用普遍存在，如生态系统中的物种间关系、社会网络中的人际互动等。然而，传统的网络模型往往只能描述简单的二元相互作用，难以捕捉高阶相互作用的复杂性和多样性。因此，该研究旨在构建一种能够有效描述和分析复杂系统高阶相互作用的新模型，为理解复杂系统的结构和功能提供新的工具。

研究方法创新 ：研究利用 GLMY 同源性提出统计力学框架，建立超网模型，能更有效地研究群落行为背后的物种间相互作用的拓扑结构和功能。将进化博弈论和行为生态学整合到统一统计力学框架中，重建双向、有符号和加权的超网，描述各节点受自身反馈、其他节点策略和节点间交互策略协同影响的机理，以及有向互作受单个节点影响的机理。同时，结合代数拓扑中 GLMY 同源性剖析超网拓扑结构。

研究意义 ：该研究为揭示复杂系统高阶相互作用提供了新视角，其构建的超网的 GMLY 剖析可能成为解开极其复杂群落（如肠道微生物群）的必要程序，为相关领域发展提供重要信息。该互作网络能够解析随机、非线性、不确定的自然现象，还可作为人工智能底层框架，为其提供数学基础。这一成果不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中也具有广泛的应用前景，为解决复杂系统问题提供了新的思路和方法。

三、论文高被引原因及影响

1.创新性方法与理论突破
两篇论文均提出了创新性的研究方法和理论框架，如复杂疾病统计物理模型和超网建模的 GLMY 同源性统计力学框架，突破了传统研究的局限，为解决复杂问题提供了全新的视角和工具。这些创新性的方法和理论吸引了众多后续研究对其方法和理论进行引用、验证和拓展，推动了相关领域的研究进展。

复杂疾病的代谢物理学 ：该论文提出的统计物理模型为研究复杂疾病提供了一种全新的方法，能够更全面地解析疾病的发生机制和代谢网络。这种创新性的方法不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中也具有巨大的潜力，为医学研究和临床实践带来了新的希望。因此，许多研究人员引用该论文的方法和理论，将其应用于不同的疾病研究中，以探索其在具体疾病中的应用价值。

复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑 ：该论文构建的超网模型和 GMLY 剖析方法为研究复杂系统的高阶相互作用提供了有力的工具，能够更好地描述和分析复杂系统中的多种相互作用关系。这一创新性的理论框架吸引了众多复杂系统研究领域的学者关注和引用，他们将其应用于生态学、社会学、物理学等多个学科的研究中，为解决复杂系统问题提供了新的思路和方法。

2.跨学科融合特点
研究院的研究团队来自不同学科背景，两篇论文都体现了数学与物理学、生物学、生态学等多学科的深度交叉融合，这种跨学科的研究方式为解决复杂的现实问题提供了更全面、深入的思路，也吸引了不同领域研究人员的关注和引用，推动了跨学科研究的发展。

复杂疾病的代谢物理学 ：该论文结合了数学、物理学、生物学和生态学等多个学科的知识和方法，通过构建统计物理模型和应用代数拓扑理论，深入研究了复杂疾病的代谢机制。这种跨学科的研究方法不仅为医学研究提供了新的视角和工具，也为其他学科的研究提供了借鉴和启示。因此，该论文受到了来自不同学科领域研究人员的广泛关注和引用，促进了跨学科研究的交流与合作。

复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑 ：该论文整合了数学、物理学、生态学和行为生态学等多个学科的理论和方法，提出了超网建模和 GMLY 剖析的新方法。这种跨学科的研究方式使得该论文在多个学科领域都具有重要的参考价值，吸引了来自不同学科背景的学者引用和借鉴其研究成果，推动了跨学科研究的发展和融合。

3.重要应用价值
两篇论文的研究成果在疾病解析、治疗指导、药物设计以及人工智能基础构建等方面具有重要的潜在应用价值，为相关领域的实际问题解决提供了理论依据和可能的解决方案，吸引了众多科研人员和实际应用工作者对其成果进行引用和借鉴，以探索其在具体应用场景中的应用和转化。

复杂疾病的代谢物理学 ：该论文通过识别关键代谢物及其交互网在疾病形成中的作用，为疾病的诊断、治疗和预防提供了新的靶点和策略。例如，在炎症性肠病的研究中，发现的中心代谢物可以作为潜在的生物标志物，用于疾病的早期诊断和风险评估；同时，也可以针对这些关键代谢物开发新的药物，为疾病的治疗提供新的方法和手段。因此，该论文在医学研究和临床实践中具有重要的应用价值，受到了医学界和药学界研究人员的广泛关注和引用。

复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑 ：该论文提出的超网建模和 GMLY 剖析方法可以应用于多个实际领域，如生态系统的保护和管理、社会网络的分析和优化、人工智能的发展和应用等。例如，在生态系统研究中，通过构建超网模型可以更好地理解物种间的相互作用关系，为生态保护和生物多样性保护提供科学依据；在社会网络分析中，该方法可以帮助研究人员更好地理解人际关系的复杂性，为社会政策的制定和组织管理提供参考；在人工智能领域，超网模型可以作为底层框架，为人工智能的发展提供数学基础和支持。因此，该论文在多个实际应用领域都具有广泛的应用前景，受到了相关领域研究人员和实践者的高度关注和引用。

四、研究院科研环境与团队对高被引论文的促进作用

1.强大的科研团队
研究院汇聚了一批国内外优秀的科研人才，如国际数学大师丘成桐及其带领的团队，他们在数学及相关领域具有深厚的专业知识、丰富的研究经验和卓越的创新思维，为高被引论文的产出提供了坚实的人才支撑。团队成员之间紧密合作，不同专业背景的人员相互交流与协作，激发了创新火花，共同攻克了一系列复杂的科研难题。

丘成桐教授的引领作用 ：作为国际数学大师，丘成桐教授在数学领域具有极高的声誉和影响力。他的学术视野和创新思维为研究院的科研工作提供了重要的指导和引领。在他的带领下，研究院的研究团队能够站在数学学科的前沿，开展具有重要理论价值和实际应用意义的研究工作。例如，在《复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑》这篇论文中，丘成桐教授与邬荣领研究员、吴杰研究员等共同合作，充分发挥了各自的专业优势，提出了创新性的理论框架和研究方法，为复杂系统研究领域做出了重要贡献。

团队成员的协作与创新 ：研究院的科研团队由来自不同学科背景的优秀人才组成，他们在各自的研究领域都具有扎实的专业基础和丰富的研究经验。通过紧密的协作与交流，团队成员能够相互启发、相互补充，共同攻克复杂的科研难题。例如，在《复杂疾病的代谢物理学》这篇论文中，统计团队与代数拓扑团队紧密合作，将数学、物理学、生物学等多学科的知识和方法相结合，提出了全新的研究方法和理论模型，为复杂疾病的研究提供了新的思路和方法。这种团队协作的模式不仅提高了科研效率，还激发了创新思维，为高被引论文的产生创造了有利条件。

2.开放的科研氛围
研究院积极营造开放包容的科研氛围，鼓励科研人员开展跨学科研究、与国内外其他科研机构和学者进行交流合作。通过举办各类学术活动，如国际研讨会、专题讨论班、学术讲座等，为科研人员提供了广阔的学术交流平台，使其能够及时了解学科前沿动态，拓宽研究视野，吸收新的研究思想和方法，为高被引论文的产生创造了有利条件。

国际学术交流活动 ：研究院定期举办国际学术研讨会，邀请来自世界各地的知名专家学者来院交流讲学，分享最新的研究成果和学术动态。这些学术活动为研究院的科研人员提供了与国际顶尖学者面对面交流的机会，使他们能够及时了解国际前沿研究动态，拓宽研究视野，激发新的研究思路。例如，在《复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑》这篇论文的研究过程中，研究院的科研团队与国际同行进行了深入的交流与合作，借鉴了国外先进的研究方法和经验，为论文的创新性提供了重要的参考和借鉴。

跨学科研究合作 ：研究院鼓励科研人员开展跨学科研究，打破学科壁垒，促进不同学科之间的交叉融合。通过组织跨学科的专题讨论班和学术论坛，为科研人员提供了一个交流合作的平台，使他们能够与不同学科背景的学者共同探讨科研问题，开展合作研究。例如，《复杂疾病的代谢物理学》这篇论文就是研究院统计团队与代数拓扑团队跨学科合作的成果，通过将数学、物理学、生物学等多学科的知识和方法相结合，提出了一种全新的研究方法，为复杂疾病的研究提供了新的视角和思路。

3.充足的科研资源

研究院得到了北京市政府、清华大学等多方面的大力支持，在科研经费、实验设备、数据资源等方面具有丰富的资源保障。这为科研人员开展深入的理论研究和复杂的实验验证提供了坚实的物质基础，使得他们能够更好地将理论与实践相结合，提高研究成果的质量和影响力，从而增加了论文被引用的可能性。

科研经费保障 ：研究院获得了充足的科研经费支持，为科研人员开展研究工作提供了有力的保障。这些经费用于购置先进的科研设备、开展实验研究、参加学术会议等，为科研工作的顺利进行提供了必要的物质条件。例如，在《复杂疾病的代谢物理学》和《复杂系统高阶相互作用的超网建模与拓扑》这两篇论文的研究过程中，充足的科研经费支持使得研究团队能够购置先进的实验设备，开展大规模的实验研究，获取丰富的数据资源，为论文的高质量完成提供了坚实的保障。

实验设备与数据资源 ：研究院配备了先进的科研实验设备和丰富的数据资源，为科研人员开展实验研究和数据分析提供了便利条件。例如，在复杂疾病研究中，研究院拥有先进的代谢组学分析设备，能够对生物样本中的代谢物进行精确检测和分析，为构建代谢网络提供了丰富的数据支持；在复杂系统研究中，研究院拥有高性能的计算设备和大数据分析平台，能够对大规模的复杂系统数据进行高效处理和分析，为超网建模和 GMLY 剖析提供了强大的计算支持。这些实验设备和数据资源的充足保障，使得研究院的科研人员能够更好地开展研究工作，提高研究成果的质量和影响力。

五、总结与展望

北京雁栖湖应用数学研究院的高被引论文在相关研究领域产生了广泛的影响，推动了数学与多学科的交叉融合和发展，为解决复杂的现实问题提供了新的思路和方法。这些高被引论文的产生，不仅体现了研究院在科研创新、跨学科研究和国际合作等方面的突出优势，也展示了其在应用数学领域的领先地位和重要影响力。

未来，研究院有望继续发挥其人才、科研环境和资源等方面的优势，吸引更多优秀的科研人才加入，进一步加强科研团队建设；持续营造开放包容的科研氛围，鼓励科研人员开展跨学科研究和国际合作交流；不断优化科研资源配置，提高科研经费和实验设备的利用效率，为科研人员提供更好的科研条件。通过这些努力，研究院有望产出更多具有重要影响力的科研成果，进一步提升我国在应用数学领域的国际地位和竞争力。

在应用前景方面，研究院的高被引论文所涉及的研究领域具有广阔的应用前景。例如，在复杂疾病研究领域，随着对疾病代谢机制的深入理解，有望开发出更加精准的疾病诊断方法和个性化的治疗方案，为提高人类健康水平做出贡献；在复杂系统研究领域，超网建模和 GMLY 剖析方法可以应用于生态学、社会学、物理学等多个学科，为解决复杂系统问题提供新的思路和方法，推动相关领域的发展和进步；在人工智能领域，复杂系统的高阶相互作用研究可以为人工智能的发展提供数学基础和支持，推动人工智能技术的创新发展和应用拓展。

总之，北京雁栖湖应用数学研究院在高被引论文的产出方面已经取得了显著的成绩，未来的发展前景十分广阔。通过不断努力和创新，研究院将继续为我国乃至世界的科学研究和科技创新做出更大的贡献，成为国际应用数学领域的重要研究中心和人才培养基地。