改进的正则化前后扫描迭代算法求解刚性最优控制问题

最优控制问题广泛应用于工程学、经济学、生物学等众多领域。由于寻求解析解往往极具挑战性,人们通常采用设计合适的数值算法来求解其数值解。在这些问题中,刚性最优控制问题的数值求解方法尤为关键,这类问题的处理通常面临两难选择:问题的刚性特性容易引起数值方法的不稳定性,而过度追求数值格式的稳定性则可能导致计算成本显著增加,使得算法难以实用。本文专注于一类特定的刚性最优控制问题,通过改进传统的正则化前后扫描迭代算法,既保证了算法的稳定性,同时也显著提高了计算效率。最后通过数值实验验证了上述结论。

试论科幻电影在科技风险预警中的功能

随着科学技术的进步,前沿的科学技术成果里人们的日常生活已经越来越远,人们在不知不觉间享受着科技进步带来的便利,但也在渐渐地忽略科技双刃剑所带来的风险。当今的科幻电影,越来越成为科技风险预警的重要角色,成为公众认识科技风险的主要途径之一。伴随着传媒时代和读图时代的来临,视觉效果越来越真实的科幻电影对科技风险的预警作用越来越凸显。场景化、生活化和角色化的设计,让即使远离科技风险和科技灾难的公众也能"切身"感受到科技的负面作用,通过科幻电影传递科技风险观念正变得越来越重要。