三维电大目标散射求解的多层快速多极子方法

为进一步提高对电大尺寸目标散射求解的能力 ,详细研究了多层快速多极子方法。重点设计了用于多层快速多极子方法的各种优化方法包括Morton编号、转移因子修正内插技术与外向波重复存储策略。对于未知量数目为N的三维电磁散射 ,数值实验显示多层快速多极子方法具有O(NlogN)量级的计算量、O(N)量级的存储量 ,特别适合求解三维电大尺寸目标的电磁散射。利用该方法在单机 (内存1Gb)上成功计算了未知量为 2

多层快速多极子方法中转移因子的修正拉格朗日内插技术

利用多层快速多极子方法,许多电大尺寸问题现已能在有限的计算机条件下得以解决.在多层快速多极子方法中,转移计算是主要的计算工作量,所涉及的转移因子的计算和存储方法也直接影响方法效率.为实现转移因子的快速计算和低存储,本文提出一种高效的修正拉格朗日内插技术.通过引入场源间距的修正因子,不同场源间距的转移因子可由局域内插快速计算.与传统多层快速多极子方法中计算转移因子的方法相比,该方法显著降低了转移因子的存储量和计算量,并具有可靠的计算精度.

基于多层快速多极子方法的三维目标RCS高效数值求解技术

随着工程应用的不断深入,复杂三维目标雷达截面积(RCS)的高效计算越来越受关注.本文介绍了我们所发展的基于多层快速多极子方法的几种高效数值方法:后期近似迭代多层快速多极子方法、自适应射线传播多层快速多极子方法、快速远场近似多层快速多极子方法、高阶多层快速多极子方法.作为数值方法,这些方法通用性强,适于任意形状目标RCS·计算.它们不仅具有很好的计算精度,也具有优良的计算性能.对于未知量数目为N的三维电磁散射,计算量为O(NlogN)量级,存储量为O(N)量级,特别适合求解复杂三维目标RCS,有望在将来的雷达工程领域得到更深入的应用.

Lua中面向对象的编程机制

在之前的文章中，笔者介绍了如何正确地链接Lua解释器到应用程序或第三方库中。本文将介绍如何利用Lua现有的特性，为其增加面向对象编程特性。

用Python实现GM指令系统

背景 在游戏世界中，游戏管理员（也就是通常所说的GM）维持着游戏世界的正常秩序。一方面，GM要帮助游戏玩家适应玩法，解救因为游戏BUG而陷入困境的玩家；另一方面，他们还要监控游戏世界中的异常行为和事件，防止玩家利用游戏BUG谋取暴利，避免玩家出现过激行为，制止恶意破坏游戏世界文明和平衡的行为。

Lua的链接方式

Lua是专为应用程序扩展设计的一门语言，主要特点是简洁、高效并且易于扩展。山解释器的源代码完全用ANSIC来实现，也正因如此，所以L帕的解释器具有很强的可移植性。此外，Lua解释器的代码也很精简，仅仅202KB，在内部实现上用了很多技巧，使得其运行效率非常的高。

改进Lua的Module系统

前言◆◆ 粉在新发布的Lua 5．1版本中引入了新的module系统，此版本主要变化有两点： 1．对require函数的实现做了重大改变，但同时兼容之前版本的处理方式；2、增加了module函数，简化了模块定义过程。

SCRUM的兴起：敏捷开发可以挽救你的工作室

三年前，High Moon Studio深陷危机。我们的第一个项目每况愈下，投资人对“资金都被用到哪里”这个问题深感疑惑。你知道，这是项目开发中会出现的典型问题。