基于智能单粒子的联合代数重建算法

提出一种基于智能单粒子(intelligent particle optimizer,IPO)的改进型联合代数重建算法(simultaneous algebraic reconstruction technique,SART).为提高重建图像质量,引入松弛矩阵概念,利用智能单粒子算法搜索每一像素特有的最优松弛因子,增强重建算法对图像局部特性的针对性.仿真结果表明,采用IPO-SART算法获得的重建图像质量较传统SART算法更佳.

Lorenz吸引子的微观结构

轨迹保稳降维是一种分析高维非线性系统稳定性的方法。其要点是先在高维空问中求取轨迹；再将F轨迹映射为n-1个R^2映像，并在变换中严格保持感兴趣的稳定特性：分析各映像轨迹的稳定性：最后聚合为原轨迹特性的描述。本文按此分析Lorenz吸引子的结构稳定性。例如，将其中的z变量处理为时变参量后，(x,y）子系统成为时变的线性2维系统，可得分岔集{zcr}及奇点特性沿z轴的变化规律。故对于特定的轨迹(x,y,z），可将其在各坐标平面上的投影轨迹分成短线段的有序队列，各相邻线段对应于特性不同的奇点，从而揭示Lorenz吸引子全局分岔的精细结构及其通往高维混沌的道路。