Skyrme模型中的多重子描述

在束缚态近似到 SU(3 ) Skyrme模型的范围内 ,讨论低能多重子组态 .用近似拟设表示以有理映射为基础的静态背景场 ,这样的映射有精确解的同样的对称性 .利用这些对称性来确定集体 Hamilton量和波函数的明确形式 ,得到的展开式在精确的情况下同样有效 .用介子结合 ,惯性参数 ,以及超精细分裂常数所做的计算与拟设的具体形式有关 ,所以它们是近似的 ,用这些值计算了 B≤ 9和奇异性 0及 -B的低能谱 .

基于联合稀疏模型的多重子空间追踪重构算法

针对分布式压缩感知中联合稀疏信号的重构问题,在分析了信号群与联合稀疏模型(JSM)基础上,利用JSM-2型联合稀疏信号在子空间内的投影特性,提出了一种多重子空间追踪重构算法。仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时可有效确保联合稀疏信号重构准确率。

基于广义信息论的决策森林多重子模型集成方法

为提高传统决策树学习方法的扩展性和自适应性,基于广义信息论提出决策森林多重子模型集成方法.采用从下至顶的学习策略,将离散化处理和决策树的逻辑表达有机结合在一起,整个学习过程不需要任何人为参与,能自动确定子树数目和子树结构.在UCI机器学习数据集上的实验结果和样例分析验证了本文方法的可行性和有效性.

Nizhnik方程组的一个非线性变换和多重孤子解(英文)

用齐次平衡原则导出了一个非线性变换,通过该变换Nizhnik方程组化为一个齐2次方程.用Hirota方法可求出齐2 次方程的一列解.将其代入非线性变换,得Nizhnik方程组的多重孤子解.详细分析了二重孤子解.

无约束优化问题的多重滤子线搜索信赖域方法

结合多重滤子、线搜索和非单调技术,对无约束优化问题提出新的非单调信赖域算法。当试验点迭代不成功时,采用多重滤子线搜索,尽量减少重新求解信赖域子问题的次数,从而降低了计算量。在一定的条件下,给出新算法的全局收敛性证明。

格蕴涵代数中多重模糊正关联滤子的研究

在剩余格蕴涵代数中,首先提出了多重模糊正关联滤子的概念,研究了其性质.然后,讨论了多重模糊正关联滤子与模糊滤子、多重模糊正关联滤子与多重正关联滤子、多重模糊正关联滤子与多重模糊关联滤子,及多重模糊正关联滤子与多重模糊正关联滤子的格蕴涵同态像之间的关系.

边加权有限图的Weil-Riemann-Roch定理

Riemann-Roch定理是数学中的一个重要结论,并有了广泛的应用。在有限图和边加权有限图等图中也有对应的Riemann-Roch定理以及应用,但所有这些工作都有一个共同点,那就是它们都聚焦于在除子或和除子线性等价的线丛的情况下,也就是秩为1的情况。为了得到高维秩的情形,可以借助多重除子的术语来描述。本文利用还原群GLn的root datum的概念给出了边加权有限图上主GLn-丛——向量丛的定义,并用多重除子的术语来描述向量丛,进而给出了边加权有限图的Weil-Riemann-Roch定理以及证明,推广了GROSS A.ULIRSCH M.和ZAKHAROV D的结果。

具有共存混沌吸引子的超大范围参数混沌系统

为了使参数在超大范围内变化时系统均具有共存吸引子,构建新型的双翼与四翼吸引子共存的混沌系统.系统的状态方程共有7项,在每个状态方程中只有1个非线性项,且此非线性项是由另外2个状态变量的乘积组成的.分析系统的稳定性、系统特性对参数变化的敏感性、系统参数在超大范围内变化时吸引子的共存特性等.研究结果表明,在参数α作微小变化时,系统特性具有较强的敏感性;当仅改变初始值的大小时,系统具有2个孤立双翼混沌吸引子与1个四翼混沌吸引子共存的特性;当参数d∈(0,2×10^4]时,系统同样具有混沌吸引子,且均具有共存的2个孤立双翼混沌吸引子与1个四翼混沌吸引子.此外,设计系统的硬件电路,利用Multisim进行电路仿真,进一步验证参数在超大范围内变化时系统中共存吸引子的存在性.

PFI代数及其P滤子

文 [1 ]引入了 FI代数及其滤子 ,文 [2 ]讨论了 FI代数与 MV代数的联系 .本文在此基础上引入了正关联 FI代数及其正关联滤子 ,并得到几个重要性质 .

一种基于吉布斯抽样的MUSIC多维参数联合估计算法

将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与多重子空间分类(MUSIC)方法估计相结合,提出一种用于联合估计多个目标的频率、方位和俯仰,基于吉布斯抽样的MUSIC多维参数联合估计新方法。该方法将MUSIC方法的谱函数作为频率、方位和俯仰的联合概率密度函数,采用MCMC吉布斯抽样方法对该联合概率密度函数进行采样。理论分析和仿真实验表明:在目标个数较少时,该方法不仅保持了常规MUSIC方法的高分辨能力。

基于关系数据分析的决策森林学习方法

模式识别中的多分类器集成日益得到研究人员的关注并成为研究的热点。提出一种基于决策森林构造的多重子模型集成方法,通过对每个样本赋予决策规则,构造决策森林而非单个决策树以自动确定相对独立的样本子集,在此基础上结合条件独立性假设进行模型集成。整个学习过程不需要任何人为参与,能够自适应确定决策树数量和每个子树结构,发挥各分类器在不同样本和不同区域上的分类优势。在UCI机器学习数据集上的实验结果和样例分析验证了方法的有效性。

剩余格蕴涵代数中多重模糊结合滤子的研究

在剩余格蕴涵代数中,首先提出了多重模糊结合滤子的概念,研究了其性质。然后,讨论了多重模糊结合滤子与模糊滤子之间的关系;接着,讨论了多重模糊结合滤子与多重模糊关联滤子之间的关系;最后,得到了在格H蕴涵代数中,不同的多重模糊结合滤子之间等价的结论。

广电主干传输网的安全优化

广电主干传输网承担安全播出任务,本文对广电主干传输网的安全性进行理论分析,并以浙江省广电主干传输网为例,分析了主干网上的安全优化措施,文章对网格化项目进行具体阐述,测试数据及实际运行情况表明对提高网络传输安全有实际意义。

S^(1/2)=200GeV质子对撞中横质量谱劈裂效应的PYTHIA模拟研究(英文)

在质心系能量为200GeV的质子-质子对撞中,高横质量区域产生的强子横质量谱分裂成两类——重子和介子．应用PYTHIA产生器进行Monte Carlo分析其内在的物理机制．模拟结果表明,这种劈裂效应不仅在弦碎裂模型中出现,而且独立碎裂模型中也有,并且在RHIC能区(200GeV)下主要来源于胶子的贡献．在PYTHIA6．3版本中引入的新的物理机制表明复杂的弦纠缠(string junction)形式可能是这种重子一介子差异的主要原因．