基于双阈值非线性导数的边缘检测算子

文中提出了一种基于双阈值非线性导数算子的边缘检测方法.首先计算灰度图像的左右导数,然后通过设置双阈值对左右导数进行调整以保留有意义的边缘信息,最后合并左右导数得到图像梯度.阈值能控制平滑噪声能力,阈值能确保检测出单像素宽度的线边缘,而非线性导数计划可解决定位错位性的问题.实验结果表明,同传统的离散梯度算子相比,此算子不仅计算简单灵活,检测精度高,而且在没有平滑图像噪声的情况下得到了良好的边缘图像和信噪比.

具有非线性导数项的二阶常微分方程的正周期解

用正算子扰动方法和锥上的不动点指数理论讨论具有非线性导数项的二阶常微分方程-u″(t)+a(t)u(t)=f(t,u(t),u′(t)),t∈ℝ正2π-周期解的存在性,其中:a:ℝ→(0,+∞)连续,以2π为周期;f:ℝ×[0,+∞)×ℝ→[0,+∞)连续,f(t,x,y)关于t以2π为周期.在非线性项f(t,x,y)满足适当的不等式条件下,得到了该方程正2π-周期解的存在性.

由Bo—105飞行试验数据识别非线性导数模型

本文描述了对时域识别非线性直升机模型的研究结果。近年来，人们应用频域识别技术估算直升机模型中的参数。最近，DLR的时域识别方法得到改进，允许识别完全非线性模型。为了研究将这种方法应用于直升机，建立了带有单个桨叶挥舞角显方程的非线性导数模型。与线性导数模型相比，非线性模型物理上更真实，而且不受小扰动假设的限制。虽然有许多未知因素必须确定，但一种非线性模型已被成功地识别出来。

带导数非线性项的耦合Tricomi方程组解的破裂

在空间维数n≥2时,研究带导数非线性项的耦合Tricomi方程组的小初值问题。通过定义问题的能量解并构造适当的检验函数,得到关于解的积分泛函的不等式。根据非线性项指数的范围将解的性态研究分为次临界情形及临界情形。在次临界情形利用改进的Kato引理,在临界情形利用迭代方法,证明了问题的解会在有限时间破裂。同时,在次临界情形得到幂次形式解的生命跨度的上界估计,在临界情形得到指数形式解的生命跨度的上界估计,推广了现有文献的结论。

推广的导数非线性薛定谔方程的单/双周期背景上的呼吸子和怪波及其碰撞解

非线性薛定谔方程是物理和应用数学领域中一个非常重要的可积系统.该文利用达布变换研究了推广的导数非线性薛定谔方程的单/双周期背景上的呼吸子和怪波以及呼吸子和怪波的碰撞解.首先,构造推广的导数非线性薛定谔方程的达布变换.然后,通过达布变换,推导出周期背景和双周期背景上的呼吸子解和怪波解以及碰撞解.最后,借助于图示,详细分析了有趣的新解结构.这也为研究新型解的物理机制提供了理论依据.

一个广义导数非线性Schr dinger方程长时间渐近解的误差分析

基于一个广义导数非线性Schr dinger(gDNLS)方程关于初值问题在直线上的Riemann-Hilbert问题,证明了时间演化下Jump矩阵产生的误差;得到时间趋于无穷时Jump矩阵和长时间渐近解的误差阶由O(t^(-1/2))变为O(t^(-1/2) ln t)。

第一类导数非线性薛定谔方程的数值模拟

利用Taylor级数展开,给出了求解第一类导数非线性薛定谔方程的CrankNicolson格式。使用该格式对该方程进行数值模拟,数值算例验证了该格式具有保持时空2阶精度的性质。最后在初值上添加微小随机扰动,观察孤子解随时间的变化情况,结果显示孤子解在初值添加微小随机扰动后变化不大,说明孤子解具有很好的稳定性。

第一类导数非线性Schrdinger方程的高阶差分格式

利用Taylor展开法,给出了求解第一类导数非线性Schrdinger方程的五点四阶有限差分格式,该格式在空间上保持4阶精度,在时间上保持2阶精度。为了观察格式的适用性,将格式推广到了5阶Kd V方程。数值算例比较了该格式与Crank-Nicolson格式,验证了格式的精度阶,并给出了2个单孤子碰撞的数值模拟。

一类非线性项含有导数的3阶边值问题的正解

应用不动点指数的计算结果,证明了一类非线性项依赖于未知函数导数的3阶边值问题正解的存在性.这类边值问题具有与已有文献中所讨论问题不同的阶数、边值条件和奇异性,最后给出1个例子作为对所获得结果的应用.

一类非线性项带导数的奇异三阶边值问题的多重正解

利用不动点指数计算的方法,证明了一类非线性项带导数的奇异三阶边值问题多重正解的存在性,并给出了一个例子.

采用非线性方向导数的混合噪声鲁棒角点检测算法

为提高角点特征检测准确率,针对混合噪声下特征提取不准确而容易产生伪角点的问题,提出了一种基于非线性方向导数(NDD)的角点检测算法。利用Canny算法提取原始图像的边缘轮廓;分别构建各向同性和各向异性高斯方向导数滤波器的空域双窗,对每个边缘像素计算基于直方图分层技术的快速非线性方向导数特征;量化方向生成K个离散方向滤波器,根据响应向量最大值确定主方向;将3个尺度下非线性导数的比率值融合为新角点测度;进行阈值和非极大值抑制获得最终角点检测结果。在角点检测图像数据集上,分别针对高斯噪声、椒盐噪声和高斯椒盐混合噪声干扰图像,利用不同算法获取配准角点和错误角点数,并进行不同图像变换下的平均重复率实验。实验结果表明:在椒盐噪声和混合噪声下,所提算法的角点检测精度和平均重复率均优于其他角点检测算法的;对于方差为15的高斯噪声和密度为5%的椒盐噪声的混合噪声干扰图像,所提算法比CSS、CPDA、ANDD、Gabor和MDRR算法的平均检测准确率分别高5.4%、13.1%、11.6%、9%和7.3%,而平均错检率分别低86.9%、86%、86.5%、83.7%和83.9%,综合性能均优于对比算法。

第一类导数非线性Schrdinger方程的时间紧致格式

利用Taylor级数展开,得到求解第一类导数非线性Schrdinger方程的时间紧致有限差分格式,该格式在空间上保持2阶精度,在时间上保持4阶精度。数值算例验证了格式的精度阶,并对2个单孤子的碰撞进行了数值模拟。

导数非线性Schr dinger方程的爆破解

研究下述导数非线性Schrodinger方程的初边值问题:iφ_(t)+αφ_(xx)=iβ|φ|^(2σ)φx-g(|φ|^(2))φ,σ1,x∈[a,b],其中α,β为实数,g(·)是实值函数.当α,β,φ0及g(s)满足一定条件时,利用守恒律和修正的virial等式,证明了爆破解的存在性.最后,得到了爆破解的渐近行为等一些性质.

一类具有导数型非线性记忆项和变系数耗散的广义Tricomi方程全局解的非存在性

考虑一类具有导数型非线性记忆项和变系数耗散的广义Tricomi方程全局解的非存在性问题,通过构造能量泛函,利用Bessel方程和迭代技巧,给出次临界情形下其Cauchy问题能量解的爆破结果,并进一步给出导数型非线性记忆项对其Cauchy问题解的非局部影响及其解的生命跨度估计.

一类含导数型非线性记忆项的弱耦合半线性Moore-Gibson-Thompson系统全局解的非存在性

通过构造辅助泛函和测试函数并应用微分不等式,导出了在次临界情况下一类含导数型非线性记忆项的弱耦合半线性Moore-Gibson-Thompson(MGT)系统柯西问题解的第一下界和迭代序列,运用迭代方法证明了其柯西问题解的全局非存在性和生命跨度的上界估计.

一类具有导数型非线性项的弱耦合半线性双波动系统解的爆破

考虑了一类具有导数型非线性项的弱耦合半线性双波动系统解的爆破现象.通过选择合适的泛函以及运用迭代方法,对p≠q时的弱耦合现象进行了深入研究,当p=q时退化为单个导数型半线性双波动方程,证明了非临界情况下其柯西问题解的全局非存在性.同时,导出了其解的生命跨度上界估计.

第一类导数非线性Schrdinger方程的高阶紧致差分格式

利用Taylor级数展开,得到求解第一类导数非线性Schrdinger方程的五点四阶时间紧致有限差分格式,该格式在空间和时间上均保持4阶精度。数值算例验证了该格式的精度阶,并给出了2个单孤子碰撞的数值模拟。

导数型非线性记忆项下广义Tricomi方程解的爆破

考虑了一类具有导数型非线性记忆项的广义Tricomi方程解的爆破问题。通过引入含时泛函和修正贝塞尔方程推出了解的迭代框架和第一下界;运用迭代方法证明了在次临界情况下解的全局非存在性和生命跨度上界估计。同时,得到了导数型非线性记忆项对广义Tricomi方程解的非局部影响。

Hirota双线性导数变换与DNLS方程的孤子解

介绍并基于Hirota双线性导数变换，零边值条件下DNLS方程得以直接求解．其单孤子与双孤子解被作为两个典型特例以说明双线性导数变换法的一般应用手续．孤子之间的弹性碰撞通过双孤子情形得以展示，单孤子和双孤子解随时间与空间的演化也通过图表加以演示．

基于梯度优化物理信息神经网络求解复杂非线性问题

近年来,物理信息神经网络(PINNs)因其仅通过少量数据就能快速获得高精度的数据驱动解而受到越来越多的关注.然而,尽管该模型在部分非线性问题中有着很好的结果,但它还是有一些不足的地方,如它的不平衡的反向传播梯度计算导致模型训练期间梯度值剧烈振荡,这容易导致预测精度不稳定.基于此,本文通过梯度统计平衡了模型训练期间损失函数中不同项之间的相互作用,提出了一种梯度优化物理信息神经网络(GOPINNs),该网络结构对梯度波动更具鲁棒性.然后以Camassa-Holm(CH)方程、导数非线性薛定谔方程为例,利用GOPINNs模拟了CH方程的peakon解和导数非线性薛定谔方程的有理波解、怪波解.数值结果表明,GOPINNs可以有效地平滑计算过程中损失函数的梯度,并获得了比原始PINNs精度更高的解.总之,本文的工作为优化神经网络的学习性能提供了新的见解,并在求解复杂的CH方程和导数非线性薛定谔方程时用时更少,节约了超过三分之一的时间,并且将预测精度提高了将近10倍.