混沌振子的广义旋转数和同步混沌的Hopf分岔

对应于混沌振子的各个Lyapunov指数,在切空间中定义了广义相位和广义旋转数．广义旋转数和Lyapunov指数相结合,可以更完整地描述混沌吸引子的各个运动模式的运动特征,包括伸缩与旋转．用耦合Duffing振子研究了时空混沌系统在同步混沌失稳时发生的分岔行为．结果表明,耦合振子的同步混沌态可以发生一种Hopf分岔,在Hopf分岔后,系统的功率谱中出现了一个特征频率,其值恰好等于分岔前临界横模的广义旋转数． 关键词：     

Degasperis-Procesi方程的类孤子新解

利用辅助方程与函数变换相结合的方法,构造了Degasperis-Procesi(D-P)方程的无穷序列类孤子新解.首先,通过两种函数变换,把D-P方程化为常微分方程组.然后,利用常微分方程组的首次积分,把D-P方程的求解问题化为几种常微分方程的求解问题.最后,利用几种常微分方程的Bcklund变换等相关结论,构造了D-P方程的无穷序列类孤子新解.这里包括由Riemannθ函数、Jacobi椭圆函数、双曲函数、三角函数和有理函数组成的无穷序列光滑孤立子解、尖峰孤立子解和紧孤立子解.     

一般阻尼随机微分方程的拟局部振荡算法

提出了一种模拟随机微分方程的拟局部振荡算法,即利用算符劈裂方法和势函数的泰勒展开,对噪声作用下耗散粒子的时间演化算符进行分解,得到了对应涨落行为的扩散算符和对应确定轨迹的漂移算符.其中局部简谐势场的涨落过程可获得解析解,而剩余的确定项则利用简单的Euler算法积分.应用到几个算例并与常用的两种算法相比较,结果表明:本算法随时间步长最稳定,可使用较大的时间步长.     

Ge在Ru(0001)表面上生长及其性质研究

报道Ge在Ru(0001)表面上生长以及相互作用行为的扫描隧道显微镜（STM）和x射线光电子能谱（XPS）研究. STM的实验结果表明Ge在Ru(0001)表面的生长呈典型的Stranski_Krastanov生长模式，Ge的覆盖度小于单原子层时呈层状生长，而从第二层开始呈岛状生长. XPS测量显示衬底Ru(0001)与Ge的相互作用很弱. Ru(0001)表面的Ru 3d5/2和Ru 3d3/2芯态结合能分别处于2798和2840 eV. 随着Ge的生长，到Ge层的厚度为20个单原子层，衬底Ru 3d芯态结合能减小了约02 eV，而Ge 3d芯态结合能从Ge低覆盖度时的289 eV增加到了290 eV，其相对位移约为01 eV. 关键词： Ge Ru表面 生长 相互作用     

滑移边界对二维Rayleigh-Bénard热对流流态和传热特性的影响

采用并行直接数值模拟（PDM-DNS）计算无滑移和滑移边界二维Rayleigh-Bénard热对流.与无滑移边界形成的随机羽流运动的湍流热对流不同,滑移边界热对流最终形成湍流特征消失,且温度仅分布于四壁的一个大尺度环流的流动形态.平均场近底板的温度分布特性,无滑移边界逐渐变化而滑移边界出现过冲现象.宽高比Γ=1时,Nusselt数（Nu）随Rayleigh数（Ra）的变化具有相同标度指数,Nu~Ra^0.3.滑移边界热对流具有传热增强作用.滑移边界热对流Nu随Γ变化明显,并分为两个阶段,在Γ=0.5时出现Nu_max≈250,是无滑移边界热流Nu的5倍.     

稳定分布的多期投资组合模型及其应用

本文研究了多期投资组合模型的问题.利用非正态稳定分布和参数估计的方法,建立了市场上含一个无风险证券和多个风险证券时多期投资组合的模型,对于描述风险证券所具有的偏态和过度峰态的非正态特征及其股市中的应用起到了作用.     

一类位置不变的Pickands型估计量

当极值指标大于0时, 本文提出了一种位置不变的Pickands型估计量,证明了该估计量的强弱相合性, 给出了其渐近展式和强收敛速度,并对$k_2$的最优选择进行了讨论,最后利用自适应性方法对该估计量和其它Pickands型估计量进行随机模拟分析,比较该估计量的优越性.     

基于小波神经网络的中国能源需求预测模型

通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.     

复合深度神经网络在直升机声目标识别中的研究

针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架。复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别。针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷。真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率。     

一致凸模糊映射及其有关性质

讨论了模糊映射的一致凸性及其有关性质,给出了模糊映射为一致凸的几个判别准则,并得到了可微一致凸模糊映射在某一点达到最小值的充分条件.