高频强泵浦场激发的等离子体参量不稳定性的特性

本文论证了当泵浦波的强度足够强时,在相当普遍的条件下,对均匀等离子体,唯一可以发生的参量不稳定性是类似于弱场的振荡二束不稳定性(OTSI)。对均匀及弱不均匀等离子体,高频强泵浦场激发的参量不稳定性都是绝对不稳定性。同样的性质在磁化等离子体中也可以得到。 关键词：     

含铱配合物的聚对苯类电磷光聚合物

通过Suzuki聚合法合成了以聚对苯为主链的含铱配合物的电磷光共轭聚合物。部分苯环单元被β-二酮结尾的烷氧基链取代,进而与2-苯基吡啶配位形成悬垂的铱配合物侧链。宽带隙的聚对苯主链使主体与客体的能级匹配,从而有利于能量的转移。铱配合物通过长β-二酮结尾的烷氧基链悬挂在聚对苯的侧链上提高了聚合物的溶解性,有利于器件的制作。另外,由于连在氧原子上的β-二酮具有较大的旋转自由度,增大了β-二酮的反应活性有利于配位反应的进行。聚合物的EL光谱只显示客体铱配合物的发射,主体的发射已被完全猝灭。这表明聚合物主体和铱配合物客体之间发生了有效的能量转移。PPPIrPPy2聚合物发光器件的EL光谱发光波长为525nm,最大外量子效率为2.6%。     

用变形全息透镜实现变形分数傅里叶变换

利用一发散点光源和一束倾斜平行光制作出在两个垂直方向上具有不同焦距的变形全息透镜,且用此全息元件实现了变形分数傅里叶变换。变形全息透镜两个方向上的焦距随全息记录条件和再现条件而变化,分析了用这种全息透镜实现变形分数傅里叶变换的条件。实验表明,用该元件能够方便地实现任意级次的变形分数傅里叶变换。     

Linear EV model with replicate observations on independent variables

This paper studies the linear EV model when replicate observations are made only on independent variables. We construct the estimates of regression coefficients and prove the consistency and asymptotic normality under some proper conditions. Results obtained reveal the difference between the case where the independent and dependent variables are observed repeatedly and simultaneously and the case studied in this article.     

推广x重新标度模型的重标度参数经验公式

给出了推广x重新标度模型的重标度参数经验公式,其中建立了重标度参数与原子核的平均结合能之间的联系,由该公式可以得出A≥12的所有核的重标度参数值,利用这些参数值可以计算有关核过程并做出预言.     

CsI(Tl)晶体中反冲Cs和I核Quenching?Factor的测量

许多实验对用CsI(Tl)闪烁晶体作为探测器来寻找和探测暗物质的可行性进行了研究.本工作利用8MeV单能中子轰击CsI(Tl)晶体探测器来研究Cs核和I核的QuenchingFactor.在数据处理中,运用脉冲形状甄别(PSD)方法来分辨反冲核信号和本底信号.实验结果表明,在7keV到132keV的能区中,Quench ingFactor随着反冲核能量的减少而增加.在探测暗物质的实验中,这一性质对于CsI(Tl)晶体探测器获得较低的能量阈值是很有利的.     

93W合金有关力学参量的综合选评

 对93W合金材料进行了超声测量实验，并结合原有的超声测量结果进行了分析比较，提出了可以直接用冲击波速度关系式的三个系数c₀ 、λ和λ′来对钨合金的有关力学参量，如G₀、K₀、G₀′、K₀′等进行综合选评的方法。得到了一组对93W合金较为合理的力学参量推荐值。     

新兴的纳米结构亚波长光学器件及其发展

介绍了新颖的纳米结构亚波长光学器件的特点,从器件的基本功能特性和工作机理两个方面详细讨论了其应用状况,并阐述了纳米制造技术对亚波长光学器件发展的重要推动作用及这一领域今后的研究热点。     

3-溴-4-丁氧基-4''''-硝基偶氮苯三阶非线性光学性能的研究

采用Z扫描技术对一种新的偶氮苯类化合物的三阶非线性光学系数进行了测量.实验结果的分析表明,该化合物具有较大的三阶非线性极化率;其三阶非线性主要来源于强的π电子离域性.     

基于神经网络的三维宽场显微图像复原研究

提出一种利用BP神经网络进行三维宽场显微图像复原的非线性映射方法，将三维图像转化为二维图像进行处理，利用神经网络的学习能力，通过训练，建立含有散焦信息的二维模糊图像与二维清晰图像之间的映射关系，然后对切片堆叠进行逐幅复原，从而实现显微图像的三维复原.得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了很好的效果.由于采用小规模神经网络，训练时间短，计算量小，使实时复原成为可能.