读者来信

编者按 自2007年第7期开辟"物理学咬文嚼字"专栏以来迄今已经刊登了15篇,有不少读者向编辑部和作者来信表达对该栏目的关注,并与作者就文章中的一些问题进行交流和探讨,我们很高兴地看到该栏目引起读者对物理学名词讨论的兴趣.     

TRAVELING WAVES IN A SIRH MODEL WITH SPATIO-TEMPORAL DELAY AND NONLOCAL DISPERSAL

This paper deals mainly with the existence and asymptotic behavior of traveling waves in a SIRH model with spatio-temporal delay and nonlocal dispersal based on Schauder ’s fixed-point theorem and analysis techniques,which generalize the results of nonlocal SIRH models without relapse and delay.In particular,the difficulty of obtaining the asymptotic behavior of traveling waves for the appearance of spatio-temporal delay is overcome by the use of integral techniques and analysis techniques.Final...     

基于堆栈压缩自编码的近红外光谱药品鉴别方法

由于近红外光谱在药品鉴别应用中具有分析速度快、样品无损、可现场检测等突出优点，目前已在众多领域中广泛应用。但近红外光谱存在信噪比低，吸收强度弱且谱峰重叠等缺点，无法从光谱中直接得到定性/定量的物质信息，因而近红外光谱分析技术常作为一种间接分析技术，并且光谱的化学计量学建模方法成为近红外光谱分析的核心内容。深度学习是机器学习的一个新的分支，并已经成功运用于多个领域。深度学习的网络结构和非线性的激活能力，使其模型特别适合高维、非线性的大规模数据建模。为进一步丰富近红外光谱建模方法，并提高近红外光谱分析技术的回归精度或分类准确率，将深度学习方法应用于近红外光谱分析，发展新的建模方法十分必要。面向近红外光谱定性分析技术，提出一种基于堆栈压缩自编码网络(SCAE)光谱定性分析方法，并应用于多类别药品的光谱分析，以区分或鉴别不同厂家生产的同种药品。压缩自编码网络(CAE)以自编码网络(AE)为基础，进一步加入雅克比矩阵作为约束项。自编码网络最初是用实现数据降维，以学习数据内部特征，而雅克比矩阵包含数据在各个方向上的信息，将其作为AE的约束项则可使提取到的特征对输入数据在一定程度下的扰动具有不变性，从而提高AE提取特征的能力。SCAE是一种由多层CAE构成的神经网络。前一层CAE的隐藏层作为后一层CAE的输入层，网络的全部参数是通过采用逐层贪婪的训练方式来获取的，训练结束后将所有网络视为一个整体，通过反向传播算法进行微调，最后使用Logistic/Softmax分类器进行定性分析。实验数据均为中国食品药品检定研究院采集，以头孢克肟胶囊作为二分类实验数据，硝酸异山梨酯片作为多分类实验数据。通过Bruker Matrix光谱仪测定每个样本在不同波长下的吸光度值得到其光谱曲线，再通过OPUS软件消除漂移等因素对光谱样本之间产生的偏差。接下来通过实验确定约束项雅克比矩阵的系数λ为0.003之后建立模型。建模过程分为五个阶段，分别为： 预处理阶段，预训练阶段，微调阶段，测试阶段和对比阶段。为了验证SCAE在分类准确性、算法稳定性和建模时间等方面的性能，与BP神经网络、SVM算法、稀疏自编码(SAE)和降噪自编码(DAE)开展对比实验研究。分类准确性方面，在不同的训练集与测试集的比例下，SCAE均有最佳的分类准确性与算法稳定性。建模时间方面，由于SVM算法不需要预训练和特征提取，所以运行时间方面比其他算法有大的优势，但是SCAE建模速度优于除SVM之外的其他对比算法。综合而言，使用SCAE进行药品鉴别有效可行。     

三维Minkowski空间中基于Killing向量场的磁力曲线

本文在三维Minkowski空间中,研究了基于Killing向量场的磁力曲线.首先给出了三维Minkowski空间中对应于平移和旋转的所有Killing向量场,并对不同的Killing向量所对应的磁力曲线进行了分类,最后给出了一些磁力曲线的图像.     

基于网络结构特征的大规模虚假评论群组识别

目前识别虚假评论的方法主要基于评论内容的文本特征和评论者的行为特征,然而评论文本与评论者行为容易被伪造和模仿,且这两类方法只能对虚假评论逐个识别,本文考虑了虚假评论的网络结构特征,通过分析评论者的网络行为及评论者节点间的网络结构特征定义相邻节点多样性与自相似性,利用累积分布函数估计其概率并合成网络行为得分,以得分高的可疑产品为种子建立2-hop子图,筛选子图中高度相似的虚假评论候选群组,利用GroupStrainer、HDBSCAN等算法对其进行聚类合并,以发现隐藏的虚假评论群组。以亚马逊四类最畅销的产品数据集为样本进行实证分析的结果表明,文中提出的方法能够有效识别隐藏较深的大规模虚假评论群组,综合群组内容的统计特征分析发现,虚假评论群组对目标产品的攻击模式存在产品类别差异,虚假评论群组比真实评论者对目标产品具有更强的集中度,但同时也会利用其它非目标产品对自身进行伪装以弱化其可疑性。     

1～50keV低能质子束注入装置北大核心CSCD

为了开展空间环境中低能粒子对航天电子器件作用规律的研究,根据研究项目需要,研制一台1～50ke V的低能质子束装置。该装置具有无需机械调节即可对质子能量、注入面积、注量率等参数进行大范围调节的特点。装置设计紧凑、所占空间小、成本低。介绍了质子束装置的基本构成以及聚焦透镜、速度选择器、扫描器等主要元件的结构特点及优化措施。调试结果表明,装置的性能达到了预期的技术指标,在有效注入面积内可达90%以上的均匀度,并能够长期稳定运行,满足了研究的需要。     

(Ce0.8Sm0.2O2-δ/Y2O3:ZrO2)N超晶格电解质薄膜的制备及表征

采用脉冲激光沉积技术(PLD), 在MgO单晶基底上, 依次沉积氧化钐掺杂的氧化铈(Ce_0.8Sm_0.2O_2-δ, SDC)和钇稳定氧化锆(8 mol%Y₂O₃:ZrO₂, YSZ)制备了五种(SDC/YSZ)_N (N=3, 5, 10, 20, 30) 超晶格电解质薄膜. 利用X射线衍射(XRD)、高分辨透射电子显微镜(HR-TEM)和交流阻抗对其形貌、相结构和电学性能进行了表征. 结果显示, (SDC/YSZ)_N超晶格电解质薄膜之间形成了明显的界面和较好的超晶格结构; 薄膜表面颗粒生长均匀、致密、平滑, 在薄膜的界面处没有元素相互扩散也未出现裂纹, 外延生长良好; 电导率随着(SDC/YSZ)_N超晶格电解质界面数的增加而增加, 而活化能则随之减少, 是较为理想的低温固体氧化物燃料电池电解质.     

Synthesis, Crystal Structure and Fluorescent Property of a New Sulfanilamide Schiff-base Compound

A new sulfanilamide Schiff-base compound N,N'-(p-phenyl sulfanilamide)-5,6-dimethoxy-pyrimidine-(2-hydroxyl benzene) methylidene has been synthesized by the condensation of equimolar salicylaldehyde and 4-(p-amino phenyl sulfanilamide)-5,6-dimethoxy-pyrimidine in an anhydrous ethanol solution.The compound was characterized by elemental analysis,IR spectra,and single-crystal X-ray diffraction.The crystal belongs to the monoclinic system,space group P21/c with a=19.0425(11),b=11.1914(6),c=9.0075(5),β=93.9650(10)°,Z=4,V=1915.01(18)3,Dc=1.437 g/cm3,Mr=414.43,λ(MoKa)=0.71073,μ=2.09 mm-1,F(000)=864,R=0.0385 and wR=0.1224.     

CID型ICP光谱仪分析钢中稳定夹杂物的8种组分含量

本文探讨了以CID作检测器的全谱直读ICP光谱仪测定钢中稳定夹杂物化学组分的方法，并从试液制备、谱线选定、介质影响、方法检出限和精密度等方面进行了讨论，样品测定结果较好，满足了工作的需要。