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基于密度泛函理论(DFT),我们研究了SinB(n=1~12)团簇的稳定性.结果表明:SinB的基态构型是在Sin-1B的基态或亚稳态构型上带帽一个Si原子而得到;随着团簇尺寸的增大,B原子逐渐从吸附在Sin团簇的表面位置移动到Sin团簇笼内;掺杂B原子提高了纯硅团簇的稳定性;电子总是从Si向B转移,B原子所带的电荷数不仅与B原子的配位数有关,还与SinB团簇的基态结构密切相关. 相似文献
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以EDTA2-、SO42-作为反离子分别合成了具有管状和圆盘状结构的介孔SiO2,并测定了2种介孔SiO2焙烧至不同温度时的表面积、孔体积参数,及其等电点;通过752分光光度计在550nm处测定纤维素内切酶的吸光度,研究了2种形貌的介孔SiO2对纤维素内切酶的吸附性能,同时测定了固定酶的活性。结果表明,管状和圆盘状结构的介孔SiO2对纤维素内切酶的吸附等温线分别为Ⅱ和Ⅰ型;介孔SiO2焙烧至700℃时,两者皆为Ⅱ型;至850℃时,前者转化为Ⅰ型,而后者转化为Ⅴ型。吸附等温线类型与介孔SiO2的结构、等电点以及酶分子尺寸与介孔尺寸的相匹配有关。酶经过介孔SiO2吸附固定后,稳定性明显提高;其中,管状结构的介孔SiO2对酶具有最大的负载量,但固定酶的活性却较低。 相似文献
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本文利用有限区间降维方法,将带箱式约束的多维优化问题转化为一维优化问题.然后利用一种加速方法对一维优化问题求全局最优解,并证明该最优解是原问题的近似解.最后给出算法和数值算例结果. 相似文献
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本文研究了两个离散网络之间的广义同步,其中每个网络的节点动力学是不同的,节点数目也没有要求是相等的.通过使用辅助系统方法,我们给出了基于李雅普诺夫稳定性理论的广义同步定理.最后,用数值例子来验证定理的有效性. 相似文献
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研究用永磁体对铁磁性设备进行磁场补偿的问题,建立了补偿磁场的数学模型.将设备划分成若干个小长方体后,基于磁矩量法建立了数学模型,并对补偿磁场进行拟合.在计算模型中的耦合系数矩阵时,用多个点的平均值作为耦合系数的有效值,提高了计算结果的可靠性和稳定性.并且,针对永磁体距离设备很近时,设备呈现出的非线性磁化特性,通过优化方法求解各个单元的等效磁化率,这种方法不需要知道铁磁材料的磁化曲线和设备结构,便于计算和实际应用.最后,通过实验设计与数值计算,得到了永磁体对设备进行补偿的磁场分布,模型计算结果与实际测量数据误差11%以内,这说明该模型能够满足工业要求,具有实际应用价值. 相似文献
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利用密度泛函理论(DFT)研究了一种新颖的准球形纳米团簇B92.经过结构优化和频率分析,这一准球形笼状团簇的直径为0.968 nm,其结构满足Eoustani提出的"Aufbau principle".团簇B92的平均结合能、能隙(HOMO-LUMO gap)、垂直电离势(VIP)及垂直电子亲和势(VEA)分别为5.28 eV,1.19 eV,5.47eV及2.45 eV.计算所得到的红外谱(IR)上有一个明显的峰在895 Cm-1处.此谱将有助于从实验上确定本文所提出的团簇B92的结构,团簇B92的电荷分布表明,其有望成为未来纳米电子学中的一种电容器,另外,作为比较,本文也给出了其他一些笼状硼团簇的性质. 相似文献
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采用基于密度泛函理论(DFT)中的广义梯度近似 (GGA),在考虑自旋多重度的情况下,对NiMgn(n=1—12)团簇进行了构型优化,频率分析和电子性质计算.结果表明:n=1,2时,体系的基态为自旋三重态,n≥3时,为单重态;Ni原子掺杂使主团簇结构发生了明显变化. n≤8时,三角双锥,四角双锥结构主导着NiMgn基态团簇的生长行为; n在9—12之间时,主团簇Mgn+1(n=1—12)的基于三棱柱构型的基态演化行为发生了一定程度的改变;n≥6时,Ni原子陷入了主团簇内部;掺杂使体系的平均结合能增大,能隙减小;n=4,6,10是团簇的幻数;不同尺寸团簇的s, p, d轨道杂化中,Ni原子3d, 4p成分所起作用不同; NiMg6基态结构具有很高的对称性(Oh),很好的稳定性和化学活性,能隙仅为0.25eV.
关键词:
n团簇')" href="#">NiMgn团簇
几何结构
稳定性
化学活性 相似文献
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神经信息的编码与解码是神经科学中的核心研究内容,同时又极具挑战性.传统的编码理论都具有各自的局限性,很难从脑的全局运行方式上给出有效的理论.而由于能量是一个标量具有可叠加性,因此能量编码理论可以从神经元活动的能量特征出发来研究脑功能的全局神经编码问题,取得了一系列的研究成果.本研究以王-张神经元能量计算模型为基础,构建了一个多层次结构的神经网络,通过计算机数值模拟得到了神经网络的能量消耗和血液中葡萄糖供能的变化情况.计算结果显示,和网络的神经活动达到峰值的时间相比,血液中葡萄糖的供能达到峰值的时间延迟了约5.6s.从定量的角度再现了功能性核磁共振(fMRI)中的血液动力学现象:大脑某个脑区的神经元集群被激活以后经过5~7 s的延迟,脑血流的变化才会大幅增加.模拟结果表明先前发表的由王-张神经元模型所揭示的负能量机制在控制大脑的血液动力学现象中起着核心的作用,预测了刺激条件下大脑的能量代谢与血流之间变化的本质是由神经元在发放动作电位过程中正、负能量之间的非平衡、不匹配性质所决定的.本文的研究结果为今后进一步探究血液动力学现象的生理学机制提供了新的研究方向,在神经网络的建模与计算方面给出了一个新的视角和研究方法. 相似文献