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101.
102.
针对求解有限元分析的特征值问题,提出了一种隐式重启动Arnoldi/Lanczos方法的子区域并行算法。隐式重启动Arnoldi/Lanczos利用重启动技术以提高所需谱的收敛性,并能有效处理Krylov基形成问题、存储所需的内存问题、计算成本问题。并行算法中采取子区域接子区域方法、重叠和非重叠网格划分技术。采用压缩数据结构来储存系数矩阵。对Krylov的数值线性代数运算和隐式重启动法中的数值线性代数运算的并行化进行了研究。数值算例表明:该算法具有良好的适用性和效率,适合分布式储存体系的机群。 相似文献
103.
陈建平 《数学建模及其应用》2015,4(3):72-74
高通量测序技术的飞速发展让生物信息领域迎来了大数据时代。新技术在提供海量生物遗传信息的同时,也给分析这些数据带来了新的挑战。DNA序列比对是信息分析流程中的关键步骤,为后续的变异检测提供序列比对信息。2015“深圳杯”数学建模夏令营B题以DNA序列比对为研究课题,希望参赛学生给出序列快速比对的最佳方案。本文简要点评了各参赛队伍的解答情况,然后介绍了现有DNA序列比对软件中用到的算法和数据结构。 相似文献
104.
《数学的实践与认识》2015,(8)
化学交换饱和转移(CEST)磁共振成像(MRI)技术越来越多地应用于探测细胞蛋白质及其微环境属性的研究,在临床方面显示巨大的应用前景.但由于蛋白质浓度较低和采集的信号灵敏度较差,获取CEST MRI需要花费较长的时间.我们试图在满足CESTR MRI定量分析精度要求的条件下,通过压缩感知技术减少图像采集时间.实验测量数据结果显示压缩感知在数据降采样率小于等于5的条件下获取CEST的定量效应与完整采样获取的数据无显著性的差异.研究表明压缩感知应用于CEST MRI是可行的. 相似文献
105.
本文讨论一类脉冲中立型泛函微分方程的概周期解问题.利用Banach压缩映射原理和算子半群理论得到其概周期解的存在唯一性定理. 相似文献
106.
107.
随着科学技术的发展,对粒子的大小、浓度及其他特性的探测已经发展成为一个专门的研究领域和现代测量学中的一个重要分支,而光散射法已经成为一种常用的粒子测量方法。为了满足应用需求,文中提出了一种基于C8051F500单片机的光静态散射测试系统方案,详细介绍了该测试系统的设计理论原理、硬件电路的设计依据、固件程序的设计思想和测试系统的具体实现。选取一定浓度的样品溶液,运用该系统进行光散射的角度依赖性测试,实际测量值与理论依据基本相符;在不同激光功率下,对同一角度的散射光强进行测试,将测量得到的数据分析,线性度良好,满足设计要求。 相似文献
108.
本研究探讨Micro-CT参数对骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCF)患者术后复发的预测价值。选取OVCF患者127例,根据术后6个月骨折复发情况分为复发组(n=41)与未复发组(n=86)。患者均接受Micro-CT检查,对比两组Micro-CT参数,即骨体积分数(BV/TV)、骨小梁厚度(Tb.Th)、骨小梁间隙(Tb.Sp)、结构模型指数(SMI),以及骨密度(BMD)、骨矿含量(BMC),分析各参数与BMD、BMC及术后复发相关性,并评价各参数对术后复发的预测价值。结果显示,复发组骨体积分数(BV/TV)、骨小梁厚度(Tb.Th)低于未复发组,骨小梁间隙(Tb.Sp)、结构模型指数(SMI)高于未复发组(P<0.05);BV/TV、Tb.Th与骨密度(BMD)、骨矿含量(BMC)呈正相关,Tb.Sp、SMI与BMD、BMC呈负相关(P<0.05);将年龄、BMD、BMC等其他因素控制后,BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th、SMI与OVCF术后骨折复发显著相关(P<0.05);BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th、SMI联合预测OVCF术后骨折复发的曲线下面积(AUC)最大,为0.888(P<0.05)。提示Micro-CT参数在OVCF患者中呈异常表达,采用Micro-CT检查可为临床预测OVCF术后骨折复发提供科学指导。 相似文献
109.
本文针对噪声源近场定位识别问题,利用声源分布在空间域具有稀疏性,在压缩感知理论框架下建立了新体系下的矢量阵聚焦波束形成方法,用于解决同频相干声源的定位识别问题.新方法可在小快拍下准确获得噪声源的空间位置,且不损失对噪声源贡献相对大小的评价能力.通过详细的理论推导、仿真分析和试验验证,证明了基于压缩感知的矢量阵聚焦定位新方法本质上实现了l1范数正则化求解下的波形恢复和空间谱估计,因此具有较高的定位精度,较强的相干声源分辨能力、准确的声源贡献相对大小评价能力以及较高的背景压制能力,可应用于水下复杂噪声源的定位识别. 相似文献
110.
利用基于压缩感知的成像系统可以透过静态的散射介质获得高质量的重建图像. 但是当散射介质动态变化时, 因为采样所得的测量值受到散射介质衰减系数非线性变化的影响, 重建图像质量会大大下降. 针对上述情况, 本文提出基于压缩感知成像系统的测量值线性拉伸算法, 该算法能够对所得到的非线性测量值进行分析, 根据测量值大小的不同将测量值划分成数个区域并计算补偿系数, 从而根据补偿系数进行测量值线性拉伸变换, 使测量值线性化. 最后再对变换后的测量值进行压缩感知重建计算. 通过理论分析、计算机仿真和实验证明了所提算法能够有效地应对动态的散射介质, 提高基于压缩感知成像系统在透过动态散射介质时的图像重建质量. 相似文献