具有非局部反应的时滞扩散Nicholson方程的行波解

对具有扩散项的时滞Mcholson方程的行波解进行了研究.特别是考虑到生物个体在空间位置上的迁移,研究了具有非局部反应的时滞扩散模型.对于弱生成时滞核,运用几何奇异摄动理论,在时滞充分小的情况下,证明了行波解的存在性.     

小朋友学习珠心算

第三节 珠算基础知识 一、算盘构造图 珠算式心算使用的算盘可以分为两种:第一种是普通珠算盘;第二种是珠心算算盘。它们的构造请看后面的图式。 (一)普通珠算盘构造图     

ZI纵向计数数据模型的影响分析

基于EM算法和Laplace逼近, 本文给出了研究ZI (即含0较多的)纵向计数数据模型的影响分析方法. 为了识别含0较多的分组计数数据中的强影响点, 本文将ZI纵向数据模型中取值为0的数据赋予一定的权重; 而把随机效应看作缺失数据; 在此基础上引入EM算法, 从而应用完全数据对数似然函数的条件期望以及相应的$Q$距离函数进行影响分析; 并进一步应用Laplace逼近方法简化EM算法中的积分计算. 在此基础上, 基于数据删除模型和局部影响分析方法导出了适用于ZI纵向计数数据模型的诊断统计量. 本文也通过实际计数数据的例子验证了诊断统计量的有效性.     

锥形模圆柱体超塑性挤压非局部摩擦分析

为了考虑金属材料表面微凸结构对模具与工件接触区域上的非局部摩擦效应,在锥形模圆柱体超塑性挤压加工分析中,采用Oden等提出的非局部摩擦定律代替经典的库仑摩擦定律,利用主应力法或工程法建立了相应问题的积微分形式的力平衡方程.在简化的情况下,采用摄动法求得所论问题的近似解,并分析了影响应力的非局部效应的相关因素.     

福建莆田海岸沙丘岩——Ⅰ.沉积构造与古风

福建莆田后石井海岸沙丘岩由三个沙脊组成。本文记述了这些沙脊的形状与沉积构造,并在讨论其成因的基础上重建了古沙丘类型与古风向。本文认为,它们是中全新世末盛行的东北季风吹扬海滩沉积物再堆积所形成的有植被沙丘与风影沙丘,古今风向未发生明显的变化。     

平朔气煤的煤岩显微组分结构研究

用显微光度计、扫描电子显微镜(SEM)、傅立叶变换红外光谱(FTIR)、X射线衍射光谱(XRD)和X光电子能谱(XPS)等测试手段研究了平朔气煤的等密度梯度离心分离(DGC)显微组分富集物的结构。结果表明,镜质组和稳定组结构相似,含氧基团基本相同,但丝质组结构则不同,它含有较多的羧基和羰基。根据实验结果讨论了三种显微组分的大分子结构,认为它们是由许多结构相似而又不相同的结构单元所构成。镜质组和稳定组的单元核心主要为脂环、缩聚芳环,环数为5—6个;丝质组单元核心主要为缩聚芳环,环数为7—8个,环缩合程度最高,芳香层片在空间排列规则,相互定向程度大。     

聚氯乙烯膜普鲁卡因选择电极的研制与应用

研制了一种以普鲁卡因碘化物与碘化铋形成的缔合物为电活性物质的PVC(聚氯乙烯 )膜普鲁卡因选择电极 ,测定了普鲁卡因注射液的含量 ;电极的线性响应范围1.0×10 -1～6.3×10 -5mol/L,级差电位为45mV/pc ,检出限为3.4×10-5 mol/L ;该电极响应迅速 ,测定结果与药典法相符     

聚合物纳米复合电介质

聚合物纳米复合材料能够发挥纳米材料在电、磁、光等方面的优越性,也具有聚合物的易成型等方面的优点,正成为电介质领域研究的热点.本文综述了聚合物纳米复合材料在介电性能方面的研究概况,主要涉及了电导、介电强度与空间电荷、介电常数、介电损耗以及局部放电等方面的研究.最后展望了今后的研究方向.     

RBF-PU方法求解二维非局部扩散问题和近场动力学问题

采用单位分解径向基函数(radial basis function partition of unity,RBF-PU)方法,数值求解了二维非局部扩散问题和近场动力学问题。主要思想是对求解区域进行局部划分,在局部子区域上分别进行函数逼近,然后加权得到未知函数的全局逼近。这种基于方程强形式的径向基函数方法在求解非局部问题时,不需要处理网格与球形邻域求交的问题,避免了额外的一层积分计算,实施简便,计算量小。数值实验显示计算结果与解析解吻合较好,RBF-PU方法可以准确有效地求解非局部扩散方程和近场动力学方程。     

简单1维数字流形的积空间中数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群

首先提出了简单1维数字流形的概念,接着研究了简单1维数字流形的具有C-相容邻接关系的笛卡尔积空间中的数字图像.进一步,为了研究数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群,利用半径2-(k_(i2),k_(i1))-局部同胚的性质来体现数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群在从数字拓扑的角度来比较数字积空间时的优势.此外,通过强调C-相容的必要性修正了文献(Han S E.Comparison among digital fundamental groups and its applications[J].Information Sciences,2008,178(8):2091-2104)中的一个错误.利用本文的方法,可以从本质上区分数字积图像,从而使得数字图像的研究内容更加丰富.