p-Adic函数空间上Hardy型算子的多线性交换子估计

在p-adic域上研究分数次Hardy型算子与CMO(Q_p~n)函数生成的多线性交换子,建立了交换子在Lebesgue空间和Herz空间上的有界性.对Hardy算子的多线性交换子也得到了相应的结果.     

基于锥面衍射实现高效率双光栅光谱合成

分析了基于锥面衍射的双光栅光谱合成系统的可行性,设计了激光入射角为Littrow角附近的双多层介质膜(MLD)光栅光谱合成系统,开展了两路合成实验。当入射极角等于自准直入射角,入射方位角为6°时,光栅衍射效率近似等于光束自准直入射时的衍射效率。基于锥面衍射原理,对中心波长为1050.24 nm和1064.33 nm的两束光纤激光子束进行合成,入射极角为43.99°,测得合成效率为92.9%,较基于非锥面衍射的双光栅光谱合成系统的合成效率提高了8.8%;测得合成光斑光束质量Mx 2=1.204,My 2=1.467,与基于非锥面衍射的双光栅光谱合成系统输出光斑光束质量基本一致。     

非均匀波导中的声聚焦

理论研究了声波在非均匀波导中的空间聚焦问题,利用多模态导纳法构建波导内任意位置处声压与入射声压在模态域的映射关系,计算使声波聚焦于空间某位置时的最佳入射波,并画出了相应的聚焦声场.研究了三种非均匀情况:水平变截面波导、含散射体波导以及声速垂直变化波导.结果表明,当输入最佳入射波时,在非均匀波导中可以产生良好的单点或多点声聚焦效果,声波的聚焦过程充分地利用了波导结构及介质非均匀性对声波的散射作用.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.     

腔光子-自旋波量子耦合系统中各向异性奇异点的实验研究

通过耦合三维微波腔中光子和腔内钇铁石榴石单晶小球中的自旋波量子形成腔-自旋波量子的耦合系统,并通过精确调节系统参数在该实验系统中观测到各向异性奇异点.奇异点对应于非厄米系统中一种特殊状态,在奇异点处,耦合系统的本征值和本征矢均简并,并且往往伴随着非平庸的物理性质.以往大量研究主要集中在各向同性奇异点的范畴,它的特征是在系统参数空间中沿着不同参数坐标趋近该奇异点时具有相同的函数关系.在这篇文章中,主要介绍实验上在腔光子-自旋波量子耦合系统中通过调节系统的耦合强度和腔的耗散衰减系数两条趋近奇异点的路径而实现了各向异性奇异点,具体分别对应于在趋近奇异点时,本征值的虚部的变化与耦合强度和腔的衰减系数的变化会有线性和平方根不同的行为.各向异性奇异点的实现有助于基于腔光子-自旋波量子耦合系统的量子信息处理和精密探测器件的进一步研究.     

完全非相干白光一维光生伏打暗空间孤子

使用白炽灯作光源在LiNbO₃∶Fe晶体内实验观察到一维白光光生伏打暗空间孤 子. 由奇数 和偶数初始条件分别产生了灰孤子和灰孤子对，它们所感应的波导能导向白光和相干光. 用 相干光清楚地探测到它们内部的多模结构. 该实验证明了白光光生伏打暗空间孤子的存在， 并指出了用完全非相干的白光暗孤子控制和导向相干光的可能性. 关键词： 光生伏打效应 自陷 完全非相干孤子 波导     

非线性互补问题的一种全局收敛的显式光滑Newton方法

本针对Po函数非线性互补问题，给出了一种显式光滑Newton方法，该方法将光滑参数μ进行显式迭代而不依赖于Newton方向的搜索过程，并在适当的假设条件下，证明了算法的全局收敛性。     

SPECTRUM-PRESERVING ELEMENTARY OPERATORS ON B（X）

1.IntroductionLetXbeaninfinitedimensionalcomplexBanachspaceandB(X)theBanachalgebraofallboundedlinearoperatorsonX.ForTEB(X),a(T),asusual,willdenotethespectrumofT.Let4bealinearmapfromB(X)intoitself.4isspectrum-preservingifa(di(T))=a(T)forallTEB(X);4isspectrum-compressingifa(4(T))ga(T)forallTEB(X).Itisclearthatif4isunital(i.e.,ac(I)=I),thenacisspectrum-preserving(spectrum-compressing)ifandonlyif4preservesinvertibilityinbothdirections(preservesinvertibility),i.e.,4(T)isinvertibleifando…