A hybrid scheme for geoacoustic inversion

A hybrid inversion scheme of geoacoustic parameters, which combines dispersion characteristics of normal modes with transmission loss, has been proposed based on the facts that different parameters have different effects on sound field. First, considering the dispersion characteristics of normal modes were sensitive to the density and the sound speed of seabottom, and not sensitive to the seabottom attenuation coefficient, the group time delays of different modes and different frequencies were acquired through adaptive optimal kernel time-frequency representation, then the group time delays were taken as the cost function, and using a global optimal algorithm, the seabottom density and the profile of seabottom sound speed were deduced. Successively, the validity of inversion results was evaluated by the a posteriori probability. Last, the attenuation coefficient of sediment is inverted using the transmission loss data recorded from the ship radiation noise. The validity of the total inversion results has been evaluated by making use of the matched field processing source localization.     

Potential-Decomposition Strategy in Markov Chain Monte Carlo Sampling Algorithms

We introduce the potential-decomposition strategy （PDS）, which can be used in Markov chain Monte Carlo sampling algorithms. PDS can be designed to make particles move in a modified potential that favors diffusion in phase space, then, by rejecting some trial samples, the target distributions can be sampled in an unbiased manner. Furthermore, if the accepted trial samples are insumcient, they can be recycled as initial states to form more unbiased samples. This strategy can greatly improve efficiency when the original potential has multiple metastable states separated by large barriers. We apply PDS to the 2d Ising model and a double-well potential model with a large barrier, demonstrating in these two representative examples that convergence is accelerated by orders of magnitude.     

量子计算算法介绍

量子计算机利用量子力学原理进行计算,具有量子并行计算的优势,能够超越经典计算1990年中期,量子算法取得突破,舒尔(Shor)构造了大数质因子的量子算法,葛洛沃(Grover)构造了无序数据库的量子搜索算法,引起了人们对量子计算的重视,极大地推动了量子计算的研究.文章简单介绍了几个典型的量子算法以及量子算法研究的一些新进展.     

基于组合模拟波段的油菜菌核病早期诊断方法研究

应用组合模拟波段建立的线性和非线性判别模型实现了油菜菌核病的早期诊断。采集油菜健康叶片80个,菌核病染病叶片100个,采用预处理算法与连续投影算法(SPA)相结合提取组合模拟波段,分别建立偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。通过比较,最优PLS判别的预处理分别为直接正交信号校正(DOSC)、De-trending和原始反射光谱(Raw),准确率分别为100%,95.7%和95.7%。应用组合模拟波段的最优线性模型为SPA-MLR(DOSC)和SPA-PLS(DOSC)模型,准确率均为100%,基于DOSC、De-trending和Raw组合模拟波段的SPA-LS-SVM模型的判别准确率均为100%。结果表明,基于组合模拟波段进行油菜菌核病早期诊断是可行的,为油菜菌核病的早期诊断及病害监测仪器的开发提供了方法和依据。     

基于脉冲耦合神经网络的拉曼光谱定性分析

通过对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)和拉曼光谱定性分析的研究,提出了基于PCNN的拉曼光谱定性分析方法.首先,利用PCNN神经元的疲劳与不应期特性将拉曼光谱数据进行编码;然后,基于改进的Horspool算法将检测样品对应编码与基码数据库中的所有基码逐一匹配,并得到各对应的匹配相似度,进而判定样品类别.相关实验和数据分析证明了该文方法的准确性和有效性.同时,该文方法避免了目前基于谱模版定性分析方法中待测样品拉曼光谱特征谱峰难以确定以及匹配分析冗余度高等不足,且对存储空间的要求仅为后者的5.8%.     

基于暗像元的Hyperion高光谱影像大气校正

大气是影响遥感定量分析与应用的重要因素。该文利用暗像元大气校正算法,在IDL平台下,从Hyperion传感器的可见光-近红外波段逐通道提取大气光学厚度信息,并利用该数据实现对Hyperion数据大气校正的目的。研究结果表明,大气光学厚度随着通道中心波长的增加而减小,即与中心波长成负相关。光学厚度与中心波长的最佳经验模型为线性模型,模型的回归系数为0.912 3。通过分析校正前后的水体光谱曲线可知,大气的衰减作用使得卫星遥感信号不能正确表现自然水体的表观光学特性和内在光学特性,且对水体样本层次变化不敏感。在蓝绿波段,大气对光谱数据的污染最为严重,该波段的光谱特征与自然水体的理论光学特性完全相背离。由大气光学厚度光谱特性和自然水体光学特性可知,经过"暗像元"算法校正过的影像数据的质量得到显著改善。在缺少同步大气垂直剖面参数的情况下,暗像元算法将是Hyperion数据一种行之有效的大气效应消除方法。     

基于单通道算法的HJ-1B与Landsat 5 TM地表温度反演一致性研究

针对传感器参数与Landsat 5 TM较为相近的环境减灾卫星HJ-1B的热红外数据是否能达到与TM6反演地表温度同样的效果的问题,作者获取了2009年4月15日覆盖北京地区相同范围的HJ-1B影像和Landsat 5 TM影像,采用Ji m啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法,通过遥感数据获取反演参数,对研究区的地表温度进行反演,并对两类数据反演结果的一致性进行了分析和评价。通过对反演结果的统计分析和分级填图表明,基于普适性单通道算法的HJ-1B与TM的热红外波段反演的地表温度在数值上和空间分布趋势上一致性较高。因此,具有较高时间分辨率和较大幅宽等优势的HJ-1B IRS数据在地表温度反演方面具有更大的潜力和应用范围。     

广义鞍点问题的改进的类SOR算法

针对广义鞍点问题,本文提出了一个改进的类逐次超松弛迭代算法,在较弱的条件下,分析了算法的收敛性及线性收敛率.新算法的每步计算量与已有的算法类似,都是需要（近似）求解线性方程组,但新算法有更好的灵活度通过合适地选取参数矩阵,每一步子问题可以容易地求解,甚至可以有闭式解（closed-form solution）.数值实验结果显示了新算法的有效性.     

关于辛算法稳定性的若干注记

我们讨论辛算法的线性稳定性和非线性稳定性,从动力系统和计算的角度论述了研究辛算法的这两类稳定性问题的重要性,分析总结了相关重要结果.我们给出了解析方法的明确定义,证明了稳定函数是亚纯函数的解析辛方法是绝对线性稳定的.绝对线性稳定的辛方法既有解析方法（如Runge-Kutta辛方法）,也有非解析方法（如基于常数变易公式对线性部分进行指数积分而对非线性部分使用其它数值积分的方法）.我们特别回顾并讨论了R.I.McLachlan,S.K.Gray和S.Blanes,F.Casas,A.Murua等关于分裂算法的线性稳定性结果,如通过选取适当的稳定多项式函数构造具有最优线性稳定性的任意高阶分裂辛算法和高效共轭校正辛算法,这类经优化后的方法应用于诸如高振荡系统和波动方程等线性方程或者线性主导的弱非线性方程具有良好的数值稳定性.我们通过分析辛算法在保持椭圆平衡点的稳定性,能量面的指数长时间慢扩散和KAM不变环面的保持等三个方面阐述了辛算法的非线性稳定性,总结了相关已有结果.最后在向后误差分析基础上,基于一个自由度的非线性振子和同宿轨分析法讨论了辛算法的非线性稳定性,提出了一个新的非线性稳定性概念,目的是为辛算法提供一个实际可用的非线性稳定性判别法.     

凸约束非光滑方程组一个新的谱梯度投影算法

基于寻找分离超平面的三种经典线搜索技术,本文提出了一种自适应线搜索技术.结合谱梯度投影法,提出了凸约束非光滑单调方程组的一个谱梯度投影算法.该算法不需要计算和存储任何矩阵,因而适合求解大规模非光滑的非线性单调方程组.在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性,并分析了算法的收敛率.数值试验结果表明算法是有效的和鲁棒的.