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11.
利用Sinc-Galerkin法数值求解Burgers方程的初边值问题。首先,用Hopf-Cole变换将二阶非线性的Burgers方程变换为二阶线性方程,同时把第一类边界条件变为第二类边界条件。时间上的导数采用θ加权格式离散,空间导数采用Sinc-Galerkin法离散,端点处分别引入权函数处理变换后的第二类边界条件。最后,通过数值算例验证了Sinc-Galerkin法的指数收敛性,与精确解相比,本文构造的数值格式精度高,能够有效捕捉激波等物理现象。 相似文献
12.
通过二维流体力学基本方程的数值模拟,探讨了Prandtl(普朗特)数Pr=6.99时,倾斜矩形腔体中的对流斑图和斑图转换的临界条件.根据倾角θ和相对Rayleigh(瑞利)数Rar的变化,倾斜矩形腔体中的对流斑图可以分为:单滚动圈对流斑图、充满腔体的多滚动圈对流斑图和过渡阶段的多滚动圈对流斑图.当θ一定时,随着Rar的减小,系统由充满腔体的多滚动圈对流斑图过渡到单滚动圈对流斑图.这时,对流振幅A和Nusselt(努塞尔)数Nu随着Rar的增加而增加.当Rar=9时,随着θ的增加,系统由充满腔体的多滚动圈对流斑图过渡到单滚动圈对流斑图,这时对流振幅A随着θ的增加而减小,Nusselt数Nu随着θ的增加而增加.在θc-Rar平面上对多滚动圈到单滚动圈对流斑图过渡的模拟结果表明, 在Rar=2时, 腔体中没有发现多滚动圈对流斑图.在Rar为2.5左右时,腔体中出现多滚动圈到单滚动圈对流斑图的过渡.当多滚动圈到单滚动圈对流斑图过渡的临界倾角θc<10°时,θc随着Rar的减小而增加.当θc>10°时,θc随着Rar的增加而增加,在Rar≤5时,θc随着Rar的增加而迅速增加;当Rar>5时,θc随着Rar的增加而缓慢增加.θc与Rarθ的关系与Rar类似 相似文献
14.
本文针对第二类端点奇异Fredholm积分方程构造基于分数阶Taylor展开的退化核方法,设计了两种计算格式,一是在全区间上使用分数阶Taylor展开式近似核函数,二是在包含奇点的小区间上采用分数阶插值,在剩余区间上采用分段二次多项式插值逼近核函数.讨论了两种退化核方法收敛的条件,并给出了混合插值法的收敛阶估计.数值算例表明对于非光滑核函数分数阶退化核方法有着良好的计算效果,且混合二次插值法比全区间上的分数阶退化核方法有着更广泛的适用范围. 相似文献
15.
报道了一种基于多波长类噪声脉冲的被动锁模掺铒光纤激光器。采用980 nm半导体激光器作为泵浦源,2.5 m长的掺铒光纤作为增益介质。锁模机制为非线性放大环形镜(NALM)。通过自相关迹证明输出脉冲为类噪声脉冲。该类噪声脉冲的光谱3 dB带宽可达17.2 nm,边模抑制比为47.7 dB,重复频率为5.434 MHz,单脉冲能量为7.9 nJ。为了实现平坦的多波长输出,在NALM结构中加入Sagnac环干涉仪,获得了最大波长数为5的平坦多波长类噪声脉冲,平坦度为1.995。 相似文献
16.
设计了一种基于色散管理的掺铥光纤激光器。通过调节泵浦功率以及腔内偏振态,首先实现了稳定的展宽脉冲输出,中心波长和脉冲宽度分别为1 939.4 nm和482 fs。最大输出功率为15 mW,对应的单脉冲能量为0.52 nJ。增加泵浦功率到645 mW时,通过适当调节偏振控制器可以实现类噪声脉冲锁模,中心波长为1 940.1 nm。所实现的锁模脉冲具有飞秒量级的尖峰以及皮秒量级的基底。最大输出功率为20.4 mW,相对应的单脉冲能量为0.7 nJ。相比于传统孤子,采用色散管理所实现的锁模脉冲具有更高的脉冲能量。此外,所设计的掺铥光纤激光器可作为理想的主振荡功率放大以及啁啾脉冲放大结构的种子源,进一步提高脉冲能量,拓展2 μm高能光纤激光器的实际应用。 相似文献
17.
航空器供油问题是一类非线性组合优化问题,其目标函数为分式形式,该问题目前不存在多项式时间算法,也未被证明是NP完全问题。一般可以用置换来刻画n架飞机的一个供油顺序。该问题中有一类实例被称为“完全逆序类”,“完全逆序类”用动态规划算法求解计算时间为O(n2n),具有指数时间复杂度。本文通过对该“完全逆序类”问题做进一步分析,发现在“完全逆序类”中也存在着多项式时间可解的情况。定理1研究一类一次可解的情况,若问题满足定理1的条件,则求解一次即可找到其最优解;定理2研究一类多项式时间可解的情况,当问题满足定理2的条件时,其最优解可在多项式时间内获得。 相似文献
18.
19.
刘稀文段隆振段文影 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(5):437
针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。 相似文献
20.
设K是一个虚二次域,O为K中的一个order.由定义,O的希尔伯特类多项式HO(x)是一个整系数的首一不可约多项式,它的复根恰为所有具有O—复乘的椭圆曲线的j—不变量.设p∈N为一个在K中惯性的素数,且p严格大于|disc(O).若Ho(x)(mod p)的Fp根的所组成的集合非空,我们证明群Pic(O[2]在该集合上有一个自由且传递的作用;因此Ho(x)(mod p)的Fp根的个数要么等于0,要么等于|Pic(O)[2]|.我们还给出了一个关于Fp根存在性的具体判别方法.类似的结果首先由Xiao等人在文献[25]中得到,后又经李等人在文献[13]广泛推广.本文结果已在李等人的工作中出现,但方法与之完全不同. 相似文献