Q过程的不变分布(Ⅱ)

设E为一个可数集,Q=（qi,j;i,j∈E）为E×E上的矩阵,满足m为E上的概率分布满足何时存在Q过程,使得m是它的不变分布? 这个问题由Williams（1979）作为一个开问题提出.文[15]对全稳定情形,解决了这个问题;本文对单瞬时情形,完整地解决了该问题.     

关于四元数矩阵乘积迹的不等式

设 H~(m×n)为 m×n 四元数矩阵的集合,σ_1(A)≥…≥σ_n(A)为 A∈H~(mxn)的奇异值。本文证明了:1)设 A∈H~(mxm),B∈H~(mxm),r=min(m,m),则|tr(4B)|≤c r σ_i(A)σ_i(B).2)设 A_i∈H~(mxm),i=1,2,…,n,(A_1A_2…A_n)k为 A_1A_2…A_n 的任一个 k 阶主子阵,则|tr(A_1.A_2…A_n)_k|≤sun form i=1 to k σ_i(A_1)…σ_i(A_n).我们还得到四元数矩阵迹的其它一些不等式。这些结果推广和改进了文[1],[2]中的结果,进一步解决了 Bellman 猜想。     

一种方式分组随机模型中估计方差分量的最小风险设计

§1.引言一种方式分组随机模型:y_(ij)=β α_i ε_(ij),i=1,…,n,j=1,…,m_i,(1.1)其中 ε_(ij)(i=1,…,n,j=1,…,m_i)是相互独立的随机误差,α_i(i=1,…,n)是独立的随机变量.Eα_i=Eε_(ij)=0,varε_(ij)=θ_1>0,varα_i=θ_2≥0,cov(α_i,ε_(ij))=0.β、θ_1、θ_2是未知参数,β∈R~1,(θ_1,θ_2)~T∈Θ(?){θ_1>0,θ_2≥0}.     

混沌实验数据处理及仿真

大学物理实验中混沌实验大多采用观察现象的方法进行,本实验采用蔡氏电路(Chua s circuit)产生混沌行为.在观察不同初始值条件下出现的倍周期分岔、阵发混沌、奇异吸引子等相图及现象的基础上,通过对采集数据进行处理,对负电阻伏安特性进行分段线性拟合,用功率频谱法、计算机仿真方法(龙格-库塔数值积分法)对混沌现象进行描绘,将实验数据与非线性方程组的数值解相结合,呈现出混沌现象的本质.     

基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法

根据递推最小二乘和图像配准原理,提出了基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法(简称ILS算法),有效降低算法的时间和空间复杂度,使噪音图像的校正处理能够实时完成.ILS算法具有噪音参量估计准确度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.给出了算法的推导并用仿真数据对算法的有效性进行验证.     

宽带膜厚实时监控过程中膜层折射率的确定方法

为了准确计算出镀膜过程中每层膜的折射率，介绍了实时监控过程中确定膜层折射率的2种方法：一种是由实测的透射比光谱直接反算出膜层的折射率；另一种是用最小二乘法的优化算法实时拟合折射率。试验结果表明：在线反算适合单点监控，所得折射率误差小于2%。然而在实际镀膜过程中,由于宽带内膜层参数误差较大,一般大于25%。为此，采用最小二乘法拟合，即在整个宽光谱范围内采集每个波长点的信息，所得结果误差很小，一般都在2％～5%之间,有时可达到10%,在很大程度上提高了实际镀膜时膜厚监控的精度。     

K_(1,n)-free图具有给定性质的[a,b]-因子的一个充分条件

图G称为K1,n-free图,如果它不含K1,n作为其导出子图.对K1,n-free图具有给定性质的[a,b]-因子涉及到最小度条件进行了研究,得到一个充分条件.     

混合判断矩阵排序方法研究

本文介绍了混合判断矩阵及完全一致性混合判断矩阵的概念，提出了混合判断矩阵排序的一种最小偏差法，并给出了其收敛性迭代算法，最后通过算例说明了方法的可行性。     

Diode-Pumped Self-Q-Switched Cr,Nd：YAG Laser with High Average Output Power

A diode end-pumped self-Q-switched Cr,Nd:YAG laser was established with pulse duration in the range of 8-10ns. The maximum average output power was 4.4 W and the slope efficiency was 27% using an output coupler of R=70%. At pumping power of 17.4 W the laser produces high-quality pulses at 1064 nm in a TEMoo-mode.     

差分吸收光谱法测量大气痕量气体浓度误差分析及改善方法

差分吸收光谱技术(DOAS)中采用线性最小二乘拟合方法,用痕量气体标准差分吸收截面对测量得到的差分吸收光谱进行拟合,得出大气中痕量气体的浓度.计算结果的准确性不仅取决于光谱的测量精度,而且受标准差分吸收截面以及仪器函数和温度等诸多因素的影响.详细地分析了计算误差的产生原因,提出了用高浓度样品池得到标准吸收截面的方法,针对光谱固有结构,以及温度对标准吸收截面的影响,改进了浓度反演算法.大量的实验表明,综合运用上述方法,即便对低浓度的样气,相对测量误差也能降低到10%以下.