矩阵的广义特征值及特征向量的神经网络方法

矩阵特征值及特征向量计算在实际问题中有广泛的应用.应用神经网络方法来计算广义特征值及对应的特征向量,给出了相应的算法,并对给出的算法在数学上进行了严格证明.并用实例验证了其正确性.     

数学课堂教学设计的艺术

《普通高中数学课程标准（实验）》的第四部分《实施建议》指出：“数学教学要体现课程改革的基本理念，在教学设计中充分考虑数学的学科特点，高中学生的心理特点，不同水平、不同兴趣学生的学习需要，运用多种教学方法和手段，引导学生积极主动地学习，掌握数学的基础知识和基本技能以及它们所体现的数学思想方法，发展应用意识和创新意识，对数学有较为全面的认识，提高数学素养，形成积极的情感态度，为未来发展和进一步学习打好基础。”由此可见,     

M.K.D.V方程高阶全离散Galerkin有限元格式

本文用对角隐式Runge-Kutta方法(D.I.R.K),对M.K.D.V.方程在时间方向离散,采用增加扰动项的办法,得到了L~2模意义下时间方向具有三阶精度的格式。数值实例表明,其精度比无拢动项及C-N格式好。还证明了收敛性和稳定性,用Newton迭代法求解非线性方程组,并证明选取适当的初始值,Newton迭代仅需一步完成。     

关于图的同构判定方法的探讨

对于两图的同构的判定方法进行较深入的探讨,给出判定两图同构和判定两图不同构的几种方法,并对其判定方法的优劣进行比较.     

棱镜自重变形对波面影响的研究

采用有限元方法分析了单棱镜在重力作用下三个典型位置的表面变形，对棱镜表面Φ425mm通光孔径轴向变形量进行Zernike多项式拟合，画出了相应的波差图，并确定设计方案.进一步选择Φ360 mm口径光束对双棱镜在几种典型相对位置下进行光线采样、追迹，计算得到不同情况下由于双棱镜自重变形引起的总波差.     

原子轨道方法研究He^2＋-He碰撞中电荷转移过程

应用双中心的原子轨道强耦合方法研究了He^2＋-He碰撞中的电荷转移过程，计算了随入射离子能量变化的单电子俘获总截面及各个次壳层的态选择截面，并与其它理论结果和实验结果进行了比较，发现我们的理论结果与实验很好的符合．针对中国科学院近代物理研究所最近的实验测量，我们也计算了电荷转移过程的微分截面．     

漫谈物理中的类比思维

 一、类比思维的概念及心理机制类比思维是根据两个(或两类)对象在某些属性上相似而推出其在另一些属性上也可能相似的一种思维形式。其具体过程是:通过对两个不同的对象进行比较,找出其相似点,然后以此为依据,把其中某一对象的有关知识或结论推移到另一对象中去。由此可见,运用类比思维有三个要素:一是要有本象(即类比思维中包含有待进一步认识的对象);二是类象(进行类比的对象);三是本象与类象之间具有某些相似点。有了这三个基本要素后,再将类象具有而本象是否具有未知属性或关系作为思维的出发点进行思考,对相似关系进一步引申或重新构造,最后推出本象也可能具有类似的属性或关系。     

非对称量子阱中非线性光学吸收系数的计算

非对称量子阱中的非线性光学效应因其潜在的实用价值而引起人们的广泛关注,而量子阱内带间的光学吸收问题对研究远红外光学探测器件具有重要的理论指导意义.以Pschl-Teller势阱为例研究了影响非对称量子阱中的非线性光学吸收系数的因素.考虑到带间的电子弛豫,用量子力学中的密度矩阵算符理论导出了Pschl-Teller势阱中的线性与三阶非线性光学吸收系数的表达式.因该势阱中有两个可调参数,通过调节系统的参数,发现该系统的非线性光学吸收系数呈规律性的变化.以典型的GaAs/AlGaAs非对称量子阱为例作了数值计算,通过调节系统的参数,数值计算结果表明,入射光强以及系统的非对称性对量子阱的非线性光学吸收系数有较大的影响,从而为实验上研究非对称量子阱的非线性光学效应提供了必要的理论依据.     

SN方法粒子输运计算程序自动建模关键技术问题研究

在充分调研和分析SN方法粒子输运计算程序自动建模方法的基础上，对建模过程中的模型文件格式识别、属性编辑、空腔处理及自动划分离散网格等关键技术问题进行了研究，并提出了合理可行的解决方法。通过对SNAM程序建模部分功能测试，验证了这些方法的正确性和有效性。This paper presents two approaches to enhance the geometry modeling ability of SN particle transport simulation codes and focus on the key issues that lie in the processing from CAD model to SN code geometry model, e.g. CAD file format support, void modeling, mesh generation and model-editing. SNAM （SN Automatic Modeling system） has been developed as an interface code between commercial CAD software and SN particle transport simmulation codes. The testing results have shown that the algorithm and implementation used in SNAM are efficient and capable of all the necessary processing from CAD model to SN geometry model.