民族地区中学生学习策略特点及与物理学习成绩间的关系研究

采用整群随机抽样方法对广西某中学学生进行调查，用spss对数据进行分析。结果显示：民族地区中学生学习策略的应用和掌握不存在性别、年级和生源地的差异，而物理学习成绩不同的学生其学习策略的掌握差异较大，优等生在学习策略的应用和掌握比中等生和差生均好，中等生又比差生好。民族地区与非民族地区中学生学习策略的应用和掌握差异有统计学显著性。应加强民族地区中学生学习策略的教学，以提高学生的学习水平。     

基因识别及其算法研究

针对基因识别问题,基于DNA序列的3周期这一性质,首先给出了DNA序列功率和信噪比的快速算法并讨论了不同物种基因类型的阈值确定方法;在此基础上,建立了基于背景噪声抑制和频谱平滑的SNR频谱预处理模型,经过预处理后的频谱不仅大幅度抑制了背景噪声,同时保留了SNR频谱的模式特征.在编码序列识别上,对经典的EPND预测算法进行了改进,使用改进的EPND算法对经过预处理后频谱进行基因识别,实验结果显示这种基因识别模型具有优异的基因识别性能,比传统直接使用基于滑动窗口DFT的EPND识别算法在敏感度、特异性等评价指标上提高了2%-12%左右.     

中国各地区教育发展水平差异的实证分析

本文主要利用聚类分析和多元回归模型等统计方法对我国各地区的教育发展水平的差异状况和产生原因从时间和空间的角度进行了统计分析。1997-2010年间,各地区的教育水平迅速发展,但绝对地区差异并没有显著缩小,相对地区差异反而在一定程度上扩大。此外在探讨地区差异产生的原因部分主要讨论了生均预算内教育经费、人均GDP、平均生师比对教育发展水平的影响。     

The convergence on spectrum of sample covariance matrices for information-plus-noise type data

In this paper,we consider the limiting spectral distribution of the information-plusnoise type sample covariance matrices Cn =1/N (Rn + σXn) (Rn + σXn)*,under the assumption that the entries of Xn are ...     

Extinction Effects of Multiplicative Non-Gaussian L′evy Noise in a Tumor Growth System with Immunization

The extinction phenomenon induced by multiplicative non-Gaussian Levy noise in a tumor growth model with immune response is discussed. Under the influence of the stochastic immune rate, the model is analyzed in terms of a stochastic differential equation with multiplicative noise. By means of the theory of the infinitesimal generator of Hunt processes, the escape probability, which is used to measure the noise-induced extinction probability of tumor cells, is explicitly expressed as a function of initial tumor cell density, stability index and noise intensity. Based on the numerical calculations, it is found that for different initial densities of tumor cells, noise parameters play opposite roles on the escape probability. The optimally selected values of the multiplicative noise intensity and the stability index are found to maximize the escape probability.     

基于大偏差理论非高斯随机动力系统离出行为研究

本文介绍了大偏差理论的基本思想及其在非高斯随机动力系统的离出问题研究中的应用.依据不同的非高斯噪声类型,本文分别评述了随机混合系统、指数轻跳跃过程和α稳定Lévy噪声驱动的随机动力系统的离出问题的主要研究方法和近期研究进展.针对随机混合系统,本文介绍了利用随机微分方程对其进行近似的拟稳态扩散近似方法,计算拟势和最优离出路径的WKB近似方法与细致平衡条件的研究,以及求解随机混合系统的简化版本(即生灭过程)的离出问题的研究进展.对于指数轻跳跃过程驱动的随机动力系统,本文介绍了其大偏差原理和中度偏差原理的泛函极值问题的建立,拟势概念的定义和平均离出时间的估计.针对具有α稳定Lévy噪声的随机动力系统,本文介绍了计算平均首次离出时间和离出概率的理论和数值方法,计算最优离出路径的Onsager-Machlup理论、机器学习方法、最大似然法和数据驱动方法.最后,给出了非高斯随机动力系统的离出现象相关的一些开放性问题.     

基于变分贝叶斯优化的近邻采样 PF-SLAM 算法

针对移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。     

宽光谱膜厚监控系统中光谱实时测量技术研究

 在宽光谱膜厚监控系统中,利用光栅光谱仪分光,线阵CCD接收,完成光谱的一次性快速扫描来控制膜层厚度,达到实时监控的要求。而系统光谱扫描的准确性,直接影响膜厚实时监控的有效性。为了得到准确的光谱信息,首先确定CCD像素和光波波长的对应关系,基于特征谱线的离散关系,采用最小二乘拟合法建立了光谱标定函数,经实验,标定波长均方根误差为0.037 nm;对于CCD实时输出的光谱监控信号,利用小波阈值优化算法抑制信号中的随机噪声,保留了光谱信号的细节成分,峰值误差的最大值为1.0%,峰位误差的最大值为0.3%,满足了监控中光谱分辨率的要求。     

Dynamics of a multi-mode maximum entangled coherent state over an amplitude damping channel

The dynamics of the maximum entangled coherent state traveling through an amplitude damping channel is investigated. For small values of the transmissivity rate, the traveling state is very fragile to this noise channel, which suffers from the phase flip error with high probability. The entanglement decays smoothly for larger values of the transmissivity rate and speedily for smaller values of this rate. As the number of modes increases, the traveling state over this noise channel quickly loses its entanglement. The odd and even states vanish at the same value of field intensity.     

连续变量量子纠缠增强实验的改进

通过在泵浦光和注入光路中加入高精细度模清洁器及提高实验系统锁定的精度,我们对连续变量量子增强的实验系统加以了改进,初始的EPR纠缠光场的正交振幅及正交位相分量的关联度分别从(2.4±0.2)dB,(2.4±0.2)dB提高至(4.0±0.2)dB,(3.9±0.2)dB,而输出纠缠态光场的关联度分别由原来的(3.0±0.2)dB,(3.0±0.2)dB提高至(5.6±0.2dB),(5.5±0.2)dB。与此前的实验系统相比,纠缠增强的效率及结果均有一定提高。