面积比较与上调和函数及其应用

本文研究了无穷远处具非负截曲率的完备非紧流形的几何和解析性质,并将 它应用于调和映照.     

第I种非对称三态叠加多模叠加态光场的高次和压缩——第一正交分量的N次方H压缩效应

构造了第孙中禹种强度不等的非对称三态叠加多模叠加态光场|ψ₁^(ABC)〉_q.利用多模压缩态理论研究了态|ψ₁^(ABC)〉_q第一正交分量高次和压缩.结果发现:①当构成态|ψ₁^(ABC)〉_q的三个多模相干态光场的强度不相等时,在一定条件下,态|ψ₁^(ABC)〉_q的第一正交分量可出现任意幂次的高次和压缩.②当上述的三个多模相干态光场强度相等时,态|ψ₁^(ABC)〉_q的第一正交分量的高次和压缩现象消失.在这种情况下,态|ψ₁^(ABC)〉_q的第一正交分量恒处于NH最小测不准态.     

SrHfO3和SrTiO3光学特性的第一性原理研究

用全电势线性缀加平面波法(FLAPW)计算了SrTiO3和SrHfO3的光学特性,即介电函数虚部ε2(ω)、光学吸收系数I(ω)和反射率R(ω).对它们光学特性进行了对比分析,给出了它们光学特性的差别,并进行了解释.计算的SrTiO3光学谱分别在4.4,7.4,8.3和23.6eV处出现峰值,且其在4.4eV处的峰值比较高而尖.计算结果与实验值符合得很好.     

以“图形”为背景的数列综合题分类导析

以“图形”为背景的数列综合题,是典型的具有时代气息的信息迁移题,备受各级各类考试命题者的青睐,频频出现在各级各类考试卷中,常处于“压轴题”的地位,充当“把关题”的重要角色. 这类问题极富思考性、挑战性和趣味性,学生求解起来颇感困难,考试时经常弃而不管,令人惋惜! 下面采撷五道典型例题予以导析,旨在探索题型规律,揭示解题方法.一、以“装置图”为背景的数列综合题例 1　(郑州市高考模拟题 )如图 1所示是一个计算装置示意图,J1、J2 是数据入口,C是计算结果的出口. 计算过程是由J1、J2 分别输入自然数m和n,经过计算后得自然数…     

二阶导数光谱-峰面积积分法同时测定芦荟中痕量铁(Ⅱ)和钴(Ⅱ)

在 1,10 -邻菲罗啉显色体系中 ,引入二阶导数光谱 -峰面积积分技术 ,建立了同时测定痕量铁 ( )和钴 ( )的新方法。该法可有效消除共存离子的干扰 ,提高了准确度和灵敏度。对铁和钴的表观摩尔吸光系数分别为 εFe5 .4 5× 10 6 L·mol-1·cm-1,εCo 1.1× 10 4 L· mol-1· cm-1;铁含量在 0 .0— 8.5 μg·m L-1,钴含量在 0 .0— 7.3μg· m L-1范围内遵守比耳定律。可用于芦荟中铁和钴的同时测定 ,结果令人满意     

B值随机变量阵列加权和的完全收敛性

设{X_ni:1≤i≤n,n≥1}为行间独立的B值r.v.阵列,g(z)是指数为1/p的正则变化函数,r>0,{ani 1≤t≤n,n≥1}为实数阵列,本文得到了使(?)成立的条件,推广并改进了Stout及Sung等的著名结论.     

可交换随机变量序列的随机极限定理

本文讨论了可交换随机变量序列{X_n:n≥1}的极限定理,得到了可交换随机变量序列的随机强大数律及加权和定理,并推广了文[4]中的结果.     

On the 2k-th Power Mean of Inversion of L-functions with the Weight of the Gauss Sum

The main purpose of this paper is to use the estimate for character sums and the method of trigonometric sums to study the 2k-th power mean of the inversion of Dirichlet L-functions with the weight of the Gauss sums，and give a sharper asymptotic formula．     

用单一驱动变量同步混沌与超混沌的一种方法

为减少混沌或超混沌同步过程中所需同步信号的个数以及提高同步的效率，提出了用线性可逆变换的方法重组系统，从而使原来不能同步的系统实现了只用单一信号就可同步的目的-另外，也大大提高系统的同步速率- 关键词： 线性可逆变换 混沌和超混沌同步 最大条件Lyapunov指数     

广义线性模型(六)

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分 3部分 :建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L .Fahrmeir等人的 :《MultivariateStatisticalModel ingBasedonGeneralizedLinearModles》。