INHERITANCE OF DIVISIBILITY FORMS A LARGE SUBALGEBRA

Let A be an infinite dimensional stably finite unital simple separable C^*-algebra.Let B■A be a stably(centrally)large subalgebra in A such that B is m-almost divisible(m-almost divisible,weakly(m,n)-divisible).Then A is 2(m+1)-almost divisible(weakly m-almost divisible,secondly weakly(m,n)-divisible).     

Y3+/Li+和Y3+/Na+双掺杂氟化钡快响应闪烁晶体

氟化钡(BaF₂)晶体是已知响应最快的闪烁晶体,在高能物理、核物理及核医学等领域有着广泛的应用前景。抑制BaF₂晶体的慢发光成分对其工程应用至关重要。本文利用坩埚下降法制备了高Y³⁺掺杂浓度5%、8%、10%(摩尔分数)的BaF₂晶体,并采用Y³⁺与碱金属离子(Li⁺、Na⁺)共掺杂的方法形成电荷补偿阻止间隙F^-的产生,制备了双掺杂型BaF₂快响应闪烁晶体,进而基于优化的5 ns和2 500 ns时间门宽测试方法,研究了Y³⁺掺杂浓度以及Y³⁺与碱金属离子(Li⁺、Na⁺)共掺杂浓度对BaF₂闪烁晶体快/慢成分比的影响规律。结果表明,生长的高浓度Y³⁺掺杂BaF₂晶体的光学质量优异,在220 nm和300 nm处透过率分别高于90%和92%;随着Y³⁺掺杂浓度由0提高至10%,BaF₂晶体的慢发光成分显著降低,快/慢成分比由0.15提高至1.21;生长的Y³⁺/Li⁺及Y³⁺/Na⁺共掺杂BaF₂晶体的慢发光成分较Y³⁺掺杂BaF₂晶体进一步降低,快/慢成分比最高分别可达1.63和1.61。研制的双掺杂BaF₂快响应闪烁晶体有望应用于高能物理、核物理前沿实验等重要领域。     

高岭石基复合材料在光催化领域应用的研究进展

环境污染和能源紧缺已成为当今社会亟须解决的重大问题。高岭石基复合材料光催化处理技术因绿色环保、经济安全、无二次污染而备受关注。鉴于高岭石在光催化领域的研究现状,本文介绍了高岭石的层状硅酸盐结构特征及其在光催化领域的应用优势,综述了高岭石基光催化材料的主要类型、基本特征、合成方法、改性过程、光催化特点及其应用进展与优势,最后,提出了高岭石基复合材料在光催化领域应用的重点研究方向。以期获得制备工艺简单、光催化性能优异、原料易获取且无环境污染的高岭石基光催化复合材料,从根本上解决环境污染问题,缓解能源紧缺危机。     

数列中的多参数问题解法探究

对于数列中的多参数问题,本文以典型例题的分析点评为契机,归纳出赋值消元、参数分离、参数互换、逐一验算、分类讨论、整体思考等六种常用的解题方法.     

铟镓共掺杂对n-ZnO纳米棒/p-GaN异质结生长行为和光电性能的影响

利用低温水热法在p-GaN薄膜上生长了铟(In)和镓(Ga)共掺杂的ZnO纳米棒。X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和X射线能量色谱仪(EDS)结果表明,In和Ga已固溶到ZnO晶格中。扫描电子显微镜(SEM)结果表明, ZnO纳米棒具有良好的c轴取向性,随着In和Ga共掺杂浓度的增加,纳米棒的直径减小,密度增加。XRD结果表明,In和Ga共掺杂引起ZnO晶格常数增大,导致(002)衍射峰向低角度方向偏移。同时,ZnO的光学性质受到In和Ga共掺杂的影响。与纯ZnO相比, 共掺杂ZnO纳米棒的紫外发射峰都出现轻微红移,这是表面共振和带隙重整效应综合作用的结果。I-V特性曲线表明,随着In和Ga共掺杂浓度的增加,n-ZnO纳米棒/p-GaN异质结具有更好的导电性。     

球形弹丸正撞击碎片云头部形状的辨识

为了辨识碎片云头部形状，提出了对其形状进行边缘提取、利用二次函数进行边缘最优拟合、并根据拟合结果作出判断的方法。给出了二次函数对边缘的最优拟合算法。对来自不同文献的4幅碎片云图像，提取了他们头部的边缘曲线，进行了最优拟合和形状辨识。辨识结果显示，3幅图像的头部形状为抛物线，1幅图像的头部形状为椭圆。辨识结果表明，至少有一部分碎片云的头部形状是旋转抛物面, 而不是椭球面。     

一类新的(2n-1)点二重动态逼近细分

利用正弦函数构造了一类新的带有形状参数ω的(2n-1)点二重动态逼近细分格式.从理论上分析了随n值变化时这类细分格式的C~k连续性和支集长度;算法的一个特色是随着细分格式中参数ω的取值不同,相应生成的极限曲线的表现张力也有所不同,而且这一类算法所对应的静态算法涵盖了Chaikin,Hormann,Dyn,Daniel和Hassan的算法.文末附出大量数值实例,在给定相同的初始控制顶点,且极限曲线达到同一连续性的前提下和现有几种算法做了比较,数值实例表明这类算法生成的极限曲线更加饱满,表现力更强.     

弱相依半参数回归模型的加权小波估计的渐近正态性

本文研究了半参数回归模型y_i=X'_iβ+g(t_i)+e_i,i=1,2,···,n,其中{e_i}为ψ-弱相依随机误差序列.利用小波估计的方法得到了参数、非参数的加权小波估计量.在相当一般的条件下,获得了这些小波估计量的渐近正态性,不仅推广了半参数回归模型的相应结果,而且在一定程度上统一了相依半参数回归模型的渐近正态性的理论.     

基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类

针对音频信号准确性分类的问题,提出一种基于改进的的粒子群优化算法(PSO)的支持向量机(SVM)音频信号分类的方法,简称IPSO-SVM.首先用Mel倒谱系数法对4种音频信号进行特征提取.其次在PSO中引入自适应变异因子,能够成功地跳出局部极小值点;然后对PSO中的惯性权重进行了改进,将惯性权重由常数变为指数型递减函数.随着迭代的进行,使权重逐渐减小,这样做有利于粒子进行局部寻优.最后用改进的PSO不断优化SVM中的惩罚因子c和核函数参数g来提高预测精度.实验结果表明,与传统的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我们提出的IPSO-SVM算法分类结果更精确.