复方程f″+Af=0解的迭代级零点充满圆

研究了齐次线性微分方程f″+Af=0的迭代级零点充满圆问题:设f1,f2是复方程f″+A(z)f=0的两个线性无关解,其中A是整函数,令E=f1f2,文章证明了E的迭代级充满圆必是E的迭代级零点充满圆.所得结果精确了一些已有得结果。     

有限族增生算子公共解的Halpern迭代

在严格凸的Banach空间中,使用Halpern迭代序列研究了有限族增生算子公共解的强收敛性定理。数列{αn}满足条件:C1).limn→∞αn=0和C2).∞∑n=0αn=+∞是可以充分保证Halpern序列有强收敛性。     

不可压缩流基于块预处理的并行有限元计算

发展了一个模拟非定常不可压缩粘性流的并行有限元求解器,时间离散使用具有二阶精度的隐式中点格式,基于三维非结构四面体网格剖分,使用高阶混合有限元离散速度场（P2）和压力场（P1）.全离散格式产生的代数方程组是大型、稀疏、非对称和病态的,基于修正的压力对流扩散预处理（PCD）和精心设计的子问题迭代执行策略,采用预处理的GMRES迭代法来高效求解线性方程组.利用相同的子问题迭代策略,同时给出基于最小二乘交换子（LSC）预处理的并行效率对比.大量数值算例验证了算法的精度、可扩展性和可靠性.三维驱动方腔流模拟结果（Re=3200.0）清晰地显示了方腔流中主涡（PE）、下游二次涡（DSE）、上游二次涡（USE）、侧壁涡（EWV）和TGL涡的存在.     

本构迭代算法在LS-DYNA中的嵌入

结合粘塑性本构理论,采用对商业软件LS-DYNA进行二次开发的方法将含损伤型Johnson-Cook本构模型嵌入商业有限元软件中,给出本构迭代算法和计算流程.并以平头和锥头两种弹形的高强度钢穿甲弹贯穿12 mm厚的Weldox靶板的实验为基础,进行数值模拟,实验结果和计算结果符合较好,表明给出的本构算法、含损伤型本构及损伤演化方程是合理可靠的.     

考虑局部非线性结构振动的模型预测控制

针对具有局部非线性的结构振动主动控制问题,首先,利用Newmark-β法推导了局部非线性结构动力响应的时域显式递推表达式。然后,基于该表达式,一方面建立了局部非线性结构振动预测模型,并借鉴模型的线性化思想对非线性环节进行处理,提出考虑局部非线性结构振动的模型预测控制算法;另一方面,在获取各仿真时刻的预测初始状态时,为避免直接对非线性动力学方程所有维度的完全迭代求解,推导了时域显式降维迭代方法,从而使在线计算效率得到显著提高。最后,分别以局部非线性弹簧振子系统在简谐激励作用下的无控动力学分析和含粘滞阻尼器毗邻框架建筑结构在地震激励作用下的受控振动为例,进行数值仿真,结果表明,本文算法计算准确且控制效果较好。     

含Laplace-Gauss型混合噪声图像二阶正则化重建方法

假设观测数据含Laplace-Gauss型混合噪声条件下,提出求解数据重建反问题的一种新型一阶二阶混合正则化模型,阐述该模型在断层重建和流体动力学实验定量诊断中的应用.建模过程采用贝叶斯推断理论和期望极大方法,将空间自适应函数引入经典的增广拉格朗日方法得到模型数值算法.所提出的模型及其算法进行图像复原和客体重建实验.结果表明模型算法的可靠性.     

迭代的多组态相互作用方法

本文提出了迭代的组态相互作用方法(IMRCI). IMRCI被用来计算H₂O和CH₂(单重态和三重态)在平衡态和远离平衡时的电子能量. IMRCI、MP2、MP3、MP4、CCSD和CCSD(T)还用来计算H₂O、CH₂(单重态和双重态)和N₂的势能曲线. 这些计算结果表明IMRCI的结果不依赖初始的多参考态组态函数,并能较快地收敛到完全组态相互作用的计算结果. 相比完全组态相互作用的结果,仅需2至4次迭代,IMRCI的误差就能达到10^-5 hartree数量级. 另外,IMRCI还提供了寻找势能面上主要电子组态的一个有效途径. 这将有助于单参考态和多参考态理论模型得到准确的计算结果.     

求解α本征值的k-α迭代方法误差估计

分析求解α本征值的k-α迭代方法,指出迭代法中参数的选择影响使用标准差的平均值估计出来的α误差.如果参数选取不当,实际估计误差可能和真实估计误差相差很大.MCNP4C程序中使用的参数给出的误差估计通常和真实估计误差有一定的偏差.本文给出一个新的参数选择办法,能够让实际估计误差几乎等于真实估计误差,并用数值实验进行验证.     

变速旋转均匀带电薄圆盘空间电磁场 的迭代计算

利用场的轴对称性,巧妙联合运用麦克斯韦方程组,以轴线上的场为初值,通过反复迭代的方法,获得了变速旋转的均匀带电薄圆盘空间电磁场的无穷级数表达式。     

基于自适应双层TDLMS滤波的红外小目标检测

提出了一种自适应滤波的红外小目标检测算法,该方法由背景去除与目标提取两层二维最小均方滤波器构成.分别引入背景模板与目标模板,结合二维最小均方滤波方法对原始红外图像进行处理,有效地剔除了背景噪声与杂波,同时尽可能地保留了目标信息.在算法实现过程中,提出了一种步长自动调整算法,通过图像的统计参数自适应调整步长的大小,可迭代出TDLMS滤波器的最优权值,再与权重模板相融合,有效增强了目标的检测效果.实验结果表明,该方法能够适应不同背景下的目标检测,有效提高了红外小目标的检测性能.