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1.
本文在全空间中研究一类带阻尼的散焦型分数阶薛定谔方程的柯西问题,阻尼系数是依赖于时间的,并且可能在无穷处消失.我们借助单调算子理论得到了弱解的存在性;利用Strichartz估计以及压缩不动点定理得到了局部解的唯一性;利用精细的能量估计和下半连续性讨论建立了L~2和H~α∩Lp+2的能量衰减估计. 相似文献
2.
晶体硅表面钝化是高效率晶体硅太阳能电池的核心技术,直接影响晶体硅器件的性能。本文采用第一性原理方法研究了一种超强酸-双三氟甲基磺酰亚胺(TFSI)钝化晶体硅(001)表面。研究发现,TFSI的四氧原子结构能够与Si(001)表面Si原子有效成键,吸附能达到-5.124 eV。电子局域函数研究表明,TFSI的O原子与晶体硅表面的Si的成键类型为金属键。由态密度和电荷差分密度分析可知,Si表面原子的电子向TFSI转移,从而有效降低了Si表面的电子复合中心,有利于提高晶体硅的少子寿命。Bader电荷显示,伴随着TFSI钝化晶体硅表面的Si原子,表面Si原子电荷电量减少,而TFSI中的O原子和S原子电荷电量相应增加,进一步证明了TFSI钝化Si表面后的电子转移。该工作为第一性原理方法预测有机强酸钝化晶体硅表面的钝化效果提供了数据支撑。 相似文献
3.
4.
1引言《现代汉语词典》(第7版)中关于“整体”的解释为:“整个集体或整个事物的全部(对各个成员或各个部分而言)”[1].在哲学范畴,联系是唯物辩证法的起点,生活中所有事物都是紧密联系的.数学是研究数量关系和空间形式的一门科学,对现实世界的抽象是数学的来源.关于数学的整体性,有不少经典的表述,如著名数学家约瑟夫·傅里叶曾说:“Mathematics compares the most diverse phenomena,and discovers the most secret analogies which unite them.”(数学能从事物的个性之中寻求事物的共性特征.)普遍联系的原理走向具体化与深层次的体现之一就是系统观的形成,而系统论最本质的特征就是整体性. 相似文献
5.
针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性. 相似文献
6.
研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。 相似文献
7.
8.
为了获取磨削工件表面特征信息,提出一种基于激光扫描的磨削工件表面检测方法。利用机械臂带动激光传感器扫描放置在激光测量平面中的磨削工件,从而获得工件在激光测量平面中的三维坐标信息,通过相邻2个扫描点之间的高度变化求出工件边界点的三维坐标信息,结合x轴和y轴坐标的极值点利用最小二乘法拟合出工件边界在激光测量平面中的解析式,进一步求出附着在工件上的坐标系相对于激光测量坐标系的位姿,最后利用工件在激光测量坐标系中的位置矢量信息得出其表面特征信息。实验结果表明,利用该方法对工件表面进行检测,得到工件表面检测误差为0.11 mm,检测平均时间在1 s内,满足工件表面特征检测要求。 相似文献
9.
10.