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1.
介绍了强流重离子加速器装置HIAF(High Intensity heavy-ion Accelerator Facility)项目增强器BRing(Booster Ring)快脉冲二极磁铁的性能指标、测量要求和测量方法,描述了快脉冲二极磁铁稳态磁场测量系统及动态磁场测量系统的构成。在稳态磁场测量中,为提高积分磁场测量精度和测量效率,长线圈测量系统采用了on fly技术;在动态磁场测量中,研制了用于磁场延迟及磁场畸变测量的矩阵线圈。通过样机磁铁的测量,完成了测量系统的性能指标验证和磁铁的稳态磁场测量。实测结果表明,样机磁铁的设计和制造均达到了预期指标,并依据测量数据完成了磁铁的二次削斜。  相似文献   
2.
矩阵平方根在数学的许多应用中起着重要的作用.本文研究M-矩阵平方根的计算问题,提出一种计算正则M-矩阵平方根的迭代方法.首先将这个问题转化为M-矩阵代数Riccati方程,进而提出一种有效的方法来求解这个特殊的MARE.理论分析表明,该方法在一定条件下是收敛的.数值实验表明该方法是可行的,且优于二项式迭代法.  相似文献   
3.
本文在加权广义Schur补的基础上, 引入并研究了Hilbert空间上分块算子矩阵的加权Moore-Penrose逆和加权EP. 进一步, 给出了加权EP算子在算子方程中的一个应用.  相似文献   
4.
理论上对分子间色散相互作用能的精确计算一直是个难点问题.密度矩阵泛函基于非定域量一阶密度矩阵为基本变量,它与色散相互作用起源于电子间的非定域关联特性相吻合.论文以最简单的氢分子为研究对象,通过分析两相互平行的氢分子间色散相互作用能,构造出了该体系中色散相互作用能的自然轨道泛函.结果表明:描述该体系中色散相互作用能的自然轨道泛函形式为包含有4个轨道的非交换和库伦积分.该结果对发展色散相互作用能的密度矩阵泛函理论具有重要的参考价值.  相似文献   
5.
格路计数是一种重要的组合计数模型,由于在不同学科的离散结构研究中能提供强大的方法和技术支持,所以备受关注,是研究的热点.本文综述在维数、步、起点终点位置等限制条件影响下的单条格路和多条不相交格路簇计数模型及其应用.(1)介绍Dyck格路等经典格路及格路计数的一些研究进展;(2)介绍利用生成函数研究格路计数问题的一种方法;(3)介绍利用矩阵研究格路计数问题的一些方法;(4)介绍格路簇计数问题及一些计数方法;(5)介绍不相交格路簇计数模型在对称函数论中的应用,并列出了一个有关的公开问题.  相似文献   
6.
基于压缩感知及深度学习理论的光谱观测编码方案存在滤光器件设计与光谱重建过程复杂、设计光谱透过率难以硬件实现等问题,因此从简化光谱观测系统的思路出发,考虑常见干涉滤光器件的制造难度,提出基于对称三对角Toeplitz矩阵的光谱透过率观测编码方案;采用矩阵理论讨论光谱观测矩阵的适定性,并采用数值仿真方法研究其容差能力。理论分析结果表明,随着光谱观测矩阵规模的增大,对称三对角矩阵的条件数增长较慢,上限可控。数值仿真结果表明,采用非负最小二乘算法进行光谱重建,并在保证特定约束的情况下,增加观测矩阵的规模对对称三对角矩阵光谱观测编码方案适定性的影响较小,仍然可以保证很高的光谱测量重建准确度。  相似文献   
7.
为了拓展随机排队理论,在具有工作故障的MAP/M/1排队的基础上,引入有限容量策略建立起一个新的排队模型.通过Uniformization Technique将连续时间排队模型转化成对应的离散时间排队模型,运用矩阵几何组合解给出系统中的顾客数量和服务器状态的联合稳态概率表达式,并给出基于稳态概率的性能指标.最后通过一些数值例子展示参数对性能指标的影响.  相似文献   
8.
魏水艳  陈小山 《计算数学》2021,43(4):471-483
设$n+1$个$m\times n(m\geq n)$实矩阵$\{A_i\}_{i=0}^n$和给定的$n$个正数$\{\sigma_i^{*}\}_{i=1}^n$.本文研究如下的逆奇异值问题:求$n$个实数$\{c_i^{*}\}_{i=1}^n$,使得矩阵$A_0+c_1^{*}A_1+\cdots +c_n^{*}A_n$有奇异值$\{\sigma_i^*\}_{i=1}^n.$基于矩阵方程,我们给出了求解逆奇异值问题的一个新的算法,并证明了它的二阶收敛特性.该算法可以看成是Aishima[Linear Algebra and its Applications,2018,542:310-333]中逆对称特征值问题算法的推广.数值例子表明算法的有效性.  相似文献   
9.
运用随机变量和的特征函数定义研究了随机变量和的特征函数在原点处二阶导数与协方差矩阵的关系,并给了一个简单的应用.  相似文献   
10.
$ G $是一个$ n $$ k $圈图, $ k $圈图为边数等于顶点数加$ k-1 $的简单连通图。$ \mu_{1}(G) $$ \mu_{2}(G) $分别记为图$ G $的Laplace矩阵的最大特征值和次大特征值, 图$ G $的Laplace分离度定义为$ S_{L}(G)=\mu_{1}(G)-\mu_{2}(G) $。本文研究了给定阶数的$ k $圈图的最大Laplace分离度, 并刻画了相应的极图, 其结果推广了已有当$ k=1, 2, 3 $时的结论。  相似文献   
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