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1.
玻尔兹曼方程作为空气动理学中最基本的方程之一,是连接微观牛顿力学和宏观连续介质力学的重要桥梁.该方程描述了一个由大量粒子组成的复杂系统的非平衡态时间演化:除了基本的输运项,其最重要的特性是粒子间的相互碰撞由一个高维,非局部且非线性的积分算子来描述,从而给玻尔兹曼方程的数值求解带来非常大的挑战.在过去的二十年间,基于傅里叶级数的谱方法成为了数值求解玻尔兹曼方程的一种很受欢迎且有效的确定性算法.这主要归功于谱方法的高精度及它可以被快速傅里叶变换加速的特质.本文将回顾玻尔兹曼方程的傅里叶谱方法,具体包括方法的导出,稳定性和收敛性分析,快速算法,以及在一大类基于碰撞的空气动理学方程中的推广. 相似文献
2.
针对传统的荷载识别方法受不适定性问题影响导致识别误差较大,且受传感器数上的限制也无法监测所有结构易损伤位置处振动响应的问题,提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter, AKF)算法的动态荷载识别和结构响应重构方法.基于结构状态空间方程,形成由荷载向量和状态向量组成的增秩状态向量(augmented-rank state vector,ASV),利用Kalman滤波算法获得增秩状态向量的最小方差无偏(minimum variance unbiased, MVU)估计,实现了状态和荷载向量的同时识别.结合最优状态估计和观测矩阵,实现了未布置传感器处的结构动力响应重构.通过三个有限元案例,初步验证了该方法的可行性和有效性.结果表明,当荷载位置固定或移动时,所提方法均能有效地识别荷载和重构响应,精度较高且对测量噪声不敏感.传感器的种类、数量和布置位置对荷载识别和响应重构精度会有一定影响. 相似文献
3.
定量磁共振成像(MRI)可量化组织特性,是科学研究和临床研究的重要工具.旋转坐标系下的自旋-晶格弛豫时间(T1ρ)能反映水与大分子之间的低频交互作用,在3 T及以上的高场环境下,T1ρ受水和不稳定质子之间化学交换的影响较大,通过测量弛豫率随自旋锁定场强度的变化而得到其分布情况(T1ρ散布),可用于分析和量化质子的交换过程,因此T1ρ散布是一种重要的定量MRI技术.然而,获得不同自旋锁定场强下T1ρ加权图像的时间过长,限制了其应用范围.针对这一问题,本研究提出一种基于多弛豫信号补偿策略的快速T1ρ散布成像方法.该方法将不同锁定频率下的T1ρ加权图像补偿到同一信号强度水平,并结合低秩与稀疏建立重建模型.实验结果表明,该方法在加速倍数高达7倍时仍获得了较好的重建结果. 相似文献
4.
为了提高独立向量分析算法在盲语声分离任务中的分离性能,降低算法计算复杂度,并改善目前尚未完全解决的顺序模糊性的问题,该文提出一种基于子带t分布的快速独立向量分析算法。在声源模型方面,该算法首先利用语声信号重尾分布的特性,假设声源概率密度函数服从t分布,同时采用子带建模的方法来增强同一声源相邻频点的高阶依赖性,进而减轻频点间的顺序不一致问题。在空间模型方面,该算法采用秩1更新的方式估计声源信号,避免矩阵求逆操作和分离矩阵的估计,从而降低计算复杂度。实验结果表明,与现有的基于独立向量分析的盲源分离算法相比,该算法能够在相同的迭代次数下取得更优的语声分离性能。 相似文献
5.
7.
《中国惯性技术学报》2015,(5)
针对复杂环境红外弱小目标检测难的问题,依据背景慢变特性,提出了一种将背景优化和低秩表达相结合的结构低秩编码小目标检测算法。首先,利用梯度0l范数约束提取背景中梯度较大的成分,保留灰度快变结构,同时平滑慢变结构,对背景进行优化;其次,使用核函数刻画背景图像块之间的低秩特性,用秩描述背景的主要结构并进行建模;最后,分解得到的误差矩阵具有稀疏性,主要包含快变的小目标结构,通过稀疏矩阵1,2l范数定位红外弱小目标。实验结果表明,结构低秩编码检测算法能够有效发掘复杂背景图像块之间的关系,抑制杂波干扰,在虚警为2时,最低检测率为92%。提高了复杂环境下红外弱小目标的检测性能,基本能满足实际应用要求。 相似文献
8.
《数学的实践与认识》2015,(14)
设S={1,2,…,n},P(n)是由S的所有划分组成的集合.对于π,σ∈P(n),如果π中的每个块包含在σ的一个块里,就定义π≤σ,那么P(n)作成一个格.如果M(n,k)是由S的所有k部划分组成的集合,而L(n,k)是由M(n,k)生成的格.在P(n)和L(n,k)中,给出M(o|¨)bius函数,并且确定了特征多项式和秩生成函数的表示式. 相似文献
9.
提出一种基于可见光谱图多模态词典特征低秩稀疏表示框架的大豆外观品质判别方法,以精确确定大豆品质等级。首先,提取大豆粒子可见光谱图像的多尺度空间梯度特征和色差分量(YCbCr)颜色空间特征;将上述提取的空间梯度特征和颜色空间特征看作视觉词汇,通过Kernel K-means聚类算法获取视觉词汇的核空间局部分布聚类中心,形成视觉词典;然后,使用低秩稀疏表示法耦合上述两种特征,用于消除高维异质模态词典描述符中冗余信息的影响;最后,在高维耦合空间中根据样本之间的度量对低秩稀疏耦合表示多模态词典特征进行分类。所提方法充分利用多模态多尺度空间梯度特征和YCbCr颜色空间特征来描述大豆粒子外观品质的语义特征归属。实验结果表明:建模集和预测集总的识别精度分别达92.7%和80.1%,所提方法的识别精度优于文献中提出的基于单一模态的视觉词典特征表示方法。 相似文献
10.
设自然数n≥5,X_n={1,2,…,n},并赋予自然数的大小顺序,令H(SPO_n,r)=SPO_n∪L(n,r)(5≤n,2≤r≤n-3)是X_n上的全相似部分保序变换半群.得到全相似保序变换半群H(SPO_n,r)的秩为■. 相似文献