阻尼分数阶薛定谔方程柯西问题的局部适定性

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∩L^p+2的能量衰减估计.     

σ2 Hessian方程的Pogorelov型C2 内估计及应用

提出利用拉格朗日乘子法重新证明σ2算子的最优凹性,并定义了一个凸锥Γ3?=λ=(λ1,λ2,?,λn)∈Rn:σ1(λ)>0,σ2(λ|i)>0,1≤i≤n。利用σ2算子的最优凹性，给出了σ2Hessian方程Pogorelov型C2内估计，进而证明了σ2(D2u(x))=1,x∈Rn的满足二次多项式增长条件的Γ3?-凸整解为二次多项式。     

无重叠图像期间的卫星平台颤振估计算法

提出了基于双重约束函数的无重叠图像期间的颤振估计算法。建立了视差图像与低频颤振相结合的双重约束函数,以评价无重叠图像期间颤振曲线的平滑度;采用共轭梯度法筛选颤振曲线平滑度最优解,并以此作为无重叠图像期间颤振的最佳估计;建立了无重叠图像期间与重叠图像期间颤振之间的函数关系式。以我国XX-1号可见光详查相机为例进行实验,颤振探测结果在被测颤振的频率既不等于也不接近特征频率的整数倍处具备有效性,证明了所提算法能够对无重叠图像期间非特征频率整数倍及其附近处的颤振进行有效探测。     

加性和乘性噪声对随机偏微分方程的激励性（英文）

本文研究加性噪声和乘性噪声对一类随机偏微分方程激励性问题.利用It?公式和能量估计方法方法,得出在两种不同噪声下,相对应的随机偏微分方程噪声激励指标不同.从而从这个角度来看,加性噪声与乘性噪声对随机偏微分方程的影响是不一样的.     

基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形

小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。     

紧黎曼流形上的椭圆边界值问题

讨论一类非齐次非线性椭圆边界值问题.利用极大值原理证明了该问题解的梯度估计.作为它的应用得到了解的效率比估计.     

Smarandache函数在两数列上的下界估计

设S(n)是Smarandache函数,其中n是一正整数.讨论Smarandache函数S(n)在数列F((2k),1)=F(n,1)=n2n+1(n=2k)与数列G(2n,1)=(2n)2n+1上的下界估计.基于初等方法证明了:当偶数n≥6时,有S(F((2k),1))=S(F(n,1))≥6×2n+1;当n≥4时,有S(G(2n,1))≥6×2n+1.     

结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .     

基于粒子滤波和人工势场法的放射源搜寻方法

针对放射源搜寻过程中难度大、定位精度低等问题，提出了一种适用于移动机器人的自主寻源方法。该方法利用移动机器人搭载辐射探测器采集的剂量计数值，根据γ射线的衰减规律建立辐射衰减模型；在机器人前进的过程中利用粒子滤波算法对放射源的参数进行实时估计；采用高斯分布函数对重采样后的粒子进行自适应更新，保证重采样后的粒子具有多样性；根据辐射环境创建机器人路径规划模型，采用人工势场法规划机器人的自主寻源路径。实验在Matlab下进行了仿真验证，结果表明，该方法在有遮挡环境下能够搜寻到未知的单点源，同时自适应更新能够提高算法的稳定性，缩小寻源误差。