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1.
2.
课程体系是人才培养的载体。为了更好地培养拔尖创新人才,南京大学化学国家级实验教学示范中心依据化学学科的特点和发展趋势,以科学内容的内在联系和研究规律为主线构建了“化学实验基础?化学合成与表征+化学原理与测量?化学功能分子实验+化学生物学综合实验+基于项目的研究实验”实验课程新体系,按照一流课程建设要求(高阶性、创新性和挑战度)对实验教学内容进行了优化,并建立起与之相适应的实验教学平台。新课程体系综合考虑了化学一级学科的整体性和关联学科的交叉性,在南京大学化学化工学院“拔尖计划”和“强基计划”学生中实施,教学效果显著。  相似文献   
3.
为加快张量积型 Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的收敛速度,探讨了张量积型Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的预处理技术。首先利用对角补偿约化技术构造了预处理子,然后结合矩阵Kronecker积性质,采取预处理渐近迭代逼近法求解张量积型Said-Ball曲面。为进一步降低计算量并提高算法的稳定性,利用广义极小残差法求解预处理方程,得到预处理渐近迭代逼近法的非精确求解方法。分析了预处理渐近迭代逼近法及非精确求解方法的收敛性。最后用数值实例说明预处理子能大大减小迭代矩阵的谱半径,令预处理技术及其非精确求解方法的计算效率明显提高。此外,由于对角补偿预处理子能改善配置矩阵的谱分布,因此也可用于对广义极小残差法的预处理,以改善其收敛性。  相似文献   
4.
郭敬  张玉杰 《应用光学》2022,43(5):879-885
目前的节能照明控制算法仍有陷入局部最优的问题。为了寻求全局最优解,提高室内照明的节能效果,设计一种遗传模拟退火算法对照明系统的控制参数进行优化求解。该算法通过在遗传操作后对优秀个体进行模拟退火处理,增强了算法的局部搜索能力。根据迭代的次数和种群的适应度对遗传概率进行自适应调节,使得算法在前期丰富种群多样性,避免算法“早熟”。提出基于人工神经网络的照度模型来计算室内照度分布,对照明舒适度进行评估,为构造优化算法的适应函数提供了依据。通过仿真实验,在本文介绍的照明场景应用遗传模拟退火算法,并与传统粒子群算法和遗传算法进行比较,其照明节能性能分别高出5.30%和13.61%。  相似文献   
5.
结合结构化学学科的自身特点以及学生对该学科的认识,探索用思维导图方法辅助结构化学的教学过程,将思维导图应用于结构化学教学中从而有助于学生形成逻辑严密、有机统一的量子理论知识结构体系,并且通过系统的调查问卷分析学生在学习过程中对思维导图的应用情况。  相似文献   
6.
针对具有多块可分结构的非凸优化问题提出了一类新的随机Bregman交替方向乘子法,在周期更新规则下, 证明了该算法的渐进收敛性; 在随机更新的规则下, 几乎确定的渐进收敛性得以证明。数值实验结果表明, 该算法可有效训练具有离散结构的支持向量机。  相似文献   
7.
基于渐近正态随机变量,导出随机变量函数极限分布的两个一般性理论结果.作为应用,证明了渐近正态随机变量一系列具体函数的极限分布,其中包括泊松随机变量平方根的渐近正态性,以及随机变量部分和在正则化常数是随机变量情况下的渐近正态性.  相似文献   
8.
We derive relationships between the shape deformation of an impenetrable obstacle and boundary measurements of scattering fields on the perturbed shape itself. Our derivation is rigorous by using a systematic way, based on layer potential techniques and the field expansion (FE) method (formal derivation). We extend these techniques to derive asymptotic expansions of the Dirichlet-to-Neumann (DNO) and Neumann-to-Dirichlet (NDO) operators in terms of the small perturbations of the obstacle as well as relationships between the shape deformation of an obstacle and boundary measurements of DNO or NDO on the perturbed shape itself. All relationships lead us to very effective algorithms for determining lower order Fourier coefficients of the shape perturbation of the obstacle.  相似文献   
9.
The purpose of this research is to analyze the application of neural networks and specific features of training radial basis functions for solving 2‐dimensional Navier‐Stokes equations. The authors developed an algorithm for solving hydrodynamic equations with representation of their solution by the method of weighted residuals upon the general neural network approximation throughout the entire computational domain. The article deals with testing of the developed algorithm through solving the 2‐dimensional Navier‐Stokes equations. Artificial neural networks are widely used for solving problems of mathematical physics; however, their use for modeling of hydrodynamic problems is very limited. At the same time, the problem of hydrodynamic modeling can be solved through neural network modeling, and our study demonstrates an example of its solution. The choice of neural networks based on radial basis functions is due to the ease of implementation and organization of the training process, the accuracy of the approximations, and smoothness of solutions. Radial basis neural networks in the solution of differential equations in partial derivatives allow obtaining a sufficiently accurate solution with a relatively small size of the neural network model. The authors propose to consider the neural network as an approximation of the unknown solution of the equation. The Gaussian distribution is used as the activation function.  相似文献   
10.
We investigate lp boundedness, the topological structure of solutions set and the asymptotic periodicity of Volterra functional difference equations. The theoretical results are complemented with a set of applications.  相似文献   
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