曲线距离法的二维光纤光谱弯曲校正

多目标光纤光谱望远镜可以在一次观测中获得大量的不同天体的光谱数据。从天体探测到的光在通过光纤之后，再通过光谱仪狭缝，然后在CCD传感器中成像为二维光谱图；之后经过光纤光谱数据处理系统的一系列软件处理，最终输出可供天文界使用的一维光谱并存储起来。一维光谱是天文学家研究目标天体的主要手段，它是通过处理二维光谱图得到的。以LAMOST为例，望远镜系统在一次观测后首先会得到32幅由250条光纤光谱组成的二维光谱，然后经过一系列的处理得到一维光谱。在这个过程中，会有很多因素影响到最终一维光谱的精确度。比如由于望远镜使用时间的增加，某些元件会产生磨损、老化或变形，使得二维光谱中光纤形状会产生一定程度的弯曲，这种弯曲在二维光谱的两侧表现得尤为明显。在一幅常见的二维光谱中，纵坐标方向代表了抽取的一维光谱的波长方向，横坐标方向代表了抽取的一维光谱的流量方向，这种弯曲形变的产生会影响到之后的波长定标和流量定标，使得抽取的一维谱信息不准确。目前初步的解决办法是通过与定标灯谱的比对来尽量减少其影响。但这样不仅造成了时间和人力的浪费，而且准确率和效率不高。就这一现状，提出了一种基于曲线距离法的思想，将弯曲的二维谱线校直：首先采用灰度重心法将一幅二维光谱中的250条光纤中心轨迹进行定位，将异常点采用稳健的局部回归方法剔除；然后将中心轨迹进行曲线拟合，得到光纤中心轨迹的方程；通过模仿曲线变弯的逆过程，即保持轨迹上两点间的曲线距离不变，再将弯曲的光谱映射到竖直的法线上，完成校直过程。在整个过程中保持各个对应点的灰度值不变，通过边缘处理和插值运算解决产生的像素点稀疏问题。最后采用累加法进行一维谱抽取，并将校直后抽取的一维光谱与未校直抽取的一维光谱进行比对，比对后可发现校直前后在一维光谱的两端差别较大，其差值谱线也说明了这一点。该方法实现了二维光谱的自动校直，大大提高了抽取一维谱的效率和准确性。二维光谱的预处理和校直方法首先在LAMOST数据上进行验证，鉴于多目标光纤光谱望远镜系统原理的相似性，该处理方法也适用于其他的多目标光纤光谱望远镜系统，具有较好的参考和应用价值。     

“能干而低调”的钨元素

较为详细地介绍了钨元素的发现历程，钨金属与合金、含钨杂多配合物、氧化钨、碳化钨、钨硫族化合物和含有W-W四重键的化合物的应用。     

高观点下高中解析几何问题研究

<正>1问题的提出在日常的教学中,本人发现解析几何是同学们亟待解决的难点,很多同学简单的认为解析几何问题就是计算,诚然解析几何问题承载着考察同学们计算能力的任务,但解析几何问题绝不是简单的"一算了之".本人在研究2021年北京各地区高三一模试题后发现许多问题的设计背景都蕴含着高等几何中的极点极线知识,而且这些问题的考察点往往与定值有关,所以在日常的学习活动中我们需要适当涉猎一些较为基础的高等数学知识使得我们能够站位足够高从而俯瞰试题.     

具有非对称模糊加工时间工期指派调度优化问题的一类加权模型及其求解算法

根据模糊变量截集所表达的信息的重要程度,建立了模糊环境下工期指派调度优化问题的一类加权模型,该模型中工件加工时间为非对称三角模糊数,目标函数为极小化提前完工惩罚和拖期完工惩罚和的加权可能性均值.证明了当工件加工时间具有相同宽度比时,模型是多项式可解的,并给出了求解的多项式算法.数值实验表明加权模型与现有的非加权模型相比能有效的降低总费用.     

一种基于卷积神经网络的恒星光谱快速分类法

恒星光谱数据的分类是天体光谱自动识别的最基本任务之一，光谱分类的研究能够为恒星的演化提供线索。随着科技的发展，天文数据也向大数据时代迈进，需要处理的恒星光谱数量越来越多，如何对其进行自动而精准地分类成为了天文学家要解决的难题之一。当前恒星光谱自动分类问题的解决方法相对较少，为此本文使用了一种基于卷积神经网络的方法对恒星光谱MK系统进行分类。该网络由数据输入层、四个卷积层、四个池化层、全连接层、输出层构成，与传统网络相比具有局部感知、参数共享等优点实验。在Python3.5的环境下编程，利用Tensorflow构建了一个简单高效的具有四个卷积层的卷积神经网络，并将Dropout作用于全连接层之后以防止过度拟合。Dropout的基本思想：当网络模型进行训练时，把一些神经网络节点按一定的比例丢弃，使其暂时不发挥作用。Dropout可以理解成是一种十分高效的神经网络模型平均方法，由于它不依赖于某些局部特征所以能够让网络模型更加鲁棒。实验中使用的一维恒星光谱图是取自LAMOST DR3数据库，首先进行预处理截取光谱3 600~7 300 Å的部分，均匀采样后使用min-max标准化法对其进行初始化。实验包括两部分：第一部分为依据恒星光谱MK系统对光谱进行分类，每一类的训练样本包含1 000条光谱数据，测试样本为400条光谱数据，首先通过训练样本对CNN网络进行训练，进行3 000次的迭代，用训练后的网络将测试样本进行分类以验证网络的准确性；第二部分为相邻两类的恒星光谱的分类，其中O型星数据集样本为250条光谱，其余类别恒星样本数据集均为4 000条光谱，将数据5等分，每次选取当中的一份当作测试集，其余部分当作训练集，采用5折交叉验证法求得模型准确率，用BP神经网络进行对比实验。选择对网络模型进行评估的指标包括精确率P、召回率R、F-score、准确率A。实验结果显示CNN在对六类恒星光谱进行分类时其准确率都在95%以上，在对相邻类别的恒星进行分类时，由于O型星样本量较少，所以得到的分类结果不太理想，对其余类别的恒星分类准确率都高于98%，以上结果都证明了CNN算法能够很好地解决恒星光谱的分类问题。     

基于学业质量水平的物理建模能力研究

参考2017版物理课标学业质量水平,构建物理建模能力评价指标,采用测试法调查了高二理科学生物理建模能力,结果表明学生的建模能力较薄弱,并依据评标找出了学生建模过程中存在的具体问题.了解学生建模能力的现状,教师可以更好地设计教学活动以发展学生的建模能力,进而提升学生的物理学科核心素养.     

2019年诺奖解读：物理宇宙学

 2019年10月8日，瑞典皇家科学院宣布将今年的诺贝尔物理学奖的一半授予詹姆斯·皮布尔斯（James Peebles），以表彰他在物理宇宙学方面的理论贡献和发现。詹姆斯·皮布尔斯，1935年生于加拿大温尼伯，现为美国普林斯顿大学教授。在过去几十年中，他在宇宙微波背景辐射（CMB），宇宙中的结构形成，暗物质和暗能量等众多方向做出了重大贡献。他是现代宇宙学大厦的主要奠基者之一。     

从一道题谈几何直观在解题中的作用

<正>在《普通高中数学课程标准(2017年版)》中指出,直观想象包括"利用图形描述、分析数学问题;建立形与数的联系,构建数学问题的直观模型,探索解决问题的思路".通过对函数图象的分析得到正确结论,很大程度上依赖于直观想象能力,这种考察形式能够很好地引导同学们注重思维能力的训练,形成科学的研究策略.下面通过一个题目来探讨一下如何通过几何直观寻找解决问题的思路.     

基础实验:金纳米粒子的制备及其光学性质

围绕金纳米粒子前沿内容,设计了一个简易的本科生基础实验,利用柠檬酸钠还原氯金酸法制备分散性好的金纳米粒子溶液,讨论了其尺寸与颜色的关系,探究了不同电解质和非电解质对金纳米粒子团聚及其颜色的影响,初步了解金纳米粒子的光学特性和探针效应基本原理。     

浅析“动抛物线”问题的转化

<正>1问题提出(2018·北京)在平面直角坐标系x Oy中,直线y=4x+4与x轴、y轴分别交于点A,B,抛物线y=ax²+bx-3a经过点A,将点B向右平移5个单位长度,得到点C.(1)求点C的坐标;(2)求抛物线的对称轴;(3)若抛物线与线段BC恰有一个公共点,结合函数图象,求a的取值范围.