广义Fermat型微分与微差分方程整函数解的存在性与形式

利用Nevanlinna值分布理论,主要讨论了几类广义Fermat型微分与微差分方程有限级超越整函数解,得到了二阶微分、微差分方程整函数解的存在性条件以及解的具体形式,所获定理推广了之前的结果,并举例说明了结果的精确性。     

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.     

TFSI钝化晶体硅表面性质的第一性原理研究

晶体硅表面钝化是高效率晶体硅太阳能电池的核心技术,直接影响晶体硅器件的性能。本文采用第一性原理方法研究了一种超强酸-双三氟甲基磺酰亚胺(TFSI)钝化晶体硅(001)表面。研究发现,TFSI的四氧原子结构能够与Si(001)表面Si原子有效成键,吸附能达到-5.124 eV。电子局域函数研究表明,TFSI的O原子与晶体硅表面的Si的成键类型为金属键。由态密度和电荷差分密度分析可知,Si表面原子的电子向TFSI转移,从而有效降低了Si表面的电子复合中心,有利于提高晶体硅的少子寿命。Bader电荷显示,伴随着TFSI钝化晶体硅表面的Si原子,表面Si原子电荷电量减少,而TFSI中的O原子和S原子电荷电量相应增加,进一步证明了TFSI钝化Si表面后的电子转移。该工作为第一性原理方法预测有机强酸钝化晶体硅表面的钝化效果提供了数据支撑。     

关于两个图的一类新连接图的谱

给定2个图G1和G2，设G1的边集E(G1)={e1,e2,?,em1}，则图G1⊙G2可由一个G1，m1个G2通过在G1对应的每条边外加一个孤立点，新增加的点记为U={u1,u2,?,um1}，将ui分别与第i个G2的所有点以及G1中的边ei的端点相连得到，其中i=?1,2,?,m1。得到：（i）当G1是正则图，G2是正则图或完全二部图时，确定了G1⊙G2的邻接谱（A-谱）。（ii）当G1是正则图，G2是任意图时，给出了G1⊙G2的拉普拉斯谱（L-谱）。（iii）当G1和G2都是正则图时，给出了G1⊙G2的无符号拉普拉斯谱（Q-谱）。作为以上结论的应用，构建了无限多对A-同谱图、L-同谱图和Q-同谱图；同时当G1是正则图时，确定了G1⊙G2支撑树的数量和Kirchhoff指数。     

四面体的界心

文[1]中,笔者把三角形的奈格尔(Nagel)点[2]概念及性质引申推广至有棱切球的特殊四面体中.本文拟将奈格尔点概念进一步引申推广至一般四面体中.三角形的奈格尔(Nagel)点被国内作者称为三角形的"界心";——这是由三角形的三条"周界中线"交于一点而得名(同一个三角形的界心与奈格尔点是同一点,以下统称为三角形的界心).     

LAMOST光谱J152238.11+333136.1 P-Cygni轮廓分析

LAMOST一期巡天成功获取河外星系光谱超过150 000条,大样本光谱数据为探索奇异、稀有的天体从而完善现有的天体演化理论提供了必要的数据条件;而先进的信息技术为从海量的数据中挖掘这些珍稀样本提供了有效途径。针对采用基于DoPS的数据挖掘方法,从LAMOST DR5星系光谱数据获得的离群数据挖掘结果中,呈现出疑似P-Cygni轮廓特征的光谱J152238.11+333136.1进行了深入讨论。首先针对该光谱的基本信息、疑似P-Cygni轮廓特征以及相应的离群数据挖掘方法进行了简要表述,光谱在Hβ和[OⅢ]λ4860处呈现P-Cygni轮廓,在NeⅢλ3869和HeⅠλ5874处呈现反P-Cygni轮廓;其次,对该特征的真实性及其生成机制从以下4个角度展开讨论。(1)交叉同源观测。Sloan巡天2004年(相差11年)的同源观测,其光谱上并未呈现对应的特征,据推测可能是正在进行的演化活动或者光纤定位误差所致;(2)通过分析光谱质量、减天光残差等方法,分析P-Cygni特征是否为观测或数据处理所致。NeⅢλ3869和HeⅠλ5874处呈现反P-Cygni轮廓可信度较低;同时,通过比较目标光谱与超级天光,以及相邻光纤观测到的光谱在对应波长处的光谱特征,说明存在P-Cygni轮廓为减天光过程导致的可能性;(3)光谱子型差异。IRAS和WISE等近红外同源观测,显示其为Seyfert 2型星系,光学波段发射线强比[NⅡ]/Hα,[OⅢ]/Hβ显示其为HⅡ区,结合光学、红外测光图像特征,推测目标可能是两个星系进行并合活动;(4)从导致P-Cygni轮廓的物理机制的角度,分析了由星系并合触发外流、由恒星形成(爆发)电离气体触发的外流以及由Wolf-Rayet特征星系的超星风等原因引起的可能性。     

基于联合特征与Bi-LSTM模型的英汉双语文本情绪预测

英汉双语文本中的情绪可以通过英语和汉语的单语或者双语形式来表达。然而,以往的研究主要集中在单语文本的情绪分析,只有少数研究侧重于英汉双语文本。为提高英汉双语文本情绪预测效果,本文结合情绪词典方法与深度学习方法,使用联合特征与Bi-LSTM模型来对英汉双语文本进行情绪预测。首先基于情绪词典抽取出双语文本中包含的情绪词特征,然后联合情绪词特征与双语文本特征输入至Bi-LSTM模型进行特征学习,最后将学习到的深度语义特征输入到分类器中进行情绪预测。实验结果表明,该方法对英汉双语文本的情绪预测有良好的效果。     

韵律特征在概率线性判别分析说话人确认中的应用

研究韵律特征在说话人确认中的应用。将整个韵律轨迹以固定段长和段移进行片段划分,并对其进行勒让德多项式拟合从而获取连续性的韵律特征,将特征映射到总变化因子空间,并用概率线性判别分析来补偿说话人和场景的差异。在美国国家标准技术研究院2010年说话人识别评测扩展核心测试集5的基础上加入噪声构造测试集,并分别对韵律特征和传统Mel频率倒谱系数进行测试。结果显示,随着信噪比的逐渐减小,Mel频率倒谱系数性能出现大幅度下降,而韵律特征性能相对比较稳定,两种特征融合后能使系统性能得到进一步提升,等错率和最小检测错误代价相对于Mel频率倒谱系数单系统最多能分别下降9%和11%。实验表明,韵律特征应用于说话人识别中具有较强的噪声鲁棒性,且与传统的Mel频率倒谱系数存在较强的互补性。     

R~n中的一个Bonnesen型不等式

研究了n维欧氏空间中凸体K的等周亏格的下界估计,即Bonnesen型不等式.首先加强了Lutwak中得到的关于凸体K的p-平均不等式,用此得到一个用凸体K的均质积分及调和均质积分表示的等周亏格的下界估计.