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1.
何少杰 《数学通讯》2022,(1):34-37+66
本文以2020年高考中的两道平面向量最值题为例,分析试题的解法,并对背后隐藏的本质进行思考、探究,总结出一般性规律.  相似文献   
2.
3.
张庆典  马宏伟  杨益  肖安琪 《力学学报》2022,54(7):1755-1777
平面叶栅气动试验传统上是验证压气机、涡轮的基元性能的主要手段, 近年来国内外研究人员利用平面叶栅开展了大量的流动测量试验, 以揭示叶栅内部复杂流动现象的本质和规律、探索减小叶栅内流动损失的方法. 本文从试验装置、测试技术和研究内容三个方面, 综述了近年来平面叶栅气动试验研究的进展情况. 首先介绍了平面叶栅试验装置的发展及提高平面叶栅试验段流场品质的措施; 其次介绍了叶栅气动试验采用的部分流场测试技术, 包括叶片表面压力场、叶片表面温度场、内流速度场及流场可视化等测试技术, 分析了这些测试技术的进展和存在的问题; 然后梳理了近年来平面叶栅试验研究的相关科学问题及进展, 包括跨音速叶栅中的激波研究, 叶顶间隙泄漏流动研究, 叶型优化研究, 多尺度非定常旋涡结构研究, 振动环境下叶栅流场研究等; 最后对平面叶栅气动试验研究方向进行了展望. 通过了解叶栅内复杂流动现象及本质, 为进一步探索和提高压气机、涡轮的气动性能提供技术支撑.   相似文献   
4.
亏格是代数曲线的重要不变量.文章给出计算一类平面代数曲线亏格上界的符号-数值混合算法.首先通过数值稳定的符号-数值混合算法把代数曲线的定义多项式系统约化到几何对合形式,然后考察奇点的性质.如果曲线的奇点是寻常的,那么由奇点的重数可以计算出代数曲线的亏格;否则算法仅给出亏格的一个上界.  相似文献   
5.
因为k-平面聚类算法(kPC)和k-中心平面聚类算法(kPPC)构建的聚类中心平面是无限延伸的,这会影响聚类的性能,所以提出了局部的k-中心平面聚类(L-kPPC)算法.此算法在kPPC中引入了k-均值聚类算法(k-mean),这样使得样本点都聚集在类中心周围.L-kPPC利用了各聚类中心平面的局部特征构建类中心平面,使同一类的数据点到此类的聚类中心或平面尽可能的近,离其他类中心或平面尽量远,这导致求解特征值问题.在此,利用拉普拉斯图建立初始化的数据点,而不是随机选择的初始数据点.最后从电商平台ebay提供的Web Service接口提得数据进行实验,实验结果分析表明,L-KPPC算法有较好的表现.  相似文献   
6.
我们知道:矩形平面内一点到不同对角线两端点距离的平方和相等.这个性质经常在处理矩形的相关问题时被巧妙应用(见文[1]文[2]).本文笔者将给出正方形的两个类似重要性质,并在此基础上加以直接应用和变式推广,同时对一些相关问题进行深入探究,现整理出来和读者一起分享.  相似文献   
7.
陈勇  ?吴鸣  杨军 《应用声学》2022,41(4):626-633
在户外环境中对某一目标噪声源进行声压级测量时,由于单个传声器不能在多声源干扰情况下有效监测目标信号,为了有效抑制非目标信号的干扰,通常利用传声器阵列进行波束形成从而对目标信号进行增强。MEMS传声器阵列由于体积小,价格低等优点而得到广泛使用,为了解决在户外进行噪声监测时,MEMS然而MEMS传声器阵列器件的工艺误差和灵敏度退化问题会导致波束形成滤波器的性能下降存在由器件工艺误差和老化所导致的声压级测量不准确问题,从而影响声压级的测量结果。为了解决这一问题,本文介绍了一种通过比较补偿参考传声器与传声器阵列之间的测量声压级之偏差进行从而实时在线校准的方法。该方法利用TDOA多声源定位方法在时频点上对实时采集的信号对所采集的信号在时频点上挑选有效目标信号进行有效挑选,并利用参考传声器的标准频响特性去修正阵列的声压级测量误差值。为了验证方法的可行性,本文通过实验比较了不同环境噪声干扰下的测量声压级差与无干扰条件下的测量声压级差的一致性,结果证明该校准方法在具有较好高的精确性和鲁棒性,并且可推广于任意一种阵型的传声器阵列声源定位装置噪声监测装置。  相似文献   
8.
徐道奎 《数学通讯》2022,(6):6-9+49
平面向量基本定理是平面向量的核心内容,是深入学习向量知识的基础,本文研究不同版本教材中的这一内容,通过定理形成过程的比较,领悟编者的编写意图,体悟情境设置在定理形成过程中的作用,通过定理表述方法以及位置次序的区别,理解教材编排的逻辑关系,以进一步指导教学.  相似文献   
9.
本文总结了使用构造法解线性代数题目的技巧,通过举例阐述了该方法在线性代数课程不同章节中的使用.  相似文献   
10.
基于稀疏表示和特征加权的离格双耳声源定位*   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
基于头相关传递函数数据库的传统双耳声源定位方法的定位角度往往被限定在头相关传递函数数据库的离散测量点上。当头相关传递函数数据库的测量方位角间隔较大时,这类算法的性能会显著下降,这就是典型的离格问题。该文提出了基于加权宽带稀疏贝叶斯学习的离格双耳声源定位算法。首先该算法建立离格双耳信号的稀疏表示模型,然后利用双耳相干与扩散能量比特征对各个频点进行加权以降低噪声和混响的影响,最后通过加权宽带稀疏贝叶斯学习方法估计离格声源的方位角。实验结果表明,该算法在各种复杂的声学环境下都有着较高的定位精度和鲁棒性,特别是提高了离格条件下的声源定位性能。  相似文献   
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