数学定理教学的“转识成智”——以初中“垂径定理”起始课为例北大核心

1问题提出重视定理教学“过程”是核心素养培养的必然要求,也获得了中小学数学教师的广泛赞同,但有些“过程”却事与愿违.以初中“垂径定理”的教学为例,很多教师并没有关注到这是“圆”章节的起始定理,直接让学生沿直径翻折圆形纸片,得出圆的轴对称性,并用动态课件验证(环节1);继而形式化分析证明圆的轴对称性,由此得到“垂径定理”(环节2).     

非光滑稀疏约束优化问题的最优性条件及算法

针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力.     

基于卷积神经网络的HL-2A装置H模辨识研究

基于HL-2A装置的放电实验数据，利用卷积神经网络和时间窗口算法开发了高约束(H)模时段的识别算法，得到了可靠的高成功率的高约束模时段识别结果。算法中，选取206次放电实验数据中等离子体储能及氘α通道信号作为双通道原始数据进行学习，得到一个深度为21层的二分类卷积神经网络。该网络模型经过其他474次放电数据的测试集检验，高约束模识别的正确率达到了98.17%。     

基于群论的晶格扰动介质纳米孔阵列多重Fano共振机理及演变

基于全介质超构材料独特的电磁属性,提出了一种晶格扰动介质纳米孔阵列超构表面来激发近红外区域的多重Fano共振.结合群论深入探究了该超构表面在其原胞为方形晶格构型与方形晶格对称性被破坏两情况下多重Fano共振的形成机理及演变规律.研究表明,在方形晶格超构表面中,外部辐射连续体分别与由正入射平面波直接激发的双重简并模式共振干涉形成双重Fano共振,且该共振与原胞中是否含孔及孔的形状无关,在晶格扰动超构表面中,原本不耦合的非简并模式由正入射平面波激发出来并与外部辐射连续体干涉形成Q值更高的三重Fano共振.进一步探讨了正入射平面波的xy极化方向对上述五重Fano共振的影响,结果表明,双重简并模式Fano共振偏振无关,三重非简并模式Fano共振偏振依赖.本文将为利用方形晶格构型的超构表面实现多重Fano共振的激发及演变提供有效的理论参考.     

新建住宅价格指数编制模型的优良性检验

研究房价指数编制模型的优良性检验方法可以指导房价指数编制工作,有助于在实际应用中选择更为科学准确的房价指数.从统计指数偏误的角度来评价房价指数的优良性,并给出了检验房价指数是否有型偏误的具体方法.对BMN重复交易模型和标普Case-Shiller模型从理论推导角度进行时间互换检验,发现前者没有型偏误而后者有型偏误.从模型计算角度对两个新建住宅价格指数编制模型进行实证分析,发现对数匹配模型没有型偏误,贴现匹配模型有型偏误.     

聚变堆相关的液态金属膜流初步实验研究

在磁约束核聚变堆的面对等离子部件设计中,液态金属锂膜流因具有带走杂质、保护面对等离子固壁等优点而被认为是优选方案之一. 然而,如何克服聚变堆中强磁场环境下产生的磁流体力学效应并形成大面积均匀铺展锂膜流动是目前亟需解决的问题.本文通过搭建室温液 态镓铟锡回路和高温液态锂回路,开展了两种不同特性的液态金属膜流实验, 并采用传统可视化方法获得了展向磁场存在时镓铟锡和锂在导电底板形成的液膜流动表面特征.实验结果 表明: 无磁场时,两种液态金属膜流流动表面波动特性与常规流体膜流均一致, 即随着流动雷诺数的增加表面波动变得更为混乱; 而展向磁场存在时,镓铟锡膜流表面波动变得更为规则, 且沿着磁场方向平行排列,表现为拟二维波动的特征; 而锂膜流却产生了明显的磁流体 力学阻力效应,表现为在流动方向局部产生锂滞留现象, 且滞留点随雷诺数增大向下游移动. 最后通过膜流受力分析,进一步阐述了锂膜流受到比镓铟锡膜流更为严重磁流体力学效应影响的原因.      

型钢-钢板混凝土组合墙抗震性能试验研究

提出一种型钢–钢板混凝土组合墙,为了研究其抗震性能,设计制作该形式的型钢–钢板混凝土组合墙进行拟静力试验。通过改变试件的轴压比、剪跨比,研究其在低周往复载荷作用下的受力机理、滞回性能、刚度退化及耗能能力等。试验结果表明:试件的破坏形态为压弯破坏,组合墙两端方钢管正面及侧面发生撕裂,两侧底部钢板屈曲严重,混凝土压溃;随着轴压比减小,试件具有更好的塑性变形能力和耗能能力,剪跨比对组合墙的抗震性能影响较小。     

稀疏张量约束的低剂量CT图像重建

提出了一种稀疏张量约束重建算法,该方法利用非局部相似的先验信息,将CT图像分割成一系列图像块组;采用张量的多维低秩分解方法,将这一先验信息引入低剂量CT重建中,构造目标函数;通过重建图像更新和图像块组张量稀疏编码两个步骤,交替迭代求解目标函数。基于仿真数据和临床数据的实验结果验证了该算法的有效性,实验结果表明:与经典重建算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,能更好地保持重建图像的细节,获得更高质量的图像。