一类非线性发展方程的精确解

利用hirota双线性法,得到(3+1)维孤子方程、(3+1)维KP-Boussinesq方程、(2+1)维修正Caudrey-Dodd-Gibbon-Kotera-S awada方程、Hirota-Satsuma浅水波方程的精确解,并做出一部分解的图形,进一步研究解的结构和性质.     

EcoLens: visual analysis of ecological regions in urban contexts using traffic data

Journal of Visualization - The increasing availability of spatiotemporal data provides unprecedented opportunities for understanding the structure of an urban area in terms of people’s...     

超声波燃气表矩形流道的雷诺修正系数仿真研究

在超声波流量计测量技术中, 雷诺修正系数相关的研究对于提高计量精度有重要作用. 为研究矩形流道的雷诺修正系数与雷诺数的关系, 对矩形流道在常温常压流量较小情况下进行仿真, 结果发现: 矩形流道层流状态下的雷诺修正系数与雷诺数呈线性相关. 保持压强、体积流量不变, 在不同温度下进行仿真及拟合, 结果表明: 在不同温度下雷诺修正系数与雷诺数的线性关系依然满足. 在上述实验基础上, 对矩形流道湍流状态下的雷诺修正系数与雷诺数关系进行研究, 通过改变温度、压强和体积流量进行仿真及拟合发现, 矩形流道湍流状态下雷诺修正系数与雷诺数呈非线性相关.     

基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

n-APR tilting and $$\tau $$ τ -mutations

Journal of Algebraic Combinatorics - APR tilts for path algebra kQ can be realized as the mutation of the quiver Q in $${\mathbb Z}Q$$ with respect to the translation. In this paper, we show that...     

On the Relative Twist Formula of l-adic Sheaves

We propose a conjecture on the relative twist formula of l-adic sheaves, which can be viewed as a generalization of Kato—Saito's conjecture. We verify this conjecture under some transversal assumptions. We also define a relative cohomological characteristic class and prove that its formation is compatible with proper push-forward. A conjectural relation is also given between the relative twist formula and the relative cohomological characteristic class.     

Generalized P(N)-graded Lie superalgebras

We generalize the P(N)-graded Lie superalgebras of Martinez-Zelmanov. This generalization is not so restrictive but suffcient enough so that we are able to have a classification for this generalized P(N)-graded Lie superalgebras. Our result is that the generalized P(N)-graded Lie super-algebra L is centrally isogenous to a matrix Lie superalgebra coordinated by an associative superalgebra with a super-involution. Moreover, L is P(N)-graded if and only if the coordinate algebra R is commutative and the super-involution is trivial. This recovers Martinez-Zelmanov's theorem for type P(N). We also obtain a generalization of Kac's coordinatization via Tits-Kantor-Koecher construction. Actually, the motivation of this generalization comes from the Fermionic-Bosonic module construction.     

基于气体浓度定量的嗅觉刺激器优化设计

现有的基于磁共振测量的嗅觉刺激器，通过调节嗅剂液体浓度的方法可以实现不同浓度的嗅觉刺激，但随着实验进行，受到嗅剂挥发以及实验环境（温度、湿度、气流量）变化的影响，很难确保输送至鼻腔的嗅剂气体浓度的稳定性，进而影响实验结果的准确性．本研究对本实验室前期开发的嗅觉刺激装置进行改进，实现了气体浓度精确定量．改进后的嗅觉刺激器主要分为三个部分：控制系统、反馈系统和气路系统．控制系统主要实现气路系统的送气控制和嗅剂气体浓度调节；反馈系统则负责对气体浓度进行测量；气路系统则在原有基础上添加活性炭装置，降低无关因素干扰．装置改进之后，不同气路切换时间为75.2 ms，比原装置减少了1 s，有效提高刺激精度．实验结果显示，气体浓度调节前，300 s内乙醇、吡啶、乙酸戊酯嗅剂气体浓度分别下降6.7%、71.4%、79.2%，嗅剂气体浓度短时间内发生较大改变．加入气体浓度调节功能后，当气体浓度下降至目标浓度的90%时，可通过调节气泵电压改变嗅剂气流与空气气流比例，从而调节嗅剂气体浓度至目标值，其中吡啶、乙酸戊酯用时13 s．     

从双层规划的角度看道德风险理论的一阶条件方法

本文首先对双层规划的一个特殊例子即道德风险模型中使用的一阶条件方法（FOA）做简要的梳理，然后提出一种更为一般的使FOA有效的原则与方法。新方法主要依赖于代理人对委托人设置的目标的最优反应映射是否存在不动点，这个性质不要求原问题与用一阶条件放松以后的问题之间的约束集等价，从而也不要求代理人的期望效用对行动具有全局凹性。在新方法下，可以用较为简单的方法证明FOA在以下两种情形之一有效，即如果分布函数是概率分布的凸组合或者分布函数来自某些特殊的指数族分布。