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.     

Fully Piecewise Linear Vector Optimization Problems

Journal of Optimization Theory and Applications - We distinguish two kinds of piecewise linear functions and provide an interesting representation for a piecewise linear function between two normed...     

Fully asynchronous stochastic coordinate descent: a tight lower bound on the parallelism achieving linear speedup

Mathematical Programming - We seek tight bounds on the viable parallelism in asynchronous implementations of coordinate descent that achieves linear speedup. We focus on asynchronous coordinate...     

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.     

Interactions of the vector breathers for the coupled Hirota system with $$4\times 4$$ 4 × 4 Lax pair

Nonlinear Dynamics - In this paper, we investigate the interactions of the vector breathers for the coupled Hirota system with $$4\times 4$$ Lax pair. Firstly, we give the first-order breather...     

Control of a multigroup COVID-19 model with immunity: treatment and test elimination

Nonlinear Dynamics - This paper introduces a multigroup COVID-19 model with immunity, in which the total population of each group is partitioned into five compartments, that is, susceptible,...     

A Note on Quantum Bell Nonlocality and Quantum Entanglement for High Dimensional Quantum Systems

We study the Bell nonlocality of high dimensional quantum systems based on quantum entanglement. A quantitative relationship between the maximal expectation value B of Bell operators and the quantum entanglement concurrence C is obtained for even dimension pure states, with the upper and lower bounds of B governed by C.

     

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.     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。