二维随机三角点阵上SU(2)×SU(2)手征模型β函数的研究

用蒙特卡洛重正化群方法讨论了二维随机三角点阵上SU(2)×SU(2)手征模型的β函数行为,得出它的行为与四维SU(2)规范理论的β函数相似,但强、弱耦合区的过渡更为平滑,不存在尖锐的小峰,标度区从β=1.6开始.     

二维随机三角点阵上SU(3)×SU(3)手征模型β函数的研究

用蒙特卡洛重正化群方法讨论了二维随机三角点阵上SU(3)×SU(3)手征模型的β函数行为,得出它的行为与四维SU(3)规范理论模型的β函数相似,但强、弱耦合区的过渡更为平滑,不存在尖锐的小峰,标度区从β=5.8开始.     

延时神经网络混沌现象的研究

本文研究一个具有部分延时性能的三个神经元的不对称神经网络系统的动力学行为，讨论了当控制参数变化时网络呈现的各种现象，计算了李雅普人指数研究了阵发混沌现象，最后讨论了全延时神经网络的吸引子。     

三角点阵Eguchi-Kawai模型的Monte Carlo研究

本文对三角点阵的EK模型进行Monte Carlo研究. 结果表明, 对二维情况不存在U(1)对称性的自发破缺, 对三维情况, 在弱耦合区看到了明显的U(1)对称性的自发破缺.     

三维随机三角点阵伊辛模型的蒙特卡罗重正化群研究

本文使用一种适用于高维随机三角点阵的块化方法,对三维伊辛模型进行了蒙特卡罗重正化群研究,得到的临界指标与近似方法、及实验测量推测的分数值符合很好.     

二维随机三角点阵上三态和四态Potts模型的蒙特—卡罗重整化群研究

本文用改进的蒙特-卡罗重整化群方法对二维随机三角点阵上的三态和四态Potts模型进行研究,分析它们的固定点及临界指数,所得的临界指数与理论的分析值符合很好。     

用人工神经网络对岩性及含油层的预测

本文将反向传播(BP)人工神经网络用于油井岩性及含油层的预测，根据测井资料中的深侧向电阻、微侧向电阻、自然电位及声波时差四个参数对18口油井的地层的岩层特性进行预测，通过将实际岩心数据与预测结果进行比较，预测的正确性达90％以上。这表明。该技术用于岩层特性及含油层的多参数预测是成功的，从而为开发智能化油井岩层特性及油气资源储藏特点的预测系统提供了依据。对于创造我困预测油气储藏的智能化系统具有重大意义。     

φ4模型的蒙特卡洛重整化群研究

本文采用Callaway的蒙特卡洛重整化群方案作出了二维三角点阵φ⁴模型的重整化群流向图、固定点和临界指数.在区域0.1<λ<10⁹内没有发现固定点,大λ极限的结果与Ising模型一致.     

赝逆神经网络系统的动力学行为

本文用信噪比分析，大数定理及高斯积分方法得到了赝逆神经网络系统的动力学演化公式，固定点及吸引子半径等。与通常采用的自旋玻璃（ｓｐｉｎ ｇｌａｓｓ）理论的ｒｅｐｌｉｃａ方法相比，有较大的简化，得到温度为零及非零的宏观交叠量的演经公式。与仿真相比较，本文结果罗自旋玻璃理论符合更好。