对一道椭圆中两条直线斜率乘积为定值试题的探究

先给出一道广东省2021届高三综合能力测试题的证法,然后将试题的条件一般化,探究得到椭圆的一组性质,类比得到抛物线中的相关性质.     

椭圆的切线与法线引出的高次曲线

对椭圆的切线和法线有关的三个轨迹问题展开新的探索,发现了三条优美对称的高次曲线和相关长度、距离公式.     

偏缠绕模的Frobenius性质

主要给出了偏缠绕模的Frobenius性质，推广了缠绕模相应的性质。     

托卡马克中磁流体不稳定性与高能量离子相互作用

在托卡马克中,磁流体不稳定性与高能量离子相互作用是一个非常重要的问题,它对未来聚变堆稳态长脉冲运行至关重要。HL-2A是我国第一个具有先进偏滤器位形的非圆截面的托卡马克核聚变实验研究装置。撕裂模是托卡马克中的一种基本的电阻磁流体不稳定性,它可以改变磁场的拓扑结构,形成输运短路,甚至会触发大破裂。高能量离子在燃烧等离子体和各种外部辅助加热过程中是不可避免会产生的。目前,撕裂模与高能量离子相互作用依然存在一些关键性问题,例如撕裂模与高能量离子相互作用的共振关系、该物理过程导致高能量离子损失的物理机理等,并且还没有完整的关于撕裂模与高能量离子共振相互作用的数值模拟工作。因此,本综述论文主要从以下三个方面展开:1)回顾撕裂模与高能量离子相互作用的研究历史;2)基于HL-2A实验,从数值模拟的角度讨论撕裂模与高能量离子共振相互作用的物理机理以及其导致高能量离子损失的物理机制;3)展望未来聚变堆中撕裂模与高能量离子相互作用的情况。     

排名聚合算法在少量长列表聚合中的性能比较分析

排名聚合将多个排名列表聚合成一个综合排名列表,可应用于推荐系统、链路预测、元搜索、提案评选等.当前已有工作从不同角度对不同排名聚合算法进行了综述、比较,但存在算法种类较少、数据统计特性不清晰、评价指标不够合理等局限性.不同排名聚合算法在提出时均声称优于已有算法,但是用于比较的方法不同,测试的数据不同,应用的场景不同,因此何种算法最能适应某一任务在很多情况下仍不甚清楚.本文基于Mallows模型,提出一套生成统计特性可控的不同类型的排名列表的算法,使用一个可应用于不同类型排名列表的通用评价指标,介绍9种排名聚合算法以及它们在聚合少量长列表时的表现.结果发现启发式方法虽然简单,但是在排名列表相似度较高、列表相对简单的情况下,能够接近甚至超过一些优化类方法的结果;列表中平局数量的增长会降低聚合排名的一致性并增加波动;列表数量的增加对聚合效果的影响呈现非单调性.整体而言,基于距离优化的分支定界方法 (FAST)优于其他各类算法,在不同类型的排名列表中表现非常稳定,能够很好地完成少量长列表的排名聚合.     

三色圆偏振激光组合脉冲驱动氦原子产生椭圆偏振的阿秒脉冲

我们提出利用频率为ω,3ω和强度较弱的2ω组成的三色圆偏振激光组合脉冲驱动氦原子能够得到椭偏率较大的阿秒脉冲链的一种方法.通过强场近似方法,计算了氦原子在两色和三色圆偏振激光组合脉冲驱动下发射高次谐波谱及其合成阿秒脉冲链,比较了氦原子(初态为s态)在这两种情况下发射高次谐波谱的特点及其合成阿秒脉冲链椭偏率的大小,结果发现,在反旋的两色ω,3ω激光脉冲基础上加入了频率为2ω的第三色激光脉冲联合作用到氦原子上,所得到的阿秒脉冲链的椭偏率相对于双圆场情况下有所增加,通过调整ω,3ω激光的强度比,并且选择适当的第三色激光的强度,对初态为s态的原子,仍能够得到具有较大椭偏率的阿秒脉冲链.     

短腔长复合式光纤法布里-珀罗压力传感器椭圆拟合腔长解调算法

建立了一种短腔长复合式光纤法布里-珀罗压力传感器反射光谱的模型,提出了一种双参数椭圆拟合腔长解调算法,并对腔长为26～30μm的复合式法布里-珀罗腔的解调进行了仿真。结果表明,采用双参数椭圆拟合算法进行腔长解调的最大误差仅为0.05μm。搭建了光纤法布里-珀罗传感器解调系统,在加压条件下对复合式光纤法布里-珀罗压力传感器进行了解调实验,实现了20 kHz的解调速率,验证了所提算法在解调短腔长复合式光纤法布里-珀罗压力传感器方面的可行性与实时性。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。