绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。     

对自由落体的诺维科夫时间与牛顿绝对时间关系讨论

文章首先将史瓦西黑洞场中自由下落质点的固有时(诺维科夫坐标时)公式,由自然单位制化成了国际单位制中的形式.然后,根据牛顿第二定律和万有引力定律,推导出了自由下落质点经历的绝对时间公式,进而证明了广义相对论中自由落体经历的固有时,恰好等于牛顿力学给出的绝对时间.最后,对自由下落质点在黑洞内外经历的时间进行了特例计算.     

基于LASSO算法的光谱变量选择方法研究

光谱分析技术由于具有简单、快速、无损等优势,在复杂体系的定性和定量分析中得到了广泛应用。然而光谱中往往包含成百上千的波长点,有些波长点与研究的目标性质并不相关,加大了计算量并降低了模型的预测准确度。因此,在建立模型前需要进行变量选择。最小绝对收缩与选择算子（LASSO）可将回归系数收缩为0,进而达到变量选择的目的。该研究将LASSO用于三元调和油样品近红外光谱和生物样品拉曼光谱的变量选择,基于偏最小二乘（PLS）和多元线性回归（MLR）模型,分别对香油和肌氨酸的含量进行定量分析,并与无信息变量消除－PLS（UVE－PLS）、蒙特卡罗结合UVE－PLS（MCUVE－PLS）和随机检验－PLS（RT－PLS）3种变量选择方法进行比较。结果表明,基于LASSO的变量选择方法保留的变量数最少,运算速度最快。对三元调和油样品,LASSO－PLS预测的准确度最高;对生物样品,LASSO－MLR预测的准确度最高。因此,基于LASSO的变量选择算法有望在光谱分析领域中得到良好应用。     

绝对硬度的量化探究——介绍一个计算化学实验

介绍了利用Gaussian软件定量研究软硬酸碱中化合物硬度的实验设计,涉及化合物的构型优化和高精度单点能计算。旨在通过本实验,学生能够初步掌握运用量子化学计算绝对硬度的基本步骤,加深对软硬酸碱理论的理解,为今后从事相关科研工作打下基础。     

湍流最高激发态的局部结构及其绝对标度律

通过对湍流层次结构模型中提出的最高激发态的进一步研究发现，最高激发态 存在绝对标度律，且该绝对标度律是由信号中最强耗散涨落的局部结构产生的，并由此推测 出局部强间歇结构一般具有绝对标度的结论.     

薄膜沿加热平板下落的稳定性分布

本文分析了薄膜沿加热平板下落的稳定性。在时间模式下，发现流动的不稳定性是由表面波不稳定和加毛细不稳定构成的，同时当流体的热扩散越大以及界面热量损失越小时，热毛细不稳定越剧烈，在时空模式下，流动随着Marangoni数的增大。流动有可能从对流不稳定过渡到绝对不稳定，这一结论尚待实验验证。     

圆柱尾流的绝对不稳定性

在水槽和低湍流度水洞中进行亚临界雷诺数圆柱尾流稳定性实验来流速度由零缓慢增长到一定值后保持不变,稳定足够长时间后,在流向某站位处给流场一个有限幅值的脉冲扰动,测量扰动前后相当长时间内下游尾流速度信号的变化情况当雷诺数处于高亚临界值时,未受扰动的尾流速度脉动很小,处于定常状态,但对近尾流进行脉冲扰动后,能够激发出不衰减的旋涡脱落发现扰动位置限制在圆柱后一定范围内才能有效,再往下游则扰动随时间衰减．说明圆柱近尾流中存在一个绝对不稳定区,在该区域内的扰动将在当地放大,经过复杂的演化,最后形成不衰减的旋涡脱落.     

3,22-二羟基何伯烷的单晶结构及波谱学数据

利用三异丁基硼氢化锂（L-selectride）试剂还原3-氧代-22-羟基何伯烷得到单一构型的3α,22-二羟基何伯烷和3β,22-二羟基何伯烷.在此基础上,通过X-射线单晶衍射实验确认了3β,22-二羟基何伯烷的绝对构型,并完整归属了该类化合物的¹H和¹³C NMR数据.本文的方法亦可用以制备其他使用常规方法难以分离的α-和β-异构体.