二维变系数扩散方程交替分组显格式的稳定性分析

1.引言 由于高性能并行计算机的出现和并行计算的推动,十多年来,抛物型方程有限差分并行算法设计与分析一直受到关注. D.J.Evalns和A.R.B.Abdullah(1983,[1,2]利用Saul’yev非对称格式对常系数抛物方程设计了AGE(交替分组显格式)算法,并用矩阵分析的方法证明了该算法的无条件稳定性.该算法有明显的并行性,倍受推崇,且计算的实践([8],[9])表明它对变系数的抛物方程也是可行的,但稳定性的分析成为一个难点.张宝琳([3])在一维情     

Quantum mechanics in Dirac's front form

In 1949 Dirac published a paper in which he proposed various ways to combine special relativity with the Hamiltonian formulation of dynamics; these were referred toas forms and three differentforms, theinstant, thepoint, and thefront forms, were discussed. Dirac considered thefront form to be mathematically the most interesting. Despite this, thefront form appears to have been the least explored. This paper presents the results of a study of quantum mechanics in thefront form.     

长江中游地区战国青铜箭镞的锈蚀形态

利用扫描电子显微镜（SEM）、能谱仪（EDS）、显微硬度等分析测试技术从材料科学和物理学的角度对长江中游地区战国晚期占楚墓中出土地的青铜箭镞的锈蚀现象进行了较为全面的研究和分析．发现由于锈蚀程度不同,青铜箭镞的组织结构可分为完全矿化层、过渡层和心部原始材料等3个特征层,其中主要成分为氧化物的完全矿化层的结构最疏松,硬度最低;另外,由于埋藏环境的不同,不同地区的锈蚀分层又有差异．实验还对两种类型的开裂裂纹进行了分析,认为一种裂纹是由矿化层氧化物膨胀引起的剥离开裂,进一步发展形成所谓的“粉状锈”;另一种裂纹是当圆柱形箭镞杆膨胀时,矿化层的塑性差,抗变形能力低而产生的开裂．     

Local spatial transformations and local observables

Traditionally spatial transformations such as translations and rotations are formulated in terms of transformations of the entire spatial space. In other words, transformations are taken automatically to be of a global nature. This paper investigates a local approach to spatial transformations; local transformations lead naturally to local observables in quantum mechanics.     

云南甘草中齐墩果烷型五环三萜化合物的NMR谱的研究

本文研究了云南甘草皂甙元(glyyunnansapogenin)等oleanane类化合物的核磁共振谱。运用PBB,INEPT,DEPT方法,并结合化学位移值规律归属了这些化合物的¹³C-NMR信号。总结出用角甲基的化学位移植范围判定角甲基的取代位置的方法,分析了角甲基被氧取代后对环的化学位移值的影响。按类似olean-12-en,18α-H方式考虑,归属了oleana-11,13(18)-diene化合物的¹³C-NMR信号。讨论了具30→18β内酯或2929→18α内酯类化合物的核磁谱规律。另外,还发现了DE环上有1个OAC取代时,与其偕碳质子的化学位移值规律。     

泛函梯度数值计算的一种新方法—正交试验法

本文研究并揭示了L_(2~a)(2~(2~a-1))型正交表行(列)间的递推规律,提出了一种泛函梯度数值计算的新方法——正交试验法,该方法在计算速度和精度上优于直接梯度法;在通用性及节省内存方面优于伴随算子法。     

弹性平面扇形域问题及哈密顿体系*

通过变量代换及变分原理,将平面弹性扇形域的方程导向哈密顿体系,从而可用分离变量法、本征函数展开等方法求解扇形域的分析单元,这样便可以与有限元的程序系统相结合。显示了哈密顿体系、辛数学的应用潜力。     

Boundary layer solutions for some nonlinear elastic membrane problems

Summary The method of matched asymptotic expansions is used to describe finite axisymmetric deformations of two thin elastic membrane problems: a circular membrane with a small radial traction at the edge, an annular membrane with a small circular hole at the center. In both problems, the surface load is assumed to be an axial pressure. There is a boundary layer at the outer edge in the first problem, and at the hole in the second problem.

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Zusammenfassung Mit Hilfe der in der singulären Störungsrechnung benutzten Methode einer inneren und äußeren asymptotischen Entwicklung werden endliche, axialsymmetrische Deformationen bei zwei Membranproblemen beschrieben: eine dünne elastische Kreismembran mit kleiner radialer Zugspannung am Rande, und eine Kreisringmembran mit einem kleinen konzentrischen Loch. In beiden Problemen wird die Belastung als ein axial gerichteter Oberflächendruck angenommen. Im ersten Problem zeigt die Lösung am äußeren Rand Grenzschichtverhalten, welches im zweiten Problem am Lochrand vorliegt.

     

Polarization in D-shaped fiber modulated by magneto-optical dichroism of magnetic fluid

The polarization of a D-shaped fiber is modulated after immersing it in magnetic fluid(MF)and applying a magnetic field.Theoretical analysis predicts that magneto-optical dichroism of MF plays a key role in light polarization modulation.During light polarization modulation,the evanescent wave polarized parallel to the magnetic field has greater loss than its orthogonal component.Light polarization of a D-shaped fiber with a wide polished surface can be modulated easily.High concentration MF and a large magnetic field all have great ability to modulate light polarization.     

基于长短时记忆神经网络的能谱核素识别方法

针对新兴的能谱核素识别方法在混合放射性核素的噪声环境中存在识别速度慢、准确率较低等问题,提出了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的能谱核素识别方法。实验使用溴化镧（LaBr₃）晶体探测器,分别对环境中⁶⁰Co、¹³⁷Cs放射性源分组测量得到能谱数据集,首先使用数据平滑方法和归一化方法进行数据预处理,然后将能谱数据按时间序列分组以获得可用的输入序列数组,最后训练LSTM模型得到预测结果。通过基于BP神经网络和卷积神经网络（CNN）的两个能谱识别模型进行对比,得到在测试集中平均识别率分别为83.45%和86.21%,而LSTM能谱识别模型平均识别率为93.04%,实验结果表明,该能谱模型在核素识别效果中表现较好,可用于快速的能谱核素识别设备上。