起始相位的受限排列

在含重原子晶体结构的测定中,重原子贡献的相位是一个非常重要的信息。利用重原子相位作电子密度逼近或者Karle迭代是求解含重原子晶体结构的重要手段。但是,当重原子的贡献不占主导地位,或者当重原子分布的对称性高于整个结构的对称性时,上述方法就不易奏效。这时的重原子信息是否还可以用来大大简化结构分析的过程?这是一个值得探讨的问题。本文提出利用重原子的相位来限制直接法中起始相位的排列方式。这样可以成倍地缩减起始相位排列的种数。这一方法同作者提出的另一方法相配合可以使直接法在测定含重原子晶体结构方面的效能大为提高。 关键词：     

一个电镀模型的正则边界元分析—Signorini问题的正则边界元近似

本文应用正则边界元方法研究了由一个电镀模型问题导出的Signorini问题的数值解,给出了近似解的误差分析,计算例子表明,用正则边界元方法求解Signorini问题是行之有效的,并具有计算简便、节省计算时间与内存等优点。     

苦玄参环氧甙元(Ⅰ)的晶体结构测定

苦玄参环氧甙元(Ⅰ)为植物苦玄参(Picria Fel-Tarrae Lour)有效成份苦玄参甙元(Ⅰ)(Picfeltarragenin)的环氧化合物。属正交晶系,空间群D₂⁴-P_(212121),晶胞参数a=28.373(9)?,b=10.667(5)?,c=9.115(4)?,晶胞内分子数z=4。用PW-1100四圆衍射仪收集衍射强度数据,独立衍射点2890个。用直接法(MULTAN-78)测定晶体结构。结构参数的修正采用准对角矩阵最小二乘法,R=0.084。由差值Fourier综合获得氢原子位置。苦玄参环氧甙元(Ⅰ)分子间的最短距离为3.5?。 关键词：     

单晶体劳厄定向的计算机方法

一、为什么要采用计算机方法 大家知道,在近代科学技术中,愈来愈多地使用单晶体.单晶体的重要特性就是它的各向异性,就是说,沿晶体的不同方向,物理、化学性质各不相同.因此,在使用单晶体时,首先要弄清楚晶体的原子排列的取向.某些晶体具有特殊的发育形成的外形,例如食盐晶体在水溶液中长成立方体,就是由立方晶胞平行排列而成,其晶体取向可以从外形看出.但在多数情况下,晶体外形不能显示出原子排列的方向性.例如熔体在坩锅中冷凝生成的单晶体外形由坩锅形状决定,完全不反映原子结构的取向.这时就要用一定的物理、化学方法测定原子结构的取向,…     

云层背景目标识别的匹配滤波器设计

提出一种利用最大平均相关高度(MACH)算法识别复杂云层背景目标的改进滤波器设计方法。在MACH滤波器设计中,通过对云层背景功率谱的统计特性分析,数据拟合得到云层背景功率谱的分布函数,用以代替传统的白噪声模型;提取飞行目标的姿态变化图像,并作阈值化处理,得到训练样本。对不同云层背景和姿态变化目标的相关识别结果表明:改进滤波器的平均峰值相关能量比为0.71%,峰值鉴别率为0.92,可以有效抑制云层背景的干扰,对姿态变化目标识别的鲁棒性较好。     

2f光电混合匹配滤波相关识别研究

提出一种光电混合匹配滤波相关识别方法,只用一个空间光调制器实现了匹配滤波相关识别。利用计算机完成匹配滤波器的设计以及匹配滤波器与输入目标频谱的卷积运算,根据最小欧氏投影编码原理将卷积结果转化为空间光调制器可以显示的灰度信号,再通过2f光学傅里叶变换系统,得到相关识别结果。实验结果表明,该方法可以得到明显的相关点,同时可以避免传统VLC中匹配滤波器的精确复位问题,而且该系统还可以应用于联合变换相关识别。     

平顶高斯光束经含失调圆孔光阑的失调光学系统的传输特性

为分析平顶高斯光束通过光学系统传输时圆孔光阑失调和光学元件失调对平顶高斯光束传输特性的影响,利用失调圆孔光阑的近似展开式和适用于失调光学系统的广义衍射公式,得出了平顶高斯光束经含失调圆孔光阑的失调光学系统传输的近似解析式,给出了输出光束场分布与光束参量、光阑孔径尺寸、光阑和光学元件失调量等的定量关系.针对特定光学系统定量分析了各失调量对输出光束场分布的影响,结果表明各元件失调都对输出光束强度分布产生较大影响.但在各失调量较小的情况下,透镜失调对输出光束传输特性的影响比光阑失调对输出光束传输特性的影响更明显.     

高电压锯齿波聚束器的设计研制

近些年来,使用锯齿波直接形成的方法建造非谐振型聚束器在国内及国际均得到了广泛的应用。由于电子技术及机械加工工艺的飞速发展和更高功率电子管的出现,可以设计出更高指标的聚束器,进而可以有效提高束线的匹配效率及运行稳定度。对兰州重离子加速器源束线新的高电压锯齿波聚束器的研制进行了详细阐述,由于该聚束器具有目前国际同类型设备中最高的电压、频率以及相对苛刻的现场条件限制,故还对设计中所涉及的工程实施方案进行了有效补充和完善。     

基于辛格式的深度哈密尔顿神经网络

HNN是一类基于物理先验学习哈密尔顿系统的神经网络.本文通过误差分析解释使用不同积分器作为超参数对HNN的影响.如果我们把网络目标定义为在任意训练集上损失为零的映射,那么传统的积分器无法保证HNN存在网络目标.我们引进反修正方程,并严格证明基于辛格式的HNN具有网络目标,且它与原哈密尔顿量之差依赖于数值格式的精度.数值实验表明,由辛HNN得到的哈密尔顿系统的相流不能精确保持原哈密尔顿量,但保持网络目标;网络目标在训练集、测试集上的损失远小于原哈密尔顿量的损失;在预测问题上辛HNN较非辛HNN具备更强大的泛化能力和更高的精度.因此,辛格式对于HNN是至关重要的.     

可数马氏链的截断扩充逼近算法

本文是一篇关于可数马氏链截断扩充逼近算法的综述性文章.截断扩充逼近算法是研究可数无限马氏链的一个有效的方法.它已经成为计算马氏链的平稳分布以及其他参数的关键性工具.本文首先应用截断扩充逼近算法对平稳分布进行研究.我们利用遍历方法以及扰动方法,分别给出在全变差范数意义下以及在V范数意义下的平稳分布的收敛性和误差界.其次,本文应用截断扩充逼近算法研究泊松方程的解.我们给出泊松方程的解的收敛性质,并且考虑中心极限定理中偏差常数的逼近算法.此外,我们将用一些实际的例子来验证这些结果的实用性与准确性.最后,本文对截断扩充逼近算法的一些延伸问题进行了总结与展望.