POLYMATH软件在化工课程中的应用

以化学工程中的非线性方程、复杂函数的积分、离散数据点的处理、实验数据点的回归分析以及线性微分方程组求解为例,讨论POLYMATH软件在化学与化工课程中的应用。结果表明：利用POLYMATH求解计算问题稳定性好、方便快捷;能把学生从复杂的编程与调试中解脱出来,并能提高学生的学习效率以及分析问题和解决问题的能力。     

Takagi-Sugeno模糊模型的可辨识性问题

Takagi—Sugeno模糊模型广泛应用于对复杂系统的辨识,但可辨识性问题很少涉及。本文给出在规则数和规则前件确定的情况下,Takagi—Sugeno模糊模型的可辨识性条件。     

表面活性剂在非极性有机溶剂中的自组装

本文总结了表面活性剂在非极性有机溶剂中复杂反相聚集的研究进展。首先突破了表面活性剂在非极性溶剂(油)中溶解的难题,通过设计合成大头基的新表面活性剂,或引入合适添加剂使之与表面活性剂头基相互作用,由此增大头基有效尺寸,这些均能有效促进表面活性剂形成核-壳完整的聚集体,进而带动表面活性剂分散(溶解)在非极性溶剂中。基于聚集体带动溶解的思路,建立了制备表面活性剂/油均相溶液的直接溶解方法,讨论了制备方法的关键要素,它比文献常用的甲醇预溶解法方便且有效。列举了若干典型的表面活性剂/环己烷均相体系,以此评述了聚集体带动溶解的方法,也展现了丰富多样的反相聚集形貌,讨论了表面活性剂头基尺寸对聚集结构的影响。     

考虑情感的三策略囚徒困境博弈模型与合作演化

基于社会比较情境下强者和弱者之间产生的同情、欺凌、漠然、尊敬、嫉妒和畏惧等6种情感,建立个体情感特征的定量表达方法。考虑情感驱动的三策略囚徒困境博弈模型,设计了6种情感与合作、背叛及孤独3个博弈策略之间的对应关系和定量表达机制。采用二维格子网络、随机网络和无标度网络等三种网络模型进行演化博弈仿真分析。结果显示:较大的背叛成功诱惑促进了采取背叛策略的情感类型发展演化和繁荣稳定,系统的最终演化状态都体现出程度不同的负性情感特征;空间网络结构对情感类型和合作行为的演化存在重要影响,无标度网络结构能够导致具有一定良性特征的情感类型演化稳定,并带来较高的合作水平;从社会比较及由此产生的对比效应和同化效应的角度,对三种网络下不同的情感演化状态进行了相应阐释。     

基于注意力机制的复杂背景连续手语识别

提出一种基于注意力机制的连续手语识别算法ACN(attention-based 3D convolutional neural network),能够识别复杂背景下的连续手语。该算法首先利用背景去除模块,对包含复杂背景的手语视频进行预处理;然后,通过基于空间注意力机制的3D-ResNet(3D residual convolutional neural network)提取时空融合信息;最后,采用结合时间注意力机制的长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络进行序列学习,得到最终的识别结果。算法在大规模中国连续手语数据集CSL100上表现优异;在面向不同复杂背景的情况下,算法表现出良好的泛化性能,模型引入的时空注意力机制是切实有效的。     

蛋白质互作网络的分形分析

通过盒计数法,对一系列最新研究得到的蛋白质互作网络进行分形分析．研究了这些互作网络的度指数,配对系数,相关性谱等与分形性质密切相关的属性．这些分析指出,按照现有的数据构建的蛋白质互作网络很可能还不具备分形的拓扑结构．     

基于复杂工程问题驱动的锂离子电池综合实验设计及实践

在高等学校工程教育认证“解决复杂工程问题能力”驱动下,大学物理实验课程的选题内容和模式在不断改革和创新。锂离子电池技术作为当下新能源科技革命的代表,具有学科交叉性和综合性,满足复杂工程问题的多项特征。文章探讨了将锂离子电池技术引入大学物理实验教学的优势和可行性,并提炼出锂离子电池综合实验设计的具体实施方案,为提高学生解决复杂工程问题的能力,培养复合创新型大学生奠定基础。     

动力学光谱数据解析的奇异值分解最小二乘法

奇异值分解最小二乘法用于解析模拟的二组份可见／紫外动力学光谱数据。该方法不仅可获得组成动力学光谱变化的组份分数及其光谱,而且能够给出各组份随时间的变化规律。与动力学和非线性回归相结合,可用于处理复杂体系动力学光谱数据。     

化学振荡机理的研究方法

以化学振荡为例,全面地总结了对依时计量学复杂反应机理的研究方法（包括化学方法和数理方法）,并指出了重视数理而轻视化学的倾向对此类机理研究的不利影响。     

统计物理和复杂系统专题编者按

从20世纪中叶至今,复杂系统研究迅速发展,成为了引人注目并具有广泛应用的新领域.复杂系统要么具有结构的复杂性,要么具有演化的复杂性,在多数情况下二者兼具.不同于传统物理学通常处理的规则介质,许多复杂系统具有复杂结构,近年来受到极大关注的复杂网络结构就是其中最典型的代表.同时复杂系统也可表现为演化行为的多样性和复杂性.即便系统结构并不复杂,系统中的非线性相互作用可能产生复杂的演化行为,包括:形形色色的不稳定性;丰富的斑图动力学;各种各样的自组织、涌现及进化行为等等.物理学从一开始就深深进入了复杂系统研究领域,其中统计物理无疑是研究和理解复杂系统最主要的工具.