Discrete channel modelling based on genetic algorithm and simulated annealing for training hidden Markov model

Hidden Markov models (HMMs) have been used to model burst error sources of wireless channels. This paper proposes a hybrid method of using genetic algorithm (GA) and simulated annealing (SA) to train HMM for discrete channel modelling. The proposed method is compared with pure GA, and experimental results show that the HMMs trained by the hybrid method can better describe the error sequences due to SA's ability of facilitating hill-climbing at the later stage of the search. The burst error statistics of the HMMs trained by the proposed method and the corresponding error sequences are also presented to validate the proposed method.     

不同马赫数Navier-Stokes方程计算方法的研究

为了在低马赫数到高马赫数范围内求解可压缩Navier-Stokes方程,给出了基于预处理算法的PLU-SGS方法.将高分辨率AUSMPW格式与三阶MUSCL格式融合,将其扩展到三阶精度,并采用特征边界条件.为了验证该方法的有效性,通过求解曲线坐标系可压缩Navier-Stokes方程,对几个典型流动问题进行了数值计算.计算结果与文献计算结果或实验数据比较表明,该方法对不同马赫数Navier-Stokes方程的计算,具有较高的计算精度和收敛速度以及良好的稳定性.     

STABILITIES OF （A,B,C）AND NPDIRK METHODS FOR SYSTEMS OF NEUTRAL DELAY—DIFFERENTIAL EQUATIONS WITH MULTIPLE DELAYS

Consider the following neutral delay-differential equations with multiple delays (NMDDE)$$y'(t)=Ly(t)+\sum_{j=1}^{m}[M_jy(t-\tau_j)+N_jy'(t-\tau_j)],\ \ t\geq 0, (0.1)$$ where $\tau>0$, $L, M_j$ and $N_j$ are constant complex- value $d×d$ matrices. A sufficient condition for the asymptotic stability of NMDDE system (0.1) is given. The stability of Butcher's (A,B,C)-method for systems of NMDDE is studied. In addition, we present a parallel diagonally-implicit iteration RK (PDIRK) methods (NPDIRK) for systems of NMDDE, which is easier to be implemented than fully implicit RK methos. We also investigate the stability of a special class of NPDIRK methods by analyzing their stability behaviors of the solutions of (0.1).     

一种半隐式有限体积—有限元方法的收敛性

本文研究非线性对流扩散问题的一种半隐式有限体积和有限元方法相结合的数值方法,给出数值解的收敛性及其证明。     

一种非定常N-S方程并行求解设计

为了解决计算流体力学(CFD)中非定常计算与越来越大的计算量,并行计算已成为一种现实有效的选择.论文首先研究了一种并行区域分解策略,该策略简单而高效,但需要算法配合.为此,采用了一种与并行完全兼容的隐式方法DP-LUR方法.通过双时间步长法,将DP-LUR方法延伸应用到非定常计算中而不改变其原有的性质.最后分析了并行编程中的主要难点,提出解决方法,即采用中间数据分离节点下标与处理,并给出了并行程序的总体结构.     

“隐圆”的前世今生——微专题《隐圆问题》复习教学设计与反思

中考“隐圆”的复习可采用微专题教学,从圆的概念和性质出发,探寻“隐圆”模型形成的依据,感受“隐圆”模型的前世今生,确定“隐圆”的教学循序为“存在圆、确定圆、画圆、用圆”.以“隐圆”为抓手,系统整合与圆有关的知识达到认识的结构化之目的,初步形成与探究类问题有关的解题思维之路径.     

基于OpenMaple实现隐函数曲线显示

利用OpenMaple与Maple 9的交互能力可将复杂的数学计算交由Maple 9处理,而将计算结果返回应用程序实现隐函数曲线的显示．给出了基于OpenMaple的C^＋＋程序的具体实现．     

RTM充模分析的隐式控制体积法及其迭代方法

RTM充模分析的隐式方法需要迭代来决定树脂注满的区域。为了改善隐式方法的迭代过程,在本文中提出了一种基于界面更新的隐式方法。该方法只对已注满结点进行求解,然后更新界面结点的体积函数以便决定是否要更新界面。采用不同求解方法对该方法进行了试算。计算表明了本文的方法性能良好,计算速度比显式方法有明显改进。     

基于T2FCM-FE-HMMs的隐马氏模型参数估计算法

把2型模糊集的思想引入到了基于模糊聚类的离散HMM参数训练中,提出了改进的T 2FCM-FE-HMM s算法。     

计算最小奇异组的一个精化调和Lanczos双对角化方法

在很多实际应用中需要计算大规模矩阵的若干个最小奇异组.调和投影方法是计算内部特征对的常用方法,其原理可用于求解大规模奇异值分解问题.本文证明了,当投影空间足够好时,该方法得到的近似奇异值收敛,但近似奇异向量可能收敛很慢甚至不收敛.根据第二作者近年来提出的精化投影方法的原理,本文提出一种精化的调和Lanczos双对角化方法,证明了它的收敛性.然后将该方法与Sorensen提出的隐式重新启动技术相结合,开发出隐式重新启动的调和Lanczos双对角化算法(IRHLB)和隐式重新启动的精化调和Lanczos双对角化算法(IRRHLB).位移的合理选取是算法成功的关键之一,本文对精化算法提出了一种新的位移策略,称之为"精化调和位移".理论分析表明,精化调和位移比IRHLB中所用的调和位移要好,且可以廉价可靠地计算出来.数值实验表明,IRRHLB比IRHLB要显著优越,而且比目前常用的隐式重新启动的Lanczos双对角化方法(IRLB)和精化算法IRRLB更有效.