Gibbs系综Monte Carlo模拟甲烷的吸附平衡

在263、298和313 K下,对甲烷在1.91 nm的活性炭孔中的吸附平衡进行了Gibbs系综Monte Carlo(GEMC)模拟的研究.改进了GEMC方法,使之可用于模拟指定压力下的吸附平衡.通过改进的GEMC模拟,得到了在1.91 nm的活性炭中甲烷在263、298和313 K时的吸附等温线;发现263 K时的超额吸附量要大于298 K、313 K时的超额吸附量; 且不同温度下的超额吸附等温线均存在一最大超额吸附.263 K时,超额吸附量在5.0 MPa时出现最大值;而298 K、313 K时超额吸附量则在7.0 MPa时出现最大值.此工作为不同温度下天然气吸附存贮过程的开发及设计提供了依据.     

化学平衡的本质——浅谈混合熵对化学平衡的贡献

化学平衡是物理化学的重要内容之一。化学反应的等温方程式,给出了平衡常数与标准摩尔反应Gibbs自由能的关系。然而,仅从化学反应等温方程式还很难理解混合熵对化学平衡贡献的本质。本文建立了理想气体体系Gibbs自由能与反应进度的关系,给出了三个理想气体反应体系Gibbs自由能与反应进度的具体关系,分析了混合熵对化学平衡的本质贡献。     

Non-classical correlation between a single photon and the collective spin excited state of a cold atomic ensemble

We experimentally establish a non-classical correlation between a single Stokes photon and the collective spin excited state of a cold atomic ensemble by using a spontaneous Raman scattering process. The correlation between them can be proved by transferring the spin excited state of the atomic ensemble into an anti-Stokes photon and checking the Cauchy-Schwarz inequality between the Stokes and the anti-Stokes photons. The non-classical correlation can be kept for at least 300 ns.     

水的离子积pKw=f(T.P)计算公式

本文在系统地研究了国内外水的离子积计算公式基础上,根据化学热力学理论,提出临界区和超临界区水的离子积pK_W=f(T.P)计算公式。与Sweeton实验值比较,0°～300℃pK_W平均偏差0.008;0°～300℃,1—1000bar pK_W计算值接近Marshall公式的计算值,但比它实用。同时,可以导出pK_W=f(T)pK_W=f(T.ρ)类型的计算公式。     

非线性生态系统的复杂动力学行为研究(Ⅲ)

本文继续文献[1～2]的研究,首先引进了生态系统的系综概念,在此基础上比较详细地讨论了生态协同学的微观方法和宏观方法.将这二者结合起来,利用生态系统输出(或可以测得)的宏观数据,建立广义金兹堡-朗道方程(GGLE),把握广义相变(群落演替)前后的信息变化,找出其微观对客观结果的作用机制,这也许是对复杂生态系统作用机制研究的一条新途径.     

现状数据下的贝叶斯比例风险模型的变量选择

本文在贝叶斯框架下考虑现状数据比例风险模型的变量选择问题。首先构造基于spike and slab先验,运用二元潜变量标记活跃协变量,给出满条件分布及相应的Gibbs抽样算法。数值模拟比较了该方法与Lasso、SCAD和ALasso方法,结果表明该方法模型正确识别率高。实例选用Ⅱ型糖尿病患者心脏衰竭数据,分析选择出最显著的影响因素,验证了该方法的有效性。     

分位数贝叶斯组变量选择及其在变点检测中应用

本文研究分位数回归的组变量选择问题。基于分位数回归和贝叶斯统计推断方法,通过引入系数的组“spike and slab”先验分布,提出了分位数回归的贝叶斯组变量选择方法,并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。进一步,本文还将所建立的贝叶斯组变量选择方法应用到变点检测中,变点的数量和位置的探测准确率较高。数值模拟和两个实例分析验证了所提方法的有效性。     

带有不可忽略缺失数据的广义部分线性模型的贝叶斯分析

广义部分线性模型是广义线性模型和部分线性模型的推广,是一种应用广泛的半参数模型.本文讨论的是该模型在线性协变量和响应变量均存在非随机缺失数据情形下参数的Bayes估计和基于Bayes因子的模型选择问题,在分析过程中,采用了惩罚样条来估计模型中的非参数成分,并建立了Bayes层次模型;为了解决Gibbs抽样过程中因参数高度相关带来的混合性差以及因维数增加导致出现不稳定性的问题,引入了潜变量做为添加数据并应用了压缩Gibbs抽样方法,改进了收敛性;同时,为了避免计算多重积分,利用了M-H算法估计边缘密度函数后计算Bayes因子,为模型的选择比较提供了一种准则.最后,通过模拟和实例验证了所给方法的有效性.     

定数截尾下Burr-Ⅻ分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了定数截尾样本场合Burr-Ⅻ分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并给出混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图.结果表明:在定数截尾样本场合,用混合Gibbs算法求Burr-Ⅻ分布参数的贝叶斯估计得到了比较满意的结果,算法可行、稳定、有效.     

多进小波展开的Gibbs函数的渐近性质

本文研究了一类多进小波展开的Gibbs函数的渐近性质，特别地，包括了多进Daubechies型小波．