探索地外智慧生命(四)

 上一期我们曾提到美国于1972年3月2日和次年4月5日发射了“先驱者”10号和11号宇宙飞船,这是两艘用原子能电池作为动力的小飞船(重259千克),它们是地球人派向银河系的第一批“使者”。它们在完成探测木星和土星的任务之后,驶向太阻系边疆及其以外的星际空间飞去。据有关科学家估计,它们于1988年已飞出太阳系并且一去不复返了。     

全同超形变带转动惯量的粒子数守恒计算

利用推转壳模型的粒子数守恒方法计算了超形变(SD)转动带¹⁹²Hg和¹⁹⁴Hg(1,2,3)的带首转动惯量.分析了带首附近的组态结构及带首转动惯量随对力强度的变化.带首转动惯量之差δJ₀对对力强度十分敏感,而对Nilsson能级参数K、μ及形变参数并不敏感.对力及堵塞效应是造成带首转动惯量差别的主要因素.但与正常形变核相比,对力强度似有较大程度减弱.     

用Monte Carlo模拟方法研究ICP－AES中的物理化学过程 Ⅱ．蒸发过程的模拟和有效质量传输速率的计算

本文讨论用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法模拟ＩＣＰ－ＡＥＳ中蒸发过程的理论依据和基本思想，得到了与发射强度密切相关的有用质量传输速率。     

一类半线性反应对流扩散模型的特征差分方法和分析

1.引 言如下形式的半线性反应对流扩散方程组分别在生命科学、化学和环境科学中,有大量的应用模型[1-3].其中文献[2-6]分别讨论了方程组(1.1)的各种特殊模型的定性性质.文献[6]讨论了一类线性模型的流线扩散有限元分析.作者在文[7]中,分别利用标准有限元方法和交替方向有限元方法,对(1.1)的一些特殊情形作了数值分析.     

解线性约束凸规划的次最优化方法和改进

1.引 言 关于线性约束下的非线性规划,很多人进行了研究,Zangwill[3] 于1967年提出了次最优化方法,该方法的原理是将原规划问题化为一系列只含有等式约束的子问题求解,最后找到最优解所在的流形,在此流形上使用无约束规划的各种方法求解原问题即可.薛声家[2]1983     

基于BDF的无约束优化方法的收敛性分析

1.介 绍 在上个世纪的七十年代末、八十年代初,基于常微分方程的优化方法或者说同伦方法是一类与拟牛顿法和共轭梯度法等我们所熟知的优化方法相竞争的重要方法[1-6,8,13,14,16].由于这类方法只是简单地利用现成的数值求解常微分方程的软件包,如CVODE[7]、LSODE[12],对同伦方程(一般是一个常微分方程的初值问题)进行计算,除了一些特殊的病态问题     

一类基于变量分离的稳定化混合有限元方法

Based on a seperated model for saddle-point problems, we develop a new sta-bilized mixed finite element method. Such a model consists of two subproblems with respect to the primal and the dual variables, respectively. We show that the new method is coercive and that optimal error bounds hold. As an application,the nearly incompressible elastic problem is analyzed with our method.     

不可压N-S方程的差分流线扩散法

In this paper, a Finite-Difference Streamline-Diffusion (FDSD as short) scheme for the incompressible Navier-Stokes Equations is constructed with linear finite element spaces. The analysis showes that the scheme considered has good stability and higher accuracy than the standard finite elemnet method.     

基于增广Lagrange函数的RQP方法

Recursive quadratic programming is a family of techniques developd by Bartholomew-Biggs and other authors for solving nonlinear programming problems.This paperdescribes a new method for constrained optimization which obtains its search di-rections from a quadratic programming subproblem based on the well-known aug-mented Lagrangian function.It avoids the penalty parameter to tend to infinity.We employ the Fletcher‘s exact penalty function as a merit function and the use of an approximate directional derivative of the function that avoids the need toevaluate the second order derivatives of the problem functions.We prove that thealgorithm possesses global and superlinear convergence properties.At the sametime, numerical results are reported.