论图的断裂度(Ⅰ)

本文主要给出了在顶点数和断裂度给定条件下的图可能具有的最大边数和最小边数,以及相应的图的结构。     

边色数分类的两个充要条件

设图 G 是简单连通图,从 Vizing 定理可知:Δ(G)≤x′(G)≤Δ(G) 1,其中Δ(G)表示图 G 的最大顶点次,x(G)是图 G 的边色数.若 x′(G)=Δ(G),则称 G 为第一类图,并简记为 G∈C~1;否则称 G 为第二类图并简记为 G∈C~2;本文的目的在于讨论边色数分类问题.     

内爆靶丸X射线轫致辐射谱的重建方法及应用北大核心CSCD

提出了一种对内爆靶丸X射线轫致谱重建的方法。该方法的目的是通过重建内爆靶丸的轫致辐射谱,得到内爆靶丸有价值的信息。这种方法将轫致谱能段分为五个部分,假设每个部分的平均能量强度相等,用一种包含了五个不同滤片组的多能段针孔相机对同一个内爆靶丸进行成像,并且用IP板进行接收。五组不同的像可以给出五个不同的线形方程组,这样就可以还原出轫致辐射谱。使用该方法还原了在神光Ⅲ原型装置上内爆靶丸的轫致辐射谱,并据此给出了内爆热斑的温度,所得的结果与用示踪元素特征谱线给出的温度符合得较好,证实该方法和结果是可靠的。     

具有p波超流的一维非公度晶格中迁移率边研究

研究了具有p波超流的一维非公度晶格中迁移率边的性质. 发现适当的p波超流可以增加体系中的迁移率边的数目, 并且通过多分形分析确定了迁移率边所在的位置.     

基于平面孔靶对本底X光及激光挂边的研究

在神光-Ⅲ和神光-Ⅲ原型装置上基于平面孔靶研究了激光挂边及本底X光发射情况。能量卡计直接测量激光挂边份额;X光针孔相机给出本底X光发射的空间图像;平响应X光探测器测量本底X光的强度。实验结果表明:在神光-Ⅲ原型上800 m注入孔时,针孔图像中本底X光计数与黑腔漏失辐射流计数的比值约为1.2%;在神光-Ⅲ上1000 m注入孔时,平响应X光探测器测得的本底X光干扰的峰值约为2.7%,能量卡计测得的激光挂边份额约为2.6%。此外,根据神光-Ⅲ的实验参数模拟计算了激光挂边份额和本底X光的干扰。与实验结果的对比说明了该模型的正确性,可以用该模型评估激光挂边及本底X光发射情况,同时可以用该模型指导注入孔尺寸的选择。     

陈题改编:老歌如何新唱——以2015年上海市中考卷第25题的改编为例

中考复习备考期间,会有多轮的复习测试(或模考),试题的编拟虽然不能像期末卷、中考卷那样追求原创或深度改编,但尽量少用原题,减少直接"拿来主义"应该成为模考命题时的一种追求,将教材上的经典考题、本地区历年来的高频考题进行必要的变式改编,再用到模考卷中,即使有学生练习过原题,也能起到较好的检测反馈作用.本文讲述最近一次模考命题时笔者改     

从图形中感受无理数

<正>槡同学们知道2^(1/2)、3(1/2)、3^(1/2)和5(1/2)和5^(1/2)-1/2都是无理数.把它们写成小数形式:2(1/2)-1/2都是无理数.把它们写成小数形式:2^(1/2)=1.41421356237309……,3(1/2)=1.41421356237309……,3^(1/2)=1.73205080756887……,5(1/2)=1.73205080756887……,5^(1/2)/2-1=0.6180339887498…….无理数是无限不循环小数.由于"看不到头",所以同学们在理解无理数时总感觉"雾里看花",下面我们从图形中感受一下这三个无理数的存在.     

基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波的纯方位目标运动分析方法

针对纯方位目标跟踪系统中模型状态简化、系统噪声统计特性未知、目标初始距离信息不准确导致的滤波收敛时间长和滤波精度不高的问题,以自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)跟踪水下动态目标为例,提出了一种基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(Strong Tracking Square Root Cubature Kalman Filter, STFSRCKF)的纯方位目标运动分析算法。该算法在滤波过程中,利用平方根容积卡尔曼滤波器(Square Root Cubature Kalman Filter, SRCKF)完成预测更新,对于SRCKF中的每个容积点采用强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter, STF)进行更新,设计滤波增益以抑制噪声对系统状态估计的影响,有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差。通过仿真分析,比较了扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF)、平方根容积卡尔曼滤波器(Square-Root Cubature Kalman Filter, SRCKF)、STFSRCKF的算法性能,实验表明所提算法具有跟踪速度快,精度高等优点。     

基于MTF的红外遥感图像复原

在红外遥感图像复原过程中,一般是采用刃边法获得调制传递函数的。然而,该方法存在图像刃边位置难以确定,以及提取的像素点较少等缺点。为了解决上述问题,实验设计了一种新的调制传递函数测量方法,通过直接移动刃边来观察一个像素点在刃边附近灰度值的变化情况,然后对这些数据点依次进行拟合、微分、傅里叶变换等步骤就得到系统的调制传递函数,最后,用逆滤波和维纳滤波进行图像复原。实验结果表明,通过该方法得到MTF后进行图像复原效果较好。