矩阵方程解的结构

利用初等变换法可以求得一般矩阵方程的通解.     

随机生长误差对双腔型平顶法布里-珀罗滤波器的影响

在光网络中平顶滤波器可以有效地提高信道光检测的快速性和准确性。利用两个法布里珀罗腔间的串联耦合,可以构建出具有平顶透射特性的双腔型法布里珀罗滤波器。采用传输矩阵的方法,研究了随机生长误差对双腔型平顶滤波器透射特性的影响。模拟分析表明,当两个法布里珀罗腔的物理厚度差超过一个纳米时,在透射谱中就会出现两个高度不同的透射峰;解释了实测器件的透射谱中的双峰不对称性;用界面起伏的概念解释了实测滤波器带宽大于理论值的原因。理论分析与实验结果取得了较好的一致。     

基于sc RNA-seq数据的单细胞非线性降维方法

单细胞转录组测序数据中蕴含着丰富的细胞异质性表达信息,但也包含大量的冗余信息.降维不仅可以提取单细胞转录组测序数据内部的本质结构,减少冗余和噪声造成的误差,还可以为细胞聚类、基因富集分析、细胞发育轨迹推断等提供重要依据.本文介绍了基于流形学习、非负矩阵分解以及深度学习的非线性降维方法及其在单细胞转录组测序数据中的应用.     

光学复用大视场成像研究

为了简化光学复用成像系统复杂度和降低对编码方式的要求,基于反射镜旋转完成通道编码,构建了结合分束镜和光学成像系统实现双通道混叠成像的实验装置.为实现混叠图像的有效解混叠,提出了利用特征点检测与匹配方法实现多幅混叠图像之间平移量的自动识别,进而构建出具有亚像素精度的双通道光学复用成像系统的系统复用矩阵,并采用梯度投影稀疏重建算法完成基于多幅图像的双通道图像重建,最终实验实现了光学成像系统视场角的2倍放大.此外,对所提方法在其他场景的适应性也进行了实验验证,表明了其可在不改变焦平面探测器的情况下实现光学成像系统视场角的有效放大,大大节约了大视场光学成像系统的研制成本.     

众筹模式下小微企业信用风险测度与评级转移模型

通过判断矩阵的特征向量与直觉判断矩阵对众筹模式下小微企业信用风险进行测度,得出专家组合权重,然后根据权重结果,选取主要5个信用风险因素为研究对象,利用信用评级的马尔科夫链,构建出众筹模式下小微企业信用风险评级转移模型,得出信用风险等级转移矩阵,再利用JLT调整法对此信用风险等级转移矩阵进行调整,得出调整后的转移矩阵,最...     

整数环上一类三阶矩阵方程有解的充要条件

给出了整数环上一类三阶矩阵方程有解的充要条件.     

M-矩阵代数Riccati方程的一类新的迭代解法

本文研究M-矩阵代数Riccati方程的数值解法.利用适当的变换将方程转化为其离散形式,进而提出了一种新的迭代法来计算方程的最小非负解.通过选取合适的迭代参数,证明了新方法的收敛性.理论分析和数值实验表明,新方法是可行的,而且在一定情况下比现有的几类方法更加有效.     

纸吸管中非挥发性迁移物的非靶向筛查及风险评估

根据欧盟法规推荐的两种食物模拟物对纸吸管样品进行模拟迁移试验,并基于超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)对样品中的迁移物进行非靶向筛查,得到包括润滑剂、施胶剂、抗氧剂降解产物、消泡剂在内的31种有意添加物和非有意添加物。利用该课题组前期建立的风险矩阵,即风险=危害(毒性水平+Cramer分级+4×致突变性)×暴露(4×水溶性+4×渗透性),对纸吸管中31种迁移物进行风险分级。结果表明,未发现Ⅰ级高风险物质,Ⅱ级风险物质中得分较高的来自润滑剂(十六酸酰胺等)、施胶剂(海松酸等)和消泡剂(聚乙二醇等)中的成分,对Ⅱ级风险物质进行半定量分析,通过对比暴露量和TTC阈值,发现酰胺类润滑剂(尤其是芥酸酰胺)存在健康风险,应在纸吸管生产加工过程中引起关注。     

芳烃硝化中的NO_2~++NO→NO_2+NO~+电子转移

用电子转移半经典理论,在谐振势近似下,导出交叉反应电子转移的动力学模型,在UHF/6-31G基组水平上,优化电子转移NO_2~++NO→NO_2+NO~+的碰撞络合物结构,用线性反应坐标研究了电子转移反应的透热势能面,反应活化能,电子转移矩阵元等动力学参量,对此交叉反应及相应的自交换反应体系NO_2~+/NO_2和NO~+/NO作动力学计算,得这3个基元步骤的活化能分别为81.4,128.8,和39.3KJ·mol~1.用过渡态结构参数估算溶剂重组对活化能的贡献,计算了300K时的速率常数.高的活化能垒可能影响NO_2~+在芳烃硝化中作为氧化剂的反应活性.     

NONCOMMUTATIVE ORLICZ-HARDY SPACES

Let(Φ, Ψ) be a pair of complementary N-functions and HΦ(A) and HΨ(A) be the associated noncommutative Orlicz-Hardy spaces. We extend the Riesz, Szeg and innerouter type factorization theorems of Hp(A) to this case.