一类矩阵多项式的秩特征

给出了一类矩阵多项式的秩特征定理及它的多种证法.     

棱镜自重变形对波面影响的研究

采用有限元方法分析了单棱镜在重力作用下三个典型位置的表面变形,对棱镜表面Φ425mm通光孔径轴向变形量进行Zernike多项式拟合,画出了相应的波差图,并确定设计方案.进一步选择Φ360 mm口径光束对双棱镜在几种典型相对位置下进行光线采样、追迹,计算得到不同情况下由于双棱镜自重变形引起的总波差.     

基于奇异值分解的数字波前拟合算法

提出了基于奇异值分解、采用泽尼克多项式拟合干涉波前的算法,该算法直接从线性方程组入手,对矩阵进行奇异值分解分解,在求解逆矩阵的过程中,采用阈值法对奇异值的倒数进行非常规的置换(∞→0),可直接得到系数向量。理论分析和实验证明,相对于传统的格拉姆施密特正交法,该算法可首先通过求解条件数判断线性方程矩阵是否奇异,对于解决病态方程组或奇异矩阵的最小二乘问题,有很好的稳定性,避免了由最小二乘构造的法方程组出现病态而引入的计算误差,且易于编程。     

Hermite插值多项式的差商表示及其应用

差商展开是个非常重要的解析工具.有迹象表明其内在的思想和技巧似乎被人们所忽视或淡忘.论文的目的是对H erm ite插值多项式的重节点差商表示予以系统的表述,并利用重节点差商的展开技巧证明一些在应用上相当重要的结果.     

密排六方金属中的孪生及孪晶位错机制

密排六方晶体结构金属中可同时启动的滑移系少,孪生成为密排六方金属中重要的塑性变形形式.由于密排六方金属复杂的晶体结构,均匀切变不能保证所有晶格点都能与基体形成对称的晶体结构,因此密排六方金属的孪生通常为滑移和原子重组(shuffle)机制相结合.论文以密排六方金属中常见的{10(-)12}、{10(-)11}、{11(...     

密堆积与中学化学中的晶体结构

联系新课程和化学奥赛的有关内容简要论述了晶体结构的密堆积;分析了密堆积在中学化学晶体结构学习中的地位和作用;举例说明了密堆积对于深刻理解晶体结构的内容和在解决晶体结构问题中的应用。     

矩阵多项式可逆的充要条件——兼与吴华安先生商榷

给出了矩阵多项式可逆的另一个充要条件,并指出文[1]中的错误.     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search,NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

板中热弹波传播: 一种改进的勒让德多项式方法

近年来, 超声导波因其衰减小, 传播距离远和信号覆盖范围广, 成为无损检测领域快速发展的方向之一. 然而, 基于超声导波的高温在线检测和激光超声技术却发展缓慢, 其关键在于热弹耦合波动方程求解难度大、传播与衰减特性研究困难. 作为一种有效的求解方法, 勒让德正交多项式方法已广泛应用于导波传播问题, 但该方法在求解热弹导波传播时存在两个不足, 限制其进一步的发展和应用. 这两个缺陷是: (1)求解过程中大量积分的存在, 致使计算效率低下; (2)仅能处理等热边界条件的热弹导波传播. 针对两项不足之处, 提出一种改进的勒让德正交多项式方法, 以求解分数阶热弹板中的导波传播. 推导求解方法中积分的解析表达式, 以提高计算效率; 引入温度梯度展开式, 发展适合勒让德多项式级数的绝热边界条件处理方法. 与已有文献结果对比表明改进方法的正确性; 与已有方法的计算时间对比说明改进方法的高效性. 最后将改进的方法用于求解分数阶热弹板中的导波传播, 研究分数阶次对频散、衰减曲线和应力、位移、温度分布等的影响.      

随机空间柔性多体系统动力学分析

轻质、高精度的柔性多体系统被广泛应用于实际工程领域中.由于实际设计公差、制造误差及环境温度等多种不确定因素的存在,使得柔性多体系统的结构参数(物理参数和几何参数)表现出随机性.具有随机结构参数的动力学模型能够客观地反映出真实系统的动力学行为,且结构参数的不确定性对空间柔性多体系统动力学响应的影响是不容忽视的.针对具有多个随机参数的空间柔性多体系统,提出了一种基于广义alpha算法的非侵入式随机柔性多体系统动力学计算方法.采用绝对节点坐标公式(absolute node coordinate formulation, ANCF)来描述柔性体, 推导建立多体系统动力学模型.利用混沌多项式展开(polynomial chaos expansion, PCE)法构建系统随机动力学方程的代理模型,然后将随机响应面法(stochastic response surface method, SRSM)嵌入广义-alpha方法中,分别采用改进抽样的回归方法(regression method of improved sampling, RMIS)和单项求容积法则(Monte Carlo simulation, MCR)来确定样本点.将数值计算结果与蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation, MCS)结果进行对比, 验证了所提算法的有效性.在相同的定积分精度的条件下,根据单项求容积法则确定的样本点的计算结果稳定性更强, 且其计算效率更高.