功率循环迈克尔逊干涉仪

激光干涉引力波探测器是一台腔增强的迈克尔逊干涉仪。它的五个长度自由度的控制系统是其中很重要的一部分。对自由度之间的锁定矩阵及耦合特性的分析有助于控制系统的改进。本文实验上测量了功率循环迈克尔逊干涉仪的信号响应的增强因子以及锁定矩阵。信号响应增强了15 dB,与预期符合较好。锁定矩阵中共模自由度对差模误差信号影响不大,但是差模自由度对共模误差信号影响较大,可能是因为只反馈到了其中一臂导致的,这将在下一步的实验中改进。     

矩阵若尔当标准形的一个新证明

现行的不少高等代数教材中,关于“每个n级复数矩阵均与一个若尔当形矩阵相似”这一结论,大多利用λ一矩阵的性质或线性变换、线性空间等理论给出证明.本文利用矩阵的性质给出了一种新的证明.     

λ-可加模糊测度的一般形式及分布特征

指出在信息处理与决策中应用λ-可加模糊信息测度评价信息的必要性。讨论λ-可加模糊测度的转换函数构造法,给出其转换函数的一般形式,并指出λ-可加模糊测度分布函数的性质,重点分析经典分布参数的变化对λ-可加模糊测度的影响,进而说明:λ-可加模糊测度是一种刻画理性多样性的有效方式,它可用于表达决策人或行为人对共同的小概率事件的激进或者保守的评价。     

单A直和子空间

引入单直和子空间的概念,证明了线性空间可唯一分解为单直和子空间的直和,并且给出了计算方法.     

基于Pythagorean犹豫模糊熵和交叉熵的绩效评价方法

针对模糊环境下的绩效评价问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵和交叉熵的人力资源绩效评价方法.基于Pythagorean犹豫模糊熵和交叉熵,文章提出了一种新的专家权重和属性权重确定方法;并给出了一种基于TOPSIS法和矢量投影法的组合决策模型;最后将该决策方法运用到金融企业人力资源绩效评价问题中,验证其可...     

正规矩阵的方程构造

通过对复数域上的群逆矩阵、Moore-Penrose (简称MP)可逆矩阵和共轭转置矩阵的研究,给出矩阵range-Hermitian (简称EP)性的一些新刻画,借助于这些性质刻画,构造出相关的矩阵方程,研究所得方程在给定集合中解的存在性对矩阵EP性的影响,从而给出正规矩阵的刻画.利用这些刻画再反过来构造矩阵方程,研究其一般解形式,通过变化其特解形式给出矩阵EP性的若干新性质.     

精密光梳测距的发展

大尺寸装备制造、空间中航天器编队飞行等领域面临大量程、高速、高精度的绝对距离测量需求,传统的干涉相位法与飞行时间法已经无法满足测量需求。随着光频梳的出现,能够利用光频梳在时域及频域中的高分辨特性,将其应用于测距中。双光梳测距在解决了量程扩展问题后,成为了集大尺度、快速测量、高精度于一体的光学测距手段。梳理了光梳测距的发展过程,阐述了双光梳测距发展过程遇到量程扩展、噪声抑制、空气折射率补偿、光源小型化等问题及解决办法,为双光梳测距系统的完善提供理论指导。     

光子四维量子态隐形传输

多维量子纠缠态比二维纠缠态可加载更多的信息,多维量子系统是量子信息处理中一个很重要的资源.本文采用已实现的光子四维纠缠态,给出了光子四维量子态的张量表达式,并描述了四维量子态隐形传输的一般表示方法;通过讨论光子四维量子态系统的量子通道参数矩阵和测量矩阵的特性,得到实现完全传输和非零概率传输的充要条件.最后,本文给出在多种量子通道下的四维态的量子隐形传态方案,这一过程在张量分析表示下十分清晰明了.     

STRUCTURES OF CIRCULANT INVERSE M-MATRICES

In this paper, we present a useful result on the structures of circulant inverse Mmatrices. It is shown that if the n × n nonnegative circulant matrix A = Circ[c0, c1,… , c（n- 1）] is not a positive matrix and not equal to c0I, then A is an inverse M-matrix if and only if there exists a positive integer k, which is a proper factor of n, such that cjk 〉 0 for j=0,1…, [n-k/k], the other ci are zero and Circ[co, ck,… , c（n-k）] is an inverse M-matrix. The result is then extended to the so-called generalized circulant inverse M-matrices.