生物物理遗传学

 生物物理遗传学是生物物理学与遗传学相互交叉、相互渗透而形成的一门新型边缘学科.它拓展了物理学的应用领域,也为生物学特别是遗传学提供新的研究方法.本文拟对生物物理遗传学作一简介.     

群体迁移行为的理论与实证研究

人类行为往往取决于经济社会的某种趋势性影响, 对其动力学的定量描述和准确理解是当前复杂系统研究的热点. 本文提出由迁移距离, 迁移人口年龄和迁出地经济人口密度所描述的群体迁移欲望函数, 及广义势. 借助于朗之万方程, 将其转变为Hamilton-Jacobi方程, 从而对群体决策行为进行统计理论分析. 采用高维最陡降线的方式求解Hamilton-Jacobi方程. 其解的形式揭示了群体迁移过程中信息熵随着迁移群体年龄的变化呈现一个单峰; 信息熵对迁移距离的二阶导随迁移距离而穿零变化(对应一种相变); 信息熵随着经济人口密度也呈现单峰. 进一步分析信息熵的这些变化规律所蕴含的意义及其机理, 从而获得对人类群体迁移行为的新理解, 为政府管理提供参考和启示.     

Britton Chance生物医学光子学研究中心又出成果

本刊讯Britton Chance生物医学光子学研究中心最新成果被OSA出版物网站选为Image of the Week（Feb．,2,2009）。星形胶质细胞是大脑中数量众多的一类非电兴奋性细胞群体,它们通过钙信号的形式在神经元和其他脑细胞间起到至关重要的桥梁作用,从而积极参与脑功能活动。然而,目前研究星形胶质细胞所用到的刺激方法,包括机械刺激、电刺激、解笼锁和药物刺激等,不能满足对其基本功能包括机械刺激、电刺激、解笼锁和药物刺激等的细致研究。曾绍群教授、周炜副教授领导的研究团队提出了利用飞秒激光脉冲刺激星形胶质细胞的新方法。     

Effects of Spike Frequency Adaptation on Synchronization Transitions in Electrically Coupled Neuronal Networks with Scale-Free Connectivity

Effects of spike frequency adaptation （SFA ） on the synchronous behavior of population neurons are investigated in electrically coupled networks with a scale-free property. By a computational approach, we corroborate that pairwise correlations between neurons would decrease if neurons exhibit the feature of SFA, which is similar to previous experimental observations. However, unlike the case of pairwise correlations, population activities of neurons show a rather complex variation mode： compared with those of non-adapted neurons, neurons in the networks having weak-degrees of SFA will impair population synchronizations; while neurons exhibiting strong- degrees of SFA will enhance population synchronizations. Moreover, a variation of coupling strength between neurons will not alter this phenomenon significantly, unless the coupling strength is too weak. Our results suggest that synchronous activity of electrically coupled population neurons is adaptation-dependent, and this adaptive feature may imply some coding strategies of neuronal populations.     

群体信息集结过程中无量纲化方法的选择

针对线性无量纲化方法对群体评价中信息集结结果的影响问题,本文以线性加权的群体信息集结方法为背景,以集结成的群体信息最大程度地扩大被评价对象间的差异为导向,给出了群体信息集结过程中无量纲化方法选择的若干结论和建议。首先设定评价情景并提出研究假设,分析不同无量纲化方法集结成的群体信息对各被评价对象间的差异影响;然后对造成被评价对象之间差异的主要因素进行了讨论;通过对不同因素的分析以及与未经过无量纲化处理集结成的群体信息中各被评价对象间差异的比较,得出一些重要的结论,并给出一些针对群体信息结集过程中选择无量纲化方法的建议;最后,用一个算例检验了结论的有效性。     

具有对抗性的群体突发事件应急决策策略研究

具有对抗性的群体突发事件给社会造成极大的危害.由于该类突发事件发生的时间、模式、方式、后果等均具有不确定性,给应急决策增加了很大的难度.在分析具有对抗性群体突发事件特征及其应急决策各要素的基础上,采用马尔可夫状态转移过程的理论模型,定义了两个具有对抗性群体突发事件应急决策Decision-Ⅰ和应急决策Decision-Ⅱ,分析了Decision-Ⅰ和Decision-Ⅱ间的内涵关系,证明了Decision-Ⅰ可以转化为Decision-Ⅱ决策、Decision-Ⅱ的最优应急决策策略适用于Decision-Ⅰ决策等结论.进一步给出并证明了Decision-Ⅱ决策最优稳妥策略的存在性.最后通过一个算例计算分析,验证了Decision-Ⅰ和Decision-Ⅱ模型的有效性和实用性.     

Effect of Cavity Decay on Entanglement of Ladder-Type Three-Level Atoms and a Two-Mode Cavity Field

Considering the adiabatical approximation and the large detuning condition, we give the effective Hamiltonian of a ladder-type three levels atom interacting with a bimodal cavity field. If two identical three-level atoms are sent through the cavity one by one, a two-atom entangled state can be generated. With the choice of the appropriate interaction time, a maximally entangled state of two atoms can be obtained if decoherence effect is ignored. Moreover, we discuss the effect of cavity decay on four physical quantities including atomic population probability, residual entanglement of the first atom and the cavity field, concurrence between the two atoms, and fidelity for generating atomic EPR state, all of which decrease with the increase of cavity decay when the other parameters are fixed.     

基于PT-MA理论的煤矿安全群体行为演化博弈分析

将前景理论(PT)和心理账户(MA)理论相结合引入到矿工群体、监管群体的演化博弈决策过程中,构建了效价账户和成本账户前景收益感知矩阵,得到不同情况下演化系统所达到的均衡状态,发现当实施安全行为和监管行为与实施对立行为的价值感知收益偏差呈同化正向收敛时,安全行为和监管行为的演化趋于理想状态。但在现实状况下,群体行为演化并不能达到理想的结果,原因如下:(1)安全行为成本、监管行为成本较高,安全行为效价、监管行为效价较低;(2)效价感知函数参照点高,成本感知函数参照点低;(3)矿工、监管群体面对效价收益时更倾向于风险厌恶,面对成本损失时更倾向于风险追求;(4)群体决策更倾向于低估高概率事件(事故概率、监察概率、举报概率)。最后构建Matlab算法,进行演化博弈数值模拟,验证了调节各参数对行为演化的影响作用。本文为煤矿安全监管提供了新的思路,同时对其他领域的安全监管提供了借鉴价值。     

求解函数优化问题的两种异步并行算法

对子空间搜索法（一类多父体重组搜索策略）与群体爬山法相结合的一种随机搜索新算法即郭涛算法的特点进行了分析与实例验证，并在此基础上提出两种异步并行算法，以适应各种类型的并行与分布计算环境。以Bump函数的优化问题为例在超级并行计算机上作了并行数值试验，得到了迄今最好的结果。