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991.
本文首先建立球面型空间中度量平均的概念,其次讨论度量平均过程中一些几何不变量之间的关系,最后举例说明度量平均在解决球面型空间中几何极值问题时的应用. 相似文献
992.
齐型空间上的Herz空间及其应用 总被引:7,自引:0,他引:7
定义了一类齐型空间上的Herz空间及弱Herz空间,研究了定义在这些空间中的一类次线性算子的性质. 相似文献
993.
本文刻画了常型Sturm-Liouville问题的左定空间的一般形式.根据自伴边值条件的分类,确切地给出了所有可能的左定空间描述. 相似文献
994.
回顾了颗粒介质中应力的分布和传播模式以及物体在颗粒介质中运动所受阻力的研究进展,并报道了我们对颗粒体系中代表离散特性的颗粒尺寸效应对颗粒介质特性影响的研究.研究发现物体由于自身重量在颗粒介质中下沉的深度随着颗粒尺寸的增大单调减小;球体在下陷过程中受到的颗粒床的支撑力,除了在约1 mm范围的表面作用区域以外,与下陷深度之间满足很好的幂率关系,幂值在1.5—1.0之间,并且此幂值随着颗粒尺寸的增大而单调减小.颗粒床的支撑力与下陷深度的幂率关系可解释为颗粒介质内部应力结构重组的宏观反应结果.
关键词:
颗粒物质
离散介质力学 相似文献
995.
996.
The ethanol effect on the Trichoderma reesei cellulases was studied to quantify and clarify this inhibition type. To determine inhibition parameters of crude cellulase
and purified exoglucanase Cel7A, integrated Michaelis-Menten equations were used assuming the presence of two inhibitors:
cellobiose as the reaction product and ethanol as a possible bioproduct of cellulose fermentation.
It was found that hydrolysis of cellulose by crude enzyme follows a model that considers noncompetitive inhibition by ethanol,
whereas Cel7A is very slightly competitively inhibited. Crude cellulase is much more inhibited (K
iul=K
icl=151.9 mM) than exoglucanase Cel7A (K
icl=1.6 × 1015 mM). Also, calculated inhibition constants showed that cellobiose inhibition is more potent than ethanol inhibition both for
the crude enzyme as well as exoglucanase Cel7A. 相似文献
997.
提出了一种基于高/多光谱图像的空天一体融合仿真方法. 以航空高光谱数据为基础, 根据航天多光谱遥感相关参数, 通过空天一体光谱维变换、尺度空间变换、辐射强度变换、混合像素变换和噪声变换将 航空高光谱图像中的地物目标进行空天一体映射到航天多光谱图像中, 得到特定地物目标的航天多光谱融合模拟仿真图像. 仿真实验表明该方法简便易行, 有效地减少了地物目标的三维建模和探测器响应建模的巨大工作量, 较好地实现了对特定地物目标航天多光谱图像的模拟, 开拓了遥感图像仿真模拟方法的新领域, 具有重要的研究和应用价值.
关键词:
遥感图像
空天一体
融合仿真
光谱维变换 相似文献
998.
为了检测航天相机主动热控系统的功能、性能及可靠性,设计了主动热控仿真测试系统。依据传热学基本定律、航天器轨道理论和热控策略,给出了计算航天相机温度场的热网络数学模型,使主动热控系统能在模拟的空间热环境中连续工作,实现了对主动热控系统的闭环仿真测试。采用两个数字电位器相串联的方法模拟温度传感器的走势,得到的最大阻值为100 kΩ,精度达到10Ω,符合设计中对总电阻和电阻变化率的需求,实现了对主动热控系统的功能、性能以及可靠性的仿真测试。 相似文献
999.
For the problem of estimating the normal mean based on a random sample X
1,...,X
n when a prior value 0 is available, a class of shrinkage estimators % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqdbaGafqiVd0MbaKaaaaGccaqGGaGaaiikaiaa% dUgacaGGPaGaeyypa0Jaam4AaiaacIcadaqfqaqabKqaahaacaqGUb% aaleqaneaacaqGubaaaOGaaiykaiaabccadaqfqaqabKqaahaacaWG% UbaaleqaneaaceqGybGbaebaaaGccaqGGaGaey4kaSIaaeiiaiaacI% cacaaIXaGaaeiiaiabgkHiTiaabccacaWGRbGaaiikamaavababeqc% baCaaiaab6gaaSqab0qaaiaabsfaaaGccaGGPaGaaiykamaavababe% qcbaCaaiaad6gaaSqab0qaaiabeY7aTbaaaaa!5615!\[\mathop {\hat \mu }\nolimits_n {\rm{ }}(k) = k(\mathop {\rm{T}}\nolimits_{\rm{n}} ){\rm{ }}\mathop {{\rm{\bar X}}}\nolimits_n {\rm{ }} + {\rm{ }}(1{\rm{ }} - {\rm{ }}k(\mathop {\rm{T}}\nolimits_{\rm{n}} ))\mathop \mu \nolimits_n \] is considered, where % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqcdawaaiaadsfaaaGccaqGGaGaaeypaiaabcca% caWGUbWaaWbaaSqabeaacaaIXaGaai4laiaaikdaaaGccaGGOaWaa0% aaaeaacaWGybaaamaaBaaajeaWbaGaamOBaaWcbeaakiaabccacqGH% sislcaqGGaWaaubeaeqajeaWbaGaaGimaaWcbeqdbaGaaeiVdaaaki% aacMcacaqGGaGaae4laiabeccaGiabeo8aZbaa!4C33!\[\mathop T\nolimits_n {\rm{ = }}n^{1/2} (\overline X _n {\rm{ }} - {\rm{ }}\mathop {\rm{\mu }}\nolimits_0 ){\rm{ /}} \sigma \] and k is a weight function. For certain choices of k, % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqdbaGafqiVd0MbaKaaaaGccaqGGaGaaiikaiaa% dUgacaGGPaaaaa!3CEE!\[\mathop {\hat \mu }\nolimits_n {\rm{ }}(k)\] coincides with previously studied preliminary test and shrinkage estimators. We consider choosing k from a natural non-parametric family of weight functions so as to minimize average risk relative to a specified prior p. We study how, by varying p, the MSE efficiency (relative to \-X) properties of % MathType!MTEF!2!1!+-% feaafeart1ev1aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr% 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9% vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0-qqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-x% fr-xHapdbiqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaubeaeqaje% aWbaGaamOBaaWcbeqdbaGafqiVd0MbaKaaaaGccaqGGaGaaiikaiaa% dUgacaGGPaaaaa!3CEE!\[\mathop {\hat \mu }\nolimits_n {\rm{ }}(k)\] can be controlled. In the process, a certain robustness property of the usual family of posterior mean estimators, corresponding to the conjugate normal priors, is observed. 相似文献
1000.
We consider the problem of finding the optimal dividend policy for a company whose cash reserve follows a Brownian motion with drift and volatility modulated by an observable finite-state continuous-time Markov chain. The Markov chain represents the regime of the economy. We allow fixed costs and taxes associated with the dividend payments. This optimization problem generates a stochastic impulse control problem with regime switching. We solve this problem and obtain the first analytical solutions for the optimal dividend policy when there are simultaneously fixed costs, taxes and business cycles. Our results show that the optimal dividend policy depends strongly on the regime of the economy, on fixed costs and on taxes. 相似文献