碘与铯同位素高自旋带结构的区别

理论上指出由于在单粒子能级图上,扁椭球和长椭球的两侧均存在下降轨道,因此Z=52－56原子核会有低位的扁椭球转动带.最近对碘和铯同位素的高自旋带结构进行了仔细的实验研究,发现碘同位素中除有长椭球转动带外,确有质子h_11/2、g_7/2和d_5/2组态的扁椭球转动带.但是在铯同位素中,迄今都只发现长椭球转动带,而未发现扁椭球转动带.利用新调整过的Nilsson参数,进一步作了计算.结果表明,对于扁椭球形状,碘同位素的壳修正能及自洽对关联的绝对值均大于铯同位素的;而且碘同位素与铯同位素比较,带头扁椭球与长椭球能量差,也更有利于扁椭球形变.这一切结果均密切联系于单粒子能级图上存在一个扁椭球质子54能隙的事实.     

描述高自旋体系的密度算符方法

提出了一种描述高自旋弱偶合体系NMR实验谱的密度算符方法,给出了高自旋体系密度算符在自旋偶合作用下的演化公式。以氘核(²D)为例,计算了重聚INEPT和同核COSY实验谱。     

笔式高压测试仪

超过一万伏以上高电压的测试,往往需要较复杂的贵重仪器,本测试仪巧妙的运用笔式验电器、感应盘和可变电容盘,达到可以改变量程范围测量高电压,在被测高电压端和一绝缘金属球相联,可测量由1万伏到10万伏以上的直流高电压,误差在20％左右,该仪器结构简单,使用方便,价格仅为大型高压测试仪的十几分之一。一、工作原理本仪器是根据静电感应原理,装置见图2。所测高电压端连接的球体在高电压充电作用下带电,在其周围产生静电场,当带验电器的感应盘处于该静电场中时,因为验电器的感应盘受到较大的感应作用,很容易使笔式验电器的石英丝张开,在验电器的放大镜标尺上,从标线的移动可以确定高压球体的电位,该电位也就是所测高电压的电位。     

解析对冲基金经理人的收费最大化问题

由于近年来对冲基金发展迅速,对冲基金经理人收费最大化问题也成为学者关注的焦点。文中将研究对冲基金经理人价值最大化的2篇文章作对比,其次考虑在只收取激励费和高水位线有增长率的情况下,分析对冲基金经理人的价值最大化问题。     

青藏高压东侧偏北大风对梅雨暴雨影响的合成分析

利用常规观测资料对1991～1996年江淮地区梅雨大暴雨期的高、低层流场进行合成诊断分析,结果表明,梅雨期暴雨时,在对流层上部,由于青藏高原向东扩、在高压东侧出现偏北大风轴,由此构成的高空辐射区随着高压的东移而东移,它常常位于低空急流前端的上空、形成上层东北风,下层西南风的特殊耦合关系。     

高频地波雷达的东海试验

“高频地波雷达海洋环境监测技术”是由武汉大学主持的国家“863”计划海洋领域的重大课题,本课题组研制了两套高频地波雷达OSMAR2000,并于1999年底,在浙江省舟山市朱家尖和宁波市象山分别建立了两个雷达实验站,进行了一年的现场自检试验和与传统海洋测量仪器的对比验证试验.试验结果表明,雷达探测海流和海风的距离达到200km,探测浪高的距离达到120km,系统整体性能达到国外同类雷达20世纪90年代后期先进水平.     

宽视场航空高光谱成像仪光学系统设计

宽视场大相对孔径航空高光谱成像仪已成为航空海洋水色遥感等领域的迫切需求,根据宽视场和大相对孔径的研究目标,采用离轴两镜消像散望远镜和改进型Offner光谱仪匹配的结构型式,设计了一个视场40°、相对孔径1/2.2、工作波段0.4~1.0μm的航空高光谱成像仪光学系统,在传统Offner光谱仪中插入同心弯月透镜来提高Offner光谱仪的相对孔径和成像质量.运用光学设计软件ZEMAX对高光谱成像仪光学系统进行了光线追迹和优化设计,并对设计结构进行了分析.结果表明:光学系统各个波长的光学传递函数在奈奎斯特频率28lp/mm处均达到0.67以上,谱线弯曲和谱带弯曲均小于6.5%像元,便于光谱和辐射定标,完全满足设计指标要求,且体积小、重量轻,适合航空遥感应用.     

高光谱技术结合CARS算法的库尔勒香梨可溶性固形物定量测定

由于高光谱数据量大、维数高,光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键变量提取较为困难,同时,高光谱图像的获取会受非单色光、杂散光、温度等多种因素的影响,从而使高光谱数据与待测性质之间有一定非线性关系。为此,提出采用正自适应加权算法(CARS)对可见-近红外高光谱高维数据进行关键变量筛选,并与全光谱和经典变量提取方法SPA,MC-UVE,GA和GA-SPA方法进行比较。以200个库尔勒香梨为研究对象,采用SPXY方法将样本划分为校正集和预测集,校正集和预测集分别包含150个和50个样本。基于不同方法筛选的变量,分别建立线性PLS模型及非线性LS-SVM模型,r2,RMSEP和RPD用于模型性能的评估。综合比较发现,GA,GA-SPA和CARS变量筛选方法能够有效地筛选出原始高光谱数据中具有强信息且对外界影响因素不敏感的变量,适用于高光谱数据关键变量的提取,其中CARS变量筛选效果最佳,基于CARS获取的关键变量构建的非线性LS-SVM库尔勒香梨SSC含量预测模型获得了最优的预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.851 2,0.291 3和2.592 4。研究表明,CARS方法是一种有效的高光谱关键变量筛选方法,利用高光谱数据,非线性LS-SVM模型比线性PLS模型更适合于香梨品质的定量预测。