相空间中相互垂直的相干态迭加态以及相应的双模纠缠态研究

相干态是最接近经典态的量子态，而广泛研究的相干迭加态——如奇偶相干态、Schleich的镜像迭加相干态等——则显示更多非经典效应。另外，双模及多模迭加态，特别是所谓的纠缠态，在量子信息处理如量子隐形传态和量子密码术中扮演重要角色。我们就相空间中相互垂直的相干态的迭加态进行讨论，研究其非经典特性，如光子数统计分布、正交分量压缩效应、Wigner分布函数的负性以及由此引入的非经典判别子。结果表明，这一类相干迭加态在满足某种条件下具有亚泊松光子统计分布和正交分量的压缩效应，并且参数变量在一定范围内这两种非经典效应同时存在；这些迭加态的Wigner分布中存在不同程度的负值区域．并与奇偶相干态做出了比较．计算相廊的Wigner函数积分判别子可以定最地分析其负性的深度。     

ICP方法匹配深度图像的实现

针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间的点对应条件的准则 ,同时给出了实现这种准则的数据结构以及程序设计思想 .最后 ,用真实深度图像证明此方法的有效性 ,并用“主次缝合线”法合成匹配后的深度图像     

设计结构矩阵在复杂产品协同设计过程的应用

将矩阵方法应用到复杂产品的开发过程中，用DSM（设计结构矩阵）量化表达复杂产品的设计流程，并通过DSM的分析与重构进行复杂产品的协同设计规划，以缩短产品设计周期，降低开发成本。     

容错控制器在破碎机调速系统应用中的仿真研究

针对单输入单输出多回路系统,采取一种简单的容错控制技术,当控制系统中任一传感器失效时,采用邻近回路重构控制律对水下破碎机转速控制器加以补偿,使控制系统仍能稳定且控制质量与传感器失效前相一致,并给出了其仿真结果.图6,参9.     

Rossler系统延迟时间的确定

本文用等间距划分空间格子的方法，计算了互信息。这种方法较之以等概率，划分空间格子的方法易于推广应用。数值计算表明两种方法确定出同样的延迟时间，得到同样的物理图象。我们以Ｒｏｓｓｉｅｒ系统为例，给出了正确重构的运动状态，并根据互信息函数的粗略周期行为，描述了重构中的粗略周期行为。     

基于CT算法的束团横向相空间测量

精确测量束团的发射度和横向相空间, 在高亮度电子束的产生和应用中具有重要意义. 传统测量方法在测量发射度时需要对束团在相空间内分布进行初始假设, 且只能给出相椭圆的twiss参数;基于CT(computerized tomography)算法的束团横向相空间测量方法无需先验假设, 能给出粒子在相空间内的真实分布, 测量结果更为精确. 介绍了基于CT算法的束团横向相空间测量的原理和初步实验结果, 并与四极透镜扫描法测量的结果进行了比较.     

一维问题的一种积分形式的流量重构算法

1引言我们考虑如下一维二阶椭圆边界值问题(-(β(x)p′)(x))′=f(x),x∈(a,b) p(a)=p(b)=0(1))其中β=β(x)是一恒正函数,且β∈H~1(a,b),f∈L~2(a,b)．事实上,在此条件下,我们可保证p∈H~2(a,b)(见[1],[2])．(1)之弱形式为：求p∈H_0~1(a,b)使得a(p,q)=(f,q),(?)q∈H_0~1(a,b),(2)其中a(p,q)=(?)_a~bβp′q′dx,(f,g)=(?)_a~bfqdx．给定(a,b)的一个分割α=x_0＜x_1＜…＜x_(n-1)＜x_n=b,令h=(?)(x_i-x_(i-1)),(?)_i表示通常相应于节点x_i的形状函数,即(?)_i是连续的分段线性函数且满足(?)_i(x_k)=δ_(ik),这里δ_(ik)=(?)i,k=0,1,…,n．又记V_h~0=span{(?)_1,(?)_2,…,(?)_(n-1)),取V_h~0作为p的逼近空间,则求解(1)的标准有限元格式为：求ph∈V_h~0使得     

传统文化与城市的重构及整合研究

通过对传统文化与城市的重构、整合相互关系的历史研究,从中发掘城市发展的文化脉络,指出传统文化格局的变迁,表现在意识形态领域,落后文化吸纳先进文化,促进城市形态的变更。在城市的重构、整合方面,旨在为现代的城市设计提供可鉴之路。     

He—Ne激光器的非稳定性研究：一个简化理论模型

本文从简化的激光方程出发，引入周期调制，建立－理论模型。数值计算表明，在某一参数范围内，发现方程中存在倍周期分周序列至混沌，理论与实验符合较好。     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.