脉冲激光偏振方向对氮分子高次谐波的影响——基于含时密度泛函理论的模拟

采用含时密度泛函方法,结合赝势模型和电子交换相关作用的广义梯度近似,模拟了氮分子在超强飞秒激光脉冲作用下的高次谐波产生现象,并研究了激光脉冲偏振方向对氮分子高次谐波的影响.结果表明氮分子的高次谐波谱具有典型原子谐波谱的特征;谐波谱强度随着θ(激光偏振方向与分子轴向夹角)的增大而减小.这与J.Itatanl在Nature上报道的实验结果基本一致.     

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。     

可碰并工业粉尘粒子的空间浓度分布研究

应用C S Wen统计力学的碰并理论 ,通过研究工业粉尘与墙壁之间的作用势力及粘连性质 ,给出了可碰并工业粉尘粒子的空间浓度分布     

介绍一种二元阈值方法在股票指数上的应用

二元极值的阈值方法的一个发展是用来考虑两个变量的联合分布。这个方法是建立在二元极值的点过程表示法的基础上。本文用参数 (Logistic模型 )和非参数模型对 1992 1999年的上海、深圳日收盘指数对数收益进行分析并给出分析结果。     

树映射的分布混沌

设T是个有限树,f是T上的连续映射．证明了f是分布混沌的当且仅当它的拓扑熵是正数．一些已知结论得到了改进．     

生物膜形成与发展二维动态模拟

生物膜微观结构与形态特征直接影响废水生物处理效果。混合微生物可在适宜载体表面形成各种各样的生物膜，且其形成与发展是一个动态过程。采用差分-离散复合法动态模拟二维区域上的基质传递、生物膜形成与发展过程，并探讨生物质生长时间与初始接种数等对生物膜结构与形态造成的影响。与传统生物膜模型不同之处在于其结构特性包括孔隙率、厚度和密度等都是模型输出量。     

远程操纵光场的非经典性质

考虑双模纠缠相干光场，在其中一束光场中注入一个二能级原子（处于基态和激发态线性叠加态），参与腔QED演化之后，对原子作选择性的测量，通过操纵参数的变化范围，可实现对光场非经典性质的控制。我们经过研究发现：如果对相互作用的时间t以及参与相互作用的相干光场的参数｜β｜实行一定的操纵，对于未参与相互作用的光场｜α｜，我们可以控制改变它的反聚束效应（光子数的亚泊松分布）、压缩效应等一系列的非经典性质，如果选取合适的参数和一定的演化时间，我们可以使原来的相干态光场变为反聚束光场、压缩光场等一系列非经典光场。也就是说，我们通过利用相干光场之间的纠缠关联实现了远程操纵光场的非经典性质这一目的。这一研究结果对于连续变量的量子控制和量子通信具有一定的实际应用价值。     

圆形区域内香枞芽虫的分布模型

本文讨论圆形区域内芽虫分布模型,特别研究了芽虫与天敌接触时产生与避免outbreak状态的可能性。     

关于雷诺方程SOR解法的若干探讨

逐次超松弛迭代（SOR）法是求解代数方程组应用较为广泛和有效的方法之一。此文通过对雷诺方程的求解，对SO方法求解精度判据δ和松弛因子ω选取等问题进行若干深入探讨，并通过大量的数值试验对其进行了分析研究。     

椭球等高分布族下的非中心Cochran定理

本文在椭球等高分布假定下,讨论了二次型X′AX(A为对称阵)的非中心Cochran定理。主要结果如下: 若X～EC_n(μ,L_n;g),g(x)>0为x的连续函数,且X有有限的2n阶矩。A_i,i=1,2,…,m为n×n对称阵。A=∑A_i,λ_1,…,λ_k互不相同且非零。考虑下面的条件: (a) X′A_iX■sum from j=1 to k λ_jy_(ij),(y_(i1),…(y_(ik))′～Gχ~2(n_(i1),…,n_(ik);δ_(i1)~2,…,δ_(ik)~2;g)j=1,…,m。 (b) (X′A_1X,…,X′A_mX)■(sum from j=1 to k λ_jz_j…,sum from j=(m-1)k 1 to mk λ_(j-(m-1)k)z_j)(z_1…,z_(mk))′～Gχ~2(n_(11),n_(1k),n_(21)…,n_(mk);δ_(11)~2,…δ_(1k)~2,δ_(21)~2,…,δ_(mk)~2;g) (c) X′AX(?)sum from j=1 to k λ_jy_j,(y_1,…,y_k)′～Gχ(n_1,…,n_k;δ_1~2,…,δ_k~2;g) (d) r(A)=∑r(A_i)=∑∑r(A_iE_j),A=∑λ_jE_j,E_j~2=E_j,E_jE_(j′)=0,j≠j′=1,…,k, (e) k个等式n_j=∑n_(ij)中至少有k-1个成立。则 (Ⅰ) (a),(b)■(c),(d),(e), (Ⅱ) (a),(c),(e)■(b),(d), (Ⅲ) (b),(c)■(a),(d),(c), (Ⅳ) (c),(d)■(a),(b),(c)。