正定矩阵标准型的复合矩阵的一般形式

实对称正定矩阵的复合矩阵正定性的研究已有结论,但对于一般意义下的正定矩阵的复合矩阵是否仍然是正定的研究需要利用一般的正定矩阵的标准形的复合矩阵进行讨论,给出了一般公式及具体算法,为讨论其复合矩阵的正定性提供了基础条件.     

退火温度对Fe基纳米晶粉芯磁致频移特性影响的研究

研究了充有不同温度退火Fe基纳米晶粉芯LC回路的磁致频移特性（MFS），发现充有不同温度退火Fe基纳米晶粉芯LC回路的磁致频移不同，充有经600℃退火Fe基纳米晶粉芯LC回路的磁致频移最灵敏。     

声流现象的研究及其应用

本文从声流产生的机理出发，综合了影响声流的诸因素，介绍了声流现象的检测方法及声流效应的应用。     

k阶伴随矩阵C*k(AB)的性质

对于给定的数域F上的n阶矩阵A,给出并证明了k阶子式阵Ck(AB)的伴随矩阵C*k(AB)的一个性质:C*k(AB)=C*k(B)C*k(A),从而使一般意义下的伴随矩阵的性质(AB)*=(B)*(A)*得到推广.     

一种频标变换的方法

对基准频率进行变换通常采用锁相环路或频率搬移电路，前者作为一个环路电路肯定复杂，调试难度增加，后者由于需要混频器或乘法器也存在类似问题．该文介绍的基准频率变换方法实质上是一种频率搬移法。采用MOTOROLA公司生产的MC14011、CMOS与门非电路及模块化晶体带通滤波器可使电路大大简化．调试十分方便。实验结果表明，具有工作可靠、稳定度高、体积小等特点。文中还讨论了工作原理和设计要点。     

FeCoB非晶粉末吸波性能研究

为研究FeCoB非晶粉末的吸波性能,利用单棍快淬法和高能球磨工艺制备FeCoB非晶粉末,以石蜡为基体,用模压法制备出非晶粉末复合材料,利用XRD,SEM和网络矢量分析仪,研究了不同质量分数的FeCoB非晶粉末对复合材料吸波性能的影响.结果表明:随着FeCoB非晶粉末质量分数的增加,复合材料的吸波性能呈现先增强后减弱的态势;在质量分数为60%时,其最大反射损耗值达到了-50.3 d B,此时涂层厚度仅为2.5 mm,并且具有5.92 GHz(RL-10 d B)的有效吸收宽频特性.说明60%质量分数的FeCoB非晶粉末复合材料具有非常优异的吸波性能.     

Fe76Si7.6B9.5P5C1.9合金带的纵向巨磁阻抗效应

利用单辊快淬法制备宽0.35 mm,厚0.033 mm的Fe76Si7.6B9.5P5C1.9非晶薄带,具有明显的纵向巨磁阻抗效应,最大磁阻比达到754%.氮气保护条件下进行热处理的样品,最大阻抗比和灵敏度都有明显提高,440℃退火1 h的样品最大阻抗比达到1 196%,灵敏度为715%/(A·m-1).     

基于巨磁阻抗效应表征材料磁结构的模型

研究了一种可用于磁结构表征的基于巨磁阻抗效应分析材料磁结构的模型.在建立巨磁阻抗效应与简化磁结构对应关系模型的基础上,结合磁化矢量正交分解手段,通过调节巨磁阻抗效应与简化磁结构对应关系模型特征参量的方法,获得了各种形状的巨磁阻抗曲线,根据拟合得到的解叠子谱特征,可获知材料内部磁结构的组成和特征.研究结果对于磁性材料内部磁结构的新型表征方法及其内部结构的控制具有重要的意义.     

在线富集/高效液相色谱与电感耦合等离子体质谱联用测定玩具中超痕量可迁移六价铬

采用在线富集/高效液相色谱(HPLC)与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)联用技术,建立了玩具中超痕量可迁移六价铬的测定方法。以10 mmol/L硝酸铵为流动相,样品在Agilent BIO WAX NP5阴离子交换柱(4.6 mm×50 mm,5μm)中富集,再通过阀切换,以75 mmol/L硝酸铵将六价铬洗脱至Dionex AG7阴离子柱(4.0 mm×50 mm,10μm)中分离,最后经ICP-MS进行分析。优化得到在线富集时间为4 min,进样量为900μL,富集流速为0.4 mL/min,洗脱流速为0.6 mL/min。结果显示,六价铬在2～20 ng/L范围内线性良好,检出限为1.93 ng/L,相对标准偏差(RSD)为3.9%。与直接进样相比,浓缩因子约为8.1倍,富集效率约为90%。对欧盟玩具安全指令2009/48/EC规定的3类玩具材料在5、10 ng/L的浓度水平下进行加标回收,回收率为93.4%～111%。     

GPU引发的计算化学革命

综述了图形处理器(GPU)在计算化学中的应用和进展.首先简单介绍了GPU在科学计算中应用的发展,然后分别详细讲述了迄今几个使用GPU和CUDA(compute unified device architecture,显卡厂商Nvidia推出的计算平台)开发工具设计的量子化学计算和分子动力学(MD)模拟的算法和程序,尤其对目前唯一完全使用GPU技术开发的量子化学计算软件TeraChem做了完备的介绍,包括算法、实现的细节和程序目前的功能.此外,本文还对GPU在计算化学上将会发挥的作用做出了极为乐观的展望.