复合有限自动机系统的不透明度

本文研究了由两个有限自动机组成的复合系统的不透明度的性质.利用J.-Y.Yao在其工作中给出的单个有限自动机系统的基本性质与算法,得到了复合系统是透明的和不透明的充要条件.     

硅钡合金中钡的测定

硅钡合金是球铁生产中常用的高效长效孕育剂和炼钢强脱氧剂 ,其钡的质量分数为 0 .6%～ 40 % ,硅的质量分数为 40 %～ 70 %。报道过的测定钡的分析方法很多[1,2 ] ,通常采用硫酸钡重量法测定或以硫酸钡沉淀的形式与干扰元素分离 ,继续以 EDTA配合滴定法测定钡。试验了在乙酸 -乙酸钠缓冲溶液中 ,以氨三乙酸为掩蔽剂与铁生成稳定的 NTA- Fe配合物 ,铬酸铵沉淀钡为铬酸钡 ,与共存的干扰元素分离。用稀盐酸溶解铬酸钡沉淀 ,以硫酸亚铁铵标准溶液滴定铬酸根 ,间接求出钡的含量。方法重现性较好 ,回收率大于 99% ,相对标准偏差为 0 .2 7%。1…     

基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法研究

主要研究了一种新的基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法。海量恒星的α元素(O, Mg, Si, Ca 和Ti)丰度信息将有助于我们了解银河系的演化进程。但目前从中低分辨率光谱中确定α元素丰度的方法主要是模板匹配法,但该方法算法复杂,优化参数较为困难且对噪声敏感,因此有必要研究新的方法。实验结果显示,LASSO算法对ELODIE光谱的α丰度的估计精度为0.003(0.078)dex。为验证光谱分辨率变化对LASSO算法结果的影响,我们首先用ELODIE光谱通过高斯卷积得到了分辨率为42 000, 21 000, 10 500, 4 200和2 100的光谱,然后使用LASSO算法估计α元素丰度,精度分别为0.003 3(0.078)dex,-0.05(0.059)dex,-0.007(0.060)dex,0.008 0(0.069)dex和-0.004 5(0.067)dex。上述结果证明LASSO算法对分辨率变化不敏感。为验证LASSO算法对信噪比变化的鲁棒性,使用ELODIE光谱分别构造了信噪比为30, 25, 20, 15和5的光谱。LASSO算法在上述数据集上的精度分别为-0.002(0.076)dex, -0.09(0.073)dex, 0.003 6(0.075)dex, 0.007 6(0.078)dex 和-0.009(0.08)dex,因而LASSO算法对信噪比变化不敏感。因此,LASSO算法适用于低分辨率低信噪比的LAMOST和SDSS光谱。LASSO算法在SDSS光谱上的估计精度为0.003 7(0.097)dex,而在球状星团和疏散星团成员星上的结果显示LASSO算法给出的丰度与文献给出α丰度值误差在1σ以内。因此,LASSO算法能够用于估计恒星的α元素丰度。     

正特征函数域上两类形式幂级数的超越性

本文研究了J.-Y. Yao引入的两类形式幂级数. J.-Y. Yao利用其建立的超越性判别准则,得到了它们在函数域上超越的充分必要条件, 而本文将利用一种更为简单直接的方法来证明上述结论.