关于石油工程中采油的技术质量要求分析

石油工程中,采油技术质量的高低,将直接对石油的采收率带来直接的影响。所以作为新时期背景下的石油企业,必须在石油工程中掌握采油技术质量要求,才能更好地促进采油质量的提升。     

矩阵条件数及高斯算法平滑分析的进一步研究

算法的复杂度平滑分析是对许多算法在实际应用中很有效但其最坏情况复杂度却很糟这一矛盾给出的更合理的解释.高性能计算机被广泛用于求解大规模线性系统及大规模矩阵的分解.求解线性系统的最简单且容易实现的算法是高斯消元算法(高斯算法).用高斯算法求解n个方程n个变量的线性系统所需要的算术运算次数为O(n³).如果这些方程中的系数用m位表示,则最坏情况下需要机器位数mn位来运行高斯算法.这是因为在消元过程中可能产生异常大的中间项.但大量的数值实验表明,在实际应用中,需要如此高的精度是罕见的.异常大的矩阵条件数和增长因子是导致矩阵A病态,继而导致解的误差偏大的主要根源.设-A为任意矩阵,A是-A受到微小幅度的高斯随机扰动所得到的随机矩阵,方差σ²≤1.Sankar等人对矩阵A的条件数及增长因子进行平滑分析,证明了Pr[K(A)≥α]≤(3.64n(1+4√log(α)))/ασ.在此基础上证明了运行高斯算法输出具有m位精度的解所需机器位数的平滑复杂度为m+71og₂(n)+3log₂(1/σ)+log₂log₂n+7.在上述结果的证明过程中存在错误,将其纠正后得到以下结果:m+71og₂n+3log₂(1/σ)+4√2+log₂n+log₂(1/σ)+7.367.通过构造两个分别关于矩阵范数和随机变量乘积的不等式,将关于矩阵条件数的平滑分析结果简化到Pr[K(A)≥α]≤(6√2n²)/α·σ.部分地解决了Sankar等人提出的猜想:Pr[K(A)≥α]≤O(n/α·σ).并将运行高斯算法输出具有m位精度的解所需机器位数的平滑复杂度降低到m+81og₂n+3log₂(1/σ)+7.实验结果表明,所得到的平滑复杂度更好.     

语义对等网构造及搜索机制研究

对等网文件共享系统能否成功极大地取决于搜索机制的多样性和扩展性。当前支持分布式Hash表(DHT)功能的结构化系统(如CAN)易扩展但不能有效地支持部分匹配的查询，而基于扩散的非结构化系统(如Gnutella)支持多样化查询但不易扩展。提出了一种新的对等网体系结构。基于CAN构造的pGroup介于结构化和非结构化之间：结点根据内容的类别自组织在一起，具有相同类别的结点相互关联构成语义对等网(semantic peer-to-peer networks，SPNs)。针对不同的查询行为，提出了相应的搜索算法。实验表明，pGroup比Gnutella的扩展性好，搜索效率高。