纳米MOS器件的设计模型

几十年来，MOS器件一直遵循摩尔定律不断发展，对于缩小到纳米尺度的MOS器件，量子效应更加突出。研究纳米尺度MOS器件的物理问题，以及适用于纳米MOS器件的设计已成为当前微电子领域重要研究内容。本文简要介绍和评述了纳米MOS器件的设计模型．并对基于非平衡态格林函数以及薛定谔方程和泊松方程自洽解的器件模型应用进行了举例说明。     

A note on the value function for constrained control problems

We consider the Mayer optimal control problem with dynamics given by a nonconvex differential inclusion, whose trajectories are constrained to a given set and we obtain a relation between the costate function that appears in the maximum principle and the value function. This relation extends the known conditions existing in the literature for unconstrained problems to those for problems under state constraints.     

Experimental and modeling approaches of MR behaviors under large step strains

Rheological properties of MR fluids under large step strain shear are presented in this paper. The experiments were carried out using a rheometer with parallel-plate geometry. Under the large step strain shear, MR fluids behave as nonlinear viscoelastic properties, where the stress relaxation modulus, G(t, γ), shows a decreasing trend with step strain. The experimental results indicate that G(t, γ) obeys time-strain separability. Thus, a mathematical form based on finite exponential serials is proposed to predict MR behavior. In this model, G(t, γ) is represented as the product of a linear stress relaxation, G(t), and the damping function, h(γ), i.e. G(t, γ)=G(t) h(γ). G(t) is simply represented as a three-parameter exponential serial and h(γ) has a sigmoidal form with two parameters. The parameters are identified by adopting an efficient optimization method proposed by Stango et al. The comparison between the experimental results and the model-predicted values indicates that this mathematical model can accurately predict MR behavior.     

住宅设计的分析与研究

总结了住宅设计的发展,概括了住宅各个功能区的特点。通过设计的实例说明了各不同功能区的设计,成果可供进一步的研究参考。     

个性化公开密钥系统的设计

论文提出利用用户提供的个性化信息来随机产生关联大素数,保证了素数选取的随机化、个性化,提高了RSA算法的安全性。     

径向基函数神经网络的再学习算法及其应用

为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究.     

叠前地震数据优化处理技术分析

由于叠前时间偏移成像是在叠前数据上进行的，因此对数据的质量要求较高。针对这一问题进行了数据优化处理技术研究，研究的基础资料是胜利油田渤深6区块的三维地震数据，首先对资料的质量进行了分析一由于是拼接资料，因此存在着能量不均衡、覆盖次数不均匀、坡形不一致以及各类干扰发育等问题；然后针对这些问题研究了时间-空间域内分频随机噪声衰减、频率一空间域相干噪声衰减、波形匹配处理和数据拟合三维随机噪声衰减等4种处理方法，分别取得了很好的处理效果；在对实际资料进行数据优化处理时，根据资料的特点采用了合适的组合方式，处理后资料的品质得到了较大提高，相干噪声、随机噪声得到了有效衰减，波形一致性得到了恢复，中、深层有效频率和有效能量得到了加强。     

利用整合区域特性约束提高孔隙率模拟精度

本文将空间结构变化的要求与动态资料确定的储量共同作为约束,建立了包含两个约束条件的目标函数, 应用模拟退火算法对孔隙率的空间分布进行预测。在实现过程中,通过初始控制参数的给定及目标函数修改提高了运算效率。由于目标函数有效地整合了静、动态信息,从而降低了模拟结果的不确定性．提高了模拟的精度。合成数据及实际数据的模拟试验表明,整合区域特性约束不仅提高了孔隙率模拟精度,而且算法收敛快、稳定性高。     

聚合物熔体的非等温平板收缩流动的数值模拟

用有限元法模拟了Carreau流体在4：1平板收缩口模中的非等温挤出流动，采用3节点的三角形单元对速度、压力和温度进行等阶插值，运用特殊的罚函数处理流体的不可压缩条件，解决了压力场的数值振荡问题，并用改进的Newton迭代法对非线性方程进行求解，成功地计算了Carreau流体在平板收缩流动中的速度、压力、粘度以及应力的分布，同时得到温度场的分布，计算的应力分布与实验的结果及Renardy的分析结构相符。     

虚拟演播室的功能及其应用

虚拟演播室是传统视频技术与计算机虚拟现实技术相结合的产物 ,它可以把现场视频与计算机影像等实时、无缝地合成在—起 ,是对传统电视演播室的一次重大变革。主要讨论虚拟演播室的工作原理、功能及其应用