数字递推法推导等价组态

j-j耦合谱项的推导对于研究重核原子的结构和光谱十分重要,但用人工方法推导谱项十分繁琐,工作量也很大。其难点在于推导组合组态［(j)     

回溯矩阵法推求等价电子复杂组态的原子光谱项

等价电子复杂组态原子光谱项的推求方法是量子化学、结构化学研究的重要内容,此文提出了一种可运用计算机推求的新方法。它采用了计算机常用算法中的回溯法确定等价电子的微观状态,并用矩阵表示;再利用MATLAB 6．1的矩阵运算功能去挑选原子光谱项。用此回溯矩阵法计算了任意等价电子复杂组态的全部原子光谱项,其算法简明,快速准确,并能显示计算过程和中间结果,可广泛应用于结构化学的研究和教学。     

单件小批量生产排产逆序递推法应用研究

针对单件小批量型生产企业,为了保证交货期和控制原材料、在制品库存,提出一种生产排产算法--逆序递推算法.本文在算法中考虑到了生产扰动对交货期的影响,并结合实例作出逆序递推排产甘特图来指导生产.     

用相位递推法确定三相变压器的联接组

文章给出了一种快速判断三相变压器联接组的方法———相位递推法,这种方法和相量图法比较具有简单、快速、准确的特点。     

递推法在C语言项目实践中的应用技巧

通过详述两个典型的项目实践问题的解决思路,由浅入深的探究递推法在C语言项目实践中的应用及其技巧问题,最终达到会用进而善用递推法求解各种项目实践问题,从而提高独立应用C语言编程解决各种实际问题的能力。     

递推最小二乘法辨识连续带钢热镀锌退火炉模型参数

提出了用递推最小二乘法辨识连续带钢热镀锌退火炉模型参数.在已建立的连续带钢热镀锌退火炉数学模型的基础上,经过分析计算确定模型参数.考虑到最小二乘法的缺陷,选用递推最小二乘法进行参数辨识,并结合实例给出辨识结果和分析,证明了该方法的可行性.     

基于递推最小二乘法加速度计信息辅助的磁力计标定方法

由于MEMS磁力计自标定过程无法实现与MEMS加速度计间未对准误差的估计,提出一种利用加速度计矢量作为辅助信息,对磁力计的误差参数及磁力计与惯性单元间的未对准误差参数的一步估计方法.首先.对加速度计进行标定处理;然后,利用加速度计和磁力计间点积不变的性质,构造误差参数模型;最后通过递推最小二乘法完成对误差参数的迭代求解...     

基于生物不变特征的数字物理耦合方法

增强现实在医疗中的应用能有效提高医生的空间感知能力,其中的一个关键步骤就是数字模型与患者的耦合.提出一种基于生物不变特征的数字物理耦合方法,该方法利用人体特征的不变性,在数字模型和患者身体的相同特征位置放置标记点,最终通过两组标记点的转换实现自动耦合.在人体模型实验中仅使用少量的标记就能实现耦合,并具有较低的误差.     

切换系统基于反演递推法的鲁棒自适应控制

切换系统的稳定控制问题是一个重要的研究问题。基于李雅普诺夫函数的方法是研究切换系统稳定性的重要手段,但是有约束非线性系统的李亚普诺夫函数构造仍是一个难题(特别是对带有不确定性的非线性系统)。针对一类带有不确定性的严格反馈型切换非线性系统,利用反演递推法(backstepping)设计了子系统的基于李亚普诺夫函数的鲁棒自适应控制器,并证明了子闭环系统的稳定性,同时设计适当的切换律保证了整个闭环系统的稳定性。其中系统的未知不确定性及外界干扰不要求线性增长速度,并由模糊系统在线逼近。结果表明所提出方法的有效性。     

自适应宽带数字预失真理论分析和仿真

研究优化宽带性能问题,在多载波调制系统中,具有较大峰均比的宽带线性调制信号经过射频功率放大器会产生非线性失真和记忆效应.为了消除功放非线性带来的影响,提出了宽带自适应数字预失真技术,采用间接学习结构设计预失真系统,记忆多项式模型进行功放辨识,并运用递推最小二乘算法更新预失真器参数.仿真结果表明,预失真器改善带外频谱抑制25dB左右,有效地补偿了功放的非线性失真和记忆效应,提高了功放效率,对通信传输质量有了提高,并为优化设计提供了参考.     

运用微机推求组态的j—j偶合谱项

本文提出了推求j-j偶合原子谱项的系统方法,并编制了计算程序。利用本程序可方便、准确地求出各种等价组态和非等价电子组态j-j偶合的原子谱项。     

置换群理论确定等价组态原子光谱项的计算机程序ATEC

基于置换群理论导出的生成函数,编制了确定等价组态原子光谱项的计算机程序 ATEC,可计算指定组态的全部光谱项及支项,求出每种谱项出现的次数并选取基项。对于 P~1—f~(13)的所有组态,得到了与文献值完全符合的计算结果。     

二维各向同性湍流直接数值模拟的六边形谱方法及GPU实现和优化

本文在六边形傅里叶分析及六边形快速傅里叶变换的基础上,提出了二维各向同性湍流直接数值模拟的对偶六边形傅里叶谱方法和六边形傅里叶谱方法,基于二维Navier-Stokes 方程的涡度-速度形式,构造了两种六边形傅里叶谱方法的离散格式,设计了其快速求解算法,并且在GPU高性能平台上研制并优化了相应的数值模拟程序.根据方程的具体形式和六边形傅里叶谱方法的特点,从算法层面对方程的求解过程,尤其是非线性Jacobian项快速计算进行优化,经过优化之后,方程求解算法的计算复杂度减少了约30％;根据GPU的体系结构和数值模拟程序的功能要求,将计算模块全部设计为在GPU上运行的kernel函数,尽量避免内存与显存之间的数据拷贝,并在软件工程层面上对代码进行性能优化.优化后的GPU程序获得了高达50倍的加速比.在此基础上,我们对二维各向同性湍流进行了初步的数值模拟,并考察了在不同初始雷诺数条件下,能量和拟涡能随着时间的演变曲线.计算结果表明六边形傅里叶谱方法与传统的傅里叶谱方法一样高效精确.