（C^2—连续的）保形分段三次插值曲线

这里描述了构造保形插值曲线的一个新方法，即在每两个型值点之间的构造两段三次Ｂｅｘｉｅｒ曲线，所构造的插值曲线是局部的，保形的和是Ｇ＾２连续的。     

一类Hermite型矢量插值C1细分曲线的几何特征生成

通过切矢估计和弦长参数化方法,得到初始Hermite元素序列,定义一类Hermite型矢量插值细分模式。分析了该模式的收敛性和连续性,对满足误差要求的细分迭代层数作出估计,给出达到C1连续的条件。给初始Hermite元素增加附加条件,生成包含直线、尖点、尖角和拐点等特殊几何特征,并生成曲线的细分等距线。     

C~3连续的保凸T-B插值曲线及保形插值算法

基于三角函数的T-B样条曲线虽然具有保凸性,但曲线不通过任何控制点.现在在两个相邻控制点之间插入两个新的控制点,使改造后新的T-B样条曲线插值能够通过原来的控制点,不仅保凸、C~3连续,而且曲线的形状还可作局部修改.给出了T-B样条曲线保形插值算法的保形性条件,并给出了数值计算例子.     

(G~2-连续的)保形分段三次插值曲线

这里描述了构造保形插值曲线的一个新方法，即在每两个型值点之间构造两段三次 Ｂ氜ｚｉｅｒ 曲线，所构造的插值曲线是局部的、保形的和是 Ｇ２ 连续的     

关于扩充Laguerre节点系的Lagrange和Hermite插值

本文对基于扩充Laguerre节点系的Lagrange和Hemite插值的Lesbcsgue常数的阶建立了一个较好的估计,从而较大地改善了已有的结果。     

基于三次Hermite插值的局部特征尺度分解方法

内禀时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)方法采用线性变换获得基线信号,使得分解结果出现毛刺和瞬时频率失真现象。因此,在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC)基础上,提出基于三次Hermite插值的局部特征尺度分解方法(Cubic Hermite interpolation-Local characteristicscale decomposition,简称CHLCD),该方法能够自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量之和。首先对CHLCD方法的原理进行分析,然后给出采用CHLCD对信号进行分解的详细步骤,最后采用仿真信号和滚动轴承信号对CHLCD进行验证,结果表明了CHLCD方法的有效性。     

用细分螺线插值容许G~2Hermite数据

为使几何细分方法生成的平面螺线段插值平面容许G2Hermite数据,基于平面双圆弧插值理论提出了该方法首末端点处新的细分规则。理论分析表明,修改后的细分方法所得极限曲线是曲率单调、不变号的螺线段,且插值首末端点处的点、切向、曲率。数值算例表明,修改后的细分方法收敛速度较快,极限曲线具有较好的形状。     

三角Bezier曲线插值及其误差分析

Bezier曲线是计算机辅助几何设计中的一类重要曲线，以三次三角Bezier曲线为例，对三角Bezier曲线的性质进行了分析，并由此推出三次三角Bezier曲线比三次Bezier曲线更光滑。然后，由连续函数f在给定区间[a，b]上的分割△：a=t0〈t1〈…〈tn-1〈tn=b和函数值f（ti），导出了三次三角Bezier曲线插值算法，并对插值的整体误差和节点区间[ti，ti＋1]内的误差进行了分析估计；最后给出的应用实例验证了上述结论。     

基于Hermite插值的简化风场模拟

针对传统Deodatis谐波合成法的模拟效率受Cholesky分解次数制约的问题,通过对互谱密度矩阵分解引入Hermite插值,推导了基于Hermite插值的简化风场模拟方法,将传统谐波合成法中的Cholesky分解次数由n×N次缩减为n×2k次（2k < N）,从而大幅度提升了传统谐波合成法的计算效率。以某大跨度三塔悬索桥主梁风场模拟为例,分别基于传统Deodatis法、三次Lagrange插值法、Hermite插值法模拟了时长为4096 s的脉动风速时程,三者在模拟耗时与模拟精度方面的对比表明：Hermite插值法与Lagrange插值法均能显著提高传统谐波合成法的模拟效率;Hermite插值法的模拟效率略低于三次Lagrange插值法,但其对H矩阵的模拟精度明显高出一个层次,因而Hermite插值法在风场模拟中表现更优。采用基于Hermite插值的简化方法,模拟脉动风速的功率谱与相关函数均能与目标值吻合较好,表明所模拟的脉动风速仍具有较高的保真度。在此基础上,通过插值间距的优化分析给出了插值间距的建议取值区间。     

Hermite－Fejer型插值多项式的逼近阶

主要研究Ｈｅｒｍｉｔｅ－Ｆｅｊｅｒ型插值多项式Ｋｎ（ｆ；ｘ）逼近Ｃ１连续函数类时的逼近阶，改进了Ｈ．Ｈ．Ｇｏｎｓｋａ的结果［１］，并且证明了当ｆ（ｘ）∈Ｃ１［－１，１］时，对于特殊函数类Ｈ１ｗ，Ｋｎ（ｆ；ｘ）的逼近阶是不能改进的     

一种有理保形插值及其收敛阶

给出了一种具有某种特性的有理保形插值函数,讨论了它的收敛阶,这对有关问题无论是理论研究,还是实际应用都具有一定的意义。     

精确华宁不等式与最佳 Hermite 插值结点组

利用Hermite插值误差的余项估计式,在最大框架下确定了Sobolev空间在最大和平均范数下逼近问题的最优Hermite插值结点组,并对在Hermite插值结点组上Hermite数据为零的函数给出了计算华宁不等式最佳常数的方法。先利用构造辅助函数的方法给出了Hermite插值误差的一种估计式,在此基础上把华宁不等式最佳常数的计算转化为一个显式积分表达式,并用两个例子来说明结果。同时在最大框架下给出了Sobolev空间利用Hermite插值逼近误差的准确值,并找出了当Hermite插值结点个数固定时的最优Hermite插值结点组。对一些特殊情形,给出了最优插值结点组的显式表达式;对于一般情形,把最优插值结点组的计算归结为求一些具体函数的最小值点。利用Mathematical计算了华宁不等式最优系数的一些具体值。     

反周期函数的一种Hermite仿三角多项式插值逼近

杜金元等在2004年给出了Hermite仿三角多项式插值问题的基函数,且在插值函数具有一定解析性的条件下给出了余项公式。本文给出了反周期函数的一种Hermite仿三角多项式插值逼近,其对任意反周期连续函数都是收敛的。我们给出了收敛速度的一种估计。     

现代家具设计中几何形态的应用

几何形态以其整齐的构造,明快的线条,简洁的语言,为不同理念的设计师所青睐,成为永不褪色的艺术语言。现代家具设计中几何形态的应用主要经历了萌芽、成长、成熟以及多元化发展4个阶段。家具设计中几何形态的造型方法主要有几何形体的分割、切削、分裂、组合、叠加、扭、曲、挤、接等。     

基于形状保持主动轮廓的椭圆状目标检测

本文通过形状约束方程(组)与一般主动轮廓模型结合,将目标形状与主动轮廓模型融合到统一能量泛函模型中,提出了一种形状保持主动轮廓模型即曲线在演化过程中保持为某一类特定形状.模型通过参数化水平集函数的零水平集控制演化曲线形状,不仅达到了分割即目标的目的,而且能够给出特定目标的定量描述.根据形状保持主动轮廓模型,建立了一个用于椭圆状目标检测的统一能量泛函模型,导出了相应的Euler-Lagrange常微分方程并用水平集方法实现了椭圆状目标检测.此模型可以应用于眼底乳头分割,虹膜检测及相机标定.实验结果表明,此模型不仅能够准确的检测出给定图像中的椭圆状目标,而且有很强的抗噪.抗变形及遮挡性能.     

级联双稳随机共振和基于hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用

针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振 (Cascaded Bistable Stochastic Resonance,简称CBSR)降噪和局部均值分解（Local Mean Decomposition,简称LMD）齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。       

The Geometric Phase

Abstract

The change in the phase of a beam of light produced by a cyclic change in its state of polarization is an example of the geometric phase that can be verified by interferometric measurements. This paper presents a quantum-field theoretical analysis of the geometric phase interferometer in the limit of a small photon number, as well as some experimental results that confirm that the optical effects due to the geometric phase persist down to the single-photon level.