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关键词： 新生儿败血症   特征值   Nature   封面文章   解算器   量子化学   合生素  

摘要： 减少新生儿败血症Nature封面:准备行动。Nature杂志第7668期封面文章报道了在印度农村地区使用合生素预防婴儿败血症的策略。新生儿败血症是全球范围内导致婴儿死亡的主要因素,婴儿早期败血症导致全球每年有100万人死亡,其中大多数发生在发展中国家,目前还没有有效的预防手段。科学家在印度奥里萨邦开展了一项随机安慰剂对照试验。他们让149个村庄的新生儿口服处方

关键词： 电力系统   小干扰稳定   特征值   机电振荡模式   模型降阶  

摘要： 大区域电力系统的互联和系统控制器的多样化、复杂化,导致系统动态方程数急剧增加。“三华”电网中,小干扰稳定分析的状态矩阵的维数已达两万多。求解全维特征值的QR算法具有数值稳定性强的明显优势,但在用于大规模电力系统稳定分析时,舍入误差的影响可能会导致求解失败。本文分析了特定模式降阶法的算法结构和计算过程,特定模式降阶法将状态变量按照特征值灵敏度排序并降阶,采用改进Raleigh商逆迭代计算机电模式的特征值。由于一个降阶模型只能准确计算出一个机电模式特征值,计算效率较低。实际系统中,部分机电模式特性相似或相近,在误差允许范围内可以共用一个降阶模型。本文的主要工作有两个:一是将机电模式分组;二是确定分组内发电机的最优台数。特定模式降阶法的改进。选择发电机组对功角变量的相关因子作为依据,将机电模式分组,每一组共用一个降阶模型,从而大幅减少计算量。降阶模型优化分析。参照一般控制系统的模型降阶方法,确定本文的模型降阶优化思路。通过比较模型中保留的发电机台数不同时,特征值的计算精度,来确定在保证计算精度的前提下,模型中发电机的最优台数。在23机系统和70机系统中进行计算验证。利用相关因子将机电模式分组,参照模型降阶方法的思想优化降阶模型,来计算大规模电力系统机电模式特征值,避免了QR全维特征值法在状态矩阵维数巨大时的求解失败,一个降阶模型可以算出多个机电模式特征值,进一步提高计算效率。

关键词： Sturm-Liouville问题   Dirichlet边界条件   加权Lyapunov 型不等式   加权可积空间   极值  

摘要： 本文主要考虑带有Dirichlet边界条件的Sturm-Liouville问题,主要研究工作如下:第二章,我们利用Green函数和Mercer定理建立了加权的Lyapunov型不等式,它是对经典的Lyapunov不等式的推广;其次,我们获得了不等式成立的最佳常数,并且证明了不等式在分布意义下可取等号.第三章,给定一个特征值,在加权可积空间下,我们利用已建立的加权的Lyapunov不等式,得到了势函数在该空间下的范数的极值定量公式;其次,给定加权可积空间内的一个闭球,当势函数属于闭球时,我们得到了第n个特征值的极值.

关键词： 填筑体   智能压实   压实度   线性相关  

摘要： 连续与智能压实控制技术是压路机具与填筑体相互作用的一种质量监管装置,它由量测系统、振动压路机以及被压对象组成。结合卫星定位系统厘米级定位可以对接下来的施工路段进行压实度的控制,摸索可控参数对压实度的影响,实时准确定位其位置的CMV值,对该点位的CMV值与灌砂法得到的压实度值进行分析等。结合现场情况,不断完善连续与智能压实控制系统,以便于研究分析,提高工程质量,以及优化远程传输系统。为了研究智能压实技术对填筑体路基压实度,建立了以填筑体为离散体——“质量块~弹簧~阻尼”模型以及振动压路机响应信号处理模型——谐波比模型。以白洋淀大道作为试验场地,对在三种土路基材料下,运用MGYS-Ⅲ连续压实控制系统连续压实进行研究分析。对智能压实控制指标CMV与灌砂法得到的压实度值进行相关分析与回归分析。本文的主要研究内容与结论如下:(1)通过对高含水率填料压实度值、改变填料的均匀度与CMV连续图谱进行对比,以及路基压实薄弱对比反映了连续与智能压实系统能较全面的反映路基的填料和压实状况。(2)MGYS-Ⅲ系统结合卫星定位系统厘米级定位可以对接下来的施工路段进行压实度的控制,压实遍数的控制。(3)与常规检测方法结合起来,可以使常规检测的抽样控制变为关键(薄弱)区域控制,大量减少常规检测的数量,并且可以确认常规检测不合格点所处的范围。(4)无论是常规检测还是连续检测,都是对路基结构抵抗变形能力的某种度量。连续检测结果与常规检测结果之间在统计学意义上具有正相关关系。(5)由点的抽样检测转变为覆盖整个碾压面的全面监控与检测,现场可视化显示压实结果。

关键词： partially symmetric tensor   M-eigenvalue   Z-eigenvalue   weakly symmetric  

摘要： In this paper, we present the connection between the M-eigenvalues of a fourth-order partially symmetric rectangular tensor and the Z-eigenvalues of a new fourth-order weakly symmetric square tensor by using the symmetric embedding technique. Based on this, the M-eigenvalue problem can be converted to be the Z-eigenvalue problem. Then we compute the M-eigenpairs by the spectral projected gradient(SPG) method that is for computing the Z-eigenpairs. Some numerical results are reported at the end of this paper.

关键词： p53家族基因   CGR   基因签名   特征向量   层次聚类分析  

摘要： p53基因是迄今为止发现与肿瘤相关性最高的基因,家族成员p63、p73在结构和功能上与其具有很高的同源性,因此如何使用有效的数学方法挖掘更准确的p53家族的生物信息,将对肿瘤的预防和控制具有重要意义。本文以p53家族的mRNA完整CDS序列为研究对象,采用特征提取方法对序列的表达信息进行识别,并运用层次聚类分析方法对p53家族基因序列进行分析。具体工作概括如下:(1)基因签名是一种新兴的基于特征提取的基因表达信息识别方法,能够有效的识别基因的一些生物信息。本文在原基于CGR方法的基因签名上,引入具有一定物理特性的核苷酸游离电子平均能量(EIIP),建立了一种新的E基因签名方法。同时,定义两序列间的E欧氏距离及e均方差公式,并对相关物种进行层次聚类分析。通过对16个物种的p53家族基因mRNA完整CDS序列进行E基因签名得出,在每种基因中均有物种关系越近,基因签名相似度越高的结论。(2)除了根据CGR图形构造原理进行基因签名外,本文还利用CGR方法构造一个12维特征向量对mRNA序列进行数值刻画,并定义了欧氏距离为序列间的距离。再依据此欧氏距离对16个物种的p53家族基因序列进行层次聚类分析,并将聚类结果与原来仅利用8维特征向量得到的聚类结果作对比,发现使用12维特征向量刻画基因序列的方法更合理。(3)为避免序列有效信息的丢失,综合序列CGR游走,平均功率谱,EIIP值和碱基实数化4个特征指标,建立一种多指标物种相似性分析方法,并对多个物种的p53家族基因的mRNA序列作出聚类谱系图进行层次聚类分析。聚类结果与实际相符,说明使用四重特征指标方法对基因序列进行刻画,能够较全面反映序列的生物信息。

关键词： 反三角算子矩阵   特征值   代数指标   正交性   完备性  

摘要： 本文主要研究了 Hilbert空间中反三角算子矩阵的特征值问题,基于其块算子元的性质分别给出了 的代数指标为1的条件和特征向量组的正交性,进一步,得到了其特征向量组在Cauchy主值意义下完备的充要条件.此外,还给出实例说明了结果的有效性.

关键词： 图能量   特征值   最大度   点覆盖数   边控制数  

摘要： 对于一个无环无重边的简单图G,分别用V(G)和E(G)来表示图G的点集和边集.如果E(G)的子集F满足不在集合F中的任意一条边都至少与F中的一条边相邻接,则F称为G的边控制集.G的最小边控制集中所包含的边的条数称为图G的边控制数,记作θ(G).图G的能量ε(G)是G的所有特征值的绝对值之和.我们知道图的一个代数不变量——图的能量在图理论中占据重要地位,它在物理、化学等领域也有着广泛应用.Gutman将能量的概念推广到所有简单图,他定义简单图G的能量为ε(G)=(?),其中λ1,...,λn是G特征值.显然,如果我们能计算出一个图的特征值,我们就能立刻知道它的能量.但计算大规模矩阵的特征值是非常困难的,即使对于像邻接矩阵A(G)这样的(0,1)-对称矩阵也是十分困难的.于是,许多研究者便对某些图类建立了很多能量的上、下界来估计这一不变量.本文主要研究图G的能量与边控制数之间的关系.主要内容如下:第一章介绍与图的能量有关的研究背景和现状.第二章介绍了与本文有关的概念和已知的结论.第三章我们研究一种特殊情况——图的控制集为一条边时图的能量.第四章用先用图的边控制数证明了图能量的下界.如果G边控制数为θ的连通图,则ε(G)≥ 2θ,等号成立当且仅当G是完全二部图Kθ.θ.接着用图的边控制数证明了图能量的上界.ε(G)≤2θ(?)+(θ2-θ)((?)+ 1)Δ上界可达当且仅当G是由一条边连接两个K1,Δ-1的中心点得到的图形,其中Δ是G的顶点的最大度.

关键词： 水稻   MATLAB   特征值   LVQ算法  

摘要： 本系统是基于图形处理技术对水稻进行选种分析的系统。该系统以MATLAB为平台,编写程序调用摄像头采集被测水稻图像,运用多种图像处理算法对图像进行灰度处理、滤波处理、去噪处理,边缘检测等,提取图像中所需要的多个二维特征值并实时存储到SQL数据库中。最后利用newlvq函数创建一个LVQ神经网络,将训练参数与采集到的水稻特征值相比较,挑选出最适合种植的水稻种子。

关键词： 理想多维线性分布样本集   特征提取   行列式   向量   第三样本   机器学习  

摘要： 由于神经网络训练直接由样本集合得到分界平面,在分配出错样本之间来回调整权值,而没有对样本集合本身进行处理,导致延展性较差。比如训练样本A中表现良好的神经网络,在样本B中可能表现较差。而如果同时进行样本A及样本B的训练,则可能面临用时过长的问题。如果对样本集合进行特征提取及化简,则可将任务分配和联合处理。如此,将大幅度提升分界平面的适用范围。