Lattice Solid/Boltzmann Microscopic Model to Simulate Solid/Fluid Systems-A Tool to Study Creation of Fluid Flow Networks for Viable Deep Geothermal Energy

SUMMARY:Realizing the potential of geothermal energy as a cheap, green, sustainable resource to provide for the planet’s future energy demands that a key geophysical problem be solved first:how to deve...     

Recent Development in Numerical Simulation of Enhanced Geothermal Reservoirs

This paper briefly introduces the current state in computer modelling of geothermal reservoir system and then focuses on our research efforts in high performance simulation of en-hanced geothermal rese...     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

Reconceptualising equilibrium in Boltzmannian statistical mechanics and characterising its existence

In Boltzmannian statistical mechanics macro-states supervene on micro-states. This leads to a partitioning of the state space of a system into regions of macroscopically indistinguishable micro-states. The largest of these regions is singled out as the equilibrium region of the system. What justifies this association? We review currently available answers to this question and find them wanting both for conceptual and for technical reasons. We propose a new conception of equilibrium and prove a mathematical theorem which establishes in full generality – i.e. without making any assumptions about the system׳s dynamics or the nature of the interactions between its components – that the equilibrium macro-region is the largest macro-region. We then turn to the question of the approach to equilibrium, of which there exists no satisfactory general answer so far. In our account, this question is replaced by the question when an equilibrium state exists. We prove another – again fully general – theorem providing necessary and sufficient conditions for the existence of an equilibrium state. This theorem changes the way in which the question of the approach to equilibrium should be discussed: rather than launching a search for a crucial factor (such as ergodicity or typicality), the focus should be on finding triplets of macro-variables, dynamical conditions, and effective state spaces that satisfy the conditions of the theorem.     

道耳顿分压定律在重力场中的统计证明

在热力学中,理想混合气体所组成的宏观热力学系统遵从道耳顿分压定律;若混合气体不是理想气体,由于气体分子要受到重力场作用,当热力学系统达到平衡态时,分子数密度并不均匀,宏观热力学系统不是严格遵从道耳顿分压定律的.如果把整个热力学系统按重力场方向分割成一系列的微观型的热力学系统,这样的微观型系统却是遵从道耳顿分压定律的.运用气体分子动理论和玻耳兹曼速度分布律,对重力场中的微观型热力学系统所遵从的道耳顿分压定律进行了统计证明.     

一种改进的快速支持向量机算法

为了快速的求解支持向量机问题,降低求解规模,根据支持向量机的几何原理以及数据样本的统计特性,提出了一种改进的支持向量机快速算法。该算法通过迭代修正支持超平面的法向量,采用数值逼近而非解二次规划的方式来求解问题。算法具有速度快、增量学习、使用的支持向量少等显著优点。     

城市供水管网改扩建优化方法的研究

管网布局和离散管网的优化一直是城市供水管网系统改扩建优化设计中的2大难题．提出了给水管网改扩建优化设计的数学模型,并采用模拟退火的玻尔兹曼机这一神经网络技术进行求解,直接得到了市售管径和优化的改造布局;且整个系统采用系统工程的分解协调法来优化．     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

埋地输油管道两相泄漏过程的格子Boltzmann模型

埋地输油管道易发生腐蚀泄漏,同时伴随着巨大的能源损失,并且对管道周围环境造成污染。根据格子Boltzmann方法的并行运算能力强、算法简单、编程容易等特点,针对埋地输油管道两相泄漏过程中流体流动特征以及两相流体间的相互作用,建立埋地输油管道两相泄漏过程的格子Boltzmann模型,并进行格子Boltzmann算法数值计算前期准备工作,确定数值计算步骤及终止准则。     

一种新的混合分类器及其人脸识别的应用研究

随着互联网的发展,人脸识别在安全领域得到越来越广泛的应用.传统的人脸识别方法泛化能力较差,无法有效处理特别复杂的函数关系而使其在安全领域发展比较缓慢.为了提高人脸识别的正确率,本文提出了一种新的深度玻尔兹曼机神经网络(deep Boltzmann machine,DBM)和差异受限玻尔兹曼机神经网络(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人脸数据集上与传统的人脸识别模型做了对比,为了进一步验证有效性,本文还选取在公共CMU-PIE人脸图像数据集上作了对比试验.实验发现:在两个数据集上,新的混合模型相对传统模型都有更好的识别效果,将产生直接的社会效益和管理意义.