摈弃爱因斯坦“尺缩”、“钟慢”效应的意义——兼论狭义相对论时、空测量值与事物固有属性的关系

本文在作者以前工作的基础上,进一步讨论了摈弃爱因斯坦“尺缩”、“钟慢”效应是否动摇狭义相对论的科学地位,以及狭义相对论与实验给出的“钟慢”现象的正确关系等问题;给出了狭义相对论对事物固有属性与不同测量值的合理表达及相应的对空图示。     

用斜交坐标轴画二维对称时空图

传统的二维时空图的画法,习惯上使基本坐标系的时空坐标轴相互垂直,但其他惯性坐标系的时空轴不可能再画得垂直,并且只要坐标系不同,则同类坐标轴上的相同长度表示的物理量大小就并不相同,即传统的时空图并不对称。对此,黄献民先生提出应将时空图画成对称的形式,并给出了一个特例,但并未说明对称时空图的普遍画法。事实上根据几何知识和狭义相对论的基本原理,对称时空图中的两套坐标系,必须让一个坐标系的空间轴垂直于另一个坐标系的时间轴,而让时间轴垂直于另一个坐标系的空间轴。在这样的时空图中尽管时空坐标轴是斜交的,但两个对称的坐标系中轴上相同长度代表着相同大小的物理量。此外还得到了一些有用的结果。     

三相异步电动机转子电势的相位分析

三相异步电动机定、转子绕组被气隙中旋转磁场切割时，绕组中感应电势Ｅ１、Ｅ２的相位关系，取决于定、转子绕组空间的相对位置。采用单矢量多时轴法画出的时空图上的Ｅ２并不是转子电势的实际相位。尽管如此，不影响三相异步电动机等效电路的推导，但应说明的是Ｅ２的实际位置应是时空图上对转子绕组ａ相轴的投影，投影角是定转子绕组空间相轴的夹角。     

小世界生物神经网络的同步性能研究

同步现象在自然界和人类社会中广泛存在。研究了由Hodgkin—Huxley（H—H）模型构成的小世界生物神经网络的同步性能。通过数值模拟,得到了标准差σ随耦合强度c、网络规模N以及近邻个数K的变化曲线。研究结果表明：神经元之间的耦合强度在一定范围内小世界生物神经网络能实现同步,而且大网络比小网络更容易同步,近邻个数多会破坏网络的同步。     

面向短时交通流预测的动态时空图卷积网络

针对现有的交通流量预测模型缺乏对交通数据动态时空相关性建模能力的问题,提出一种新的基于深度学习的动态时空图卷积网络(DSTGCN)模型,该模型无需给出道路网络信息,从交通数据中即可建模时空相关性.动态时空图卷积层包含2个主要部分:（1）动态邻接矩阵生成模块:使用时间自相关机制与空间注意力机制捕捉交通数据中的动态时空相关性;（2）时空图卷积:使用图卷积和标准二维卷积对信息进行高效聚合.DSTGCN通过堆叠动态时空图卷积层,能够捕捉不同时间级别的时空依赖关系.文章提出的方法在美国加利福尼亚州高速公路流量公开数据集上进行了实验,结果表明:所提出的DSTGCN模型在各项评价指标中均优于现有的基准方法.在PeMSD04数据集上,与当前较新的GeoMAN和ASTGCN模型相比,MAE分别降低了4.00和2.16,验证了所提模型在交通流预测中的有效性.     

边云协同计算下基于ST-GCN的监控视频行为识别机制

智慧城市的迅速发展为人们的日常生活带来了极大的便捷，其中视频监控系统越来越智能化是信息技术逐渐成熟的必然结果 .人体行为识别是智能安防监控领域的重要任务之一，但大量的边缘监控设备产生了井喷式图像视频数据，传统单一的云计算模式已无法全面有效地应对海量数据的计算与处理.提出一种大数据驱动下采用边云协同计算的人体行为识别机制，将以往中心化的计算扩展为边缘、云端协同处理.首先，在边缘节点N0对视频进行相似帧去除的预处理并对提取的骨架序列进行多层次表示，然后云端对时空图卷积神经网络（Spatial Temporal Graph ConvNet,STGCN）模型进行训练并将其部署至边缘节点N1～Nm，边缘节点使用训练好的模型完成行为识别任务并将结果上传至云端进行融合得出最终行为类别.实验结果证明，所提方案能有效减少以往中心化计算的网络传输量及云端存储压力问题，且边云协同的优势使得模型识别的准确率稳定提升了2.2%以上.     

狭义相对论与丁格尔时钟悖论 --对一场著名争论的回顾与再认识

1967年10月14日《自然》杂志发表了H 丁格尔教授反对狭义相对论的论证和W．H．麦克利教授对丁格尔论证的批评。本文指出麦克利对丁格尔的批评是不能成立的,因为麦克利为反对丁格尔观点而画出的时空图恰恰是支持丁格尔的,提出：丁格尔的论证就其反对爱因斯坦从狭义相对论引出的结论——“运动的钟比静止时走得慢”——是成立的,就其反对狭义相对论是不成立的：狭义相对论自身在逻辑上是无矛盾和完备的,而爱因斯坦从狭义相对论中得出“运动的钟变慢”的结论是不对的。文章阐明了狭义相对论与“钟慢效应实验证据”的正确关系。     

Lorentz变换的进一步讨论

由Galilean变换式的变换矩阵出发证明了Galilean变换可对易，但由Lorentz变换的变换矩阵出发证明了仅在特殊情况下才对易。两种变换的几何表示因变换蕴含的时空观不同而异，利用Minkowski图直观显示出由Lorentz变换导出的狭义相对论效应的一些结论。     

单车道双概率元胞自动机模型

在分析经典一维单车道元胞自动机模型的基础上,提出了改进FI模型的TPFI模型.该模型在FI模型的基础上增加一个新的随机慢化概率,以减少FI模型中过大的瞬时加速度出现的概率.运用TPFI模型来描述交通流参数:密度-流量关系,发现在取得合适的概率值组合的条件下,该模型模拟的密度-流量曲线比其他元胞自动机模型的模拟结果更加接近于实际数据曲线,通过计算机编程实现车辆时空图模拟,验证TPFI模型与FI模型适用于低密度、高速度的交通流仿真.     

基于相关进近模式的双跑道容量计算及仿真

为了评估相关平行仪表进近模式下的双跑道容量,总结了相关进近对跑道构型及运行规则等方面的要求,描述了切合实际的相关进近时空图。通过对经典单跑道混合运行模式下容量计算模型的理论升级,建立了双跑道容量数学计算模型;并采用有别于传统的simmod仿真工具——anylogic进行建模仿真。将模型计算结果和仿真结果进行对比,两者数据显示:跑道容量值的差异率低于2%,与实际运行情况比较贴近,进而证实了理论分析方法和建模仿真的合理性。