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31.
基于平稳分布,研究了一类带有参数扰动的随机恒化器模型的空间动力学行为。首先,利用微分方程的基本理论,求出微生物种群平稳分布概率密度函数的完全表达式;然后,对于所得的平稳分布密度函数的形态进行分析,发现噪声在很大程度上将改变原有确定性恒化器模型的动力学行为,而且最大概率平衡点会随噪声强度的改变而改变,呈现出较为复杂的动力学行为;最后,通过一组文献中的实验数值进行模拟分析,所得结论与理论结果一致。研究恒化器模型的主要目的是研究其中微生物的生存分布,对这一问题进行深入的研究,可为相关从业工作者提供较为完善的理论依据。 相似文献
32.
绿色住宅的推广和使用是降低建筑能耗、实现减排目标的重要途径.基于普遍信任视角,从居民内在心理因素与外在情境因素入手,系统构建城市居民绿色住宅支付意愿影响因素的研究模型,并探求普遍信任的一阶及高阶调节效应及影响该效应发挥作用的边界条件.结果显示,对于内在心理因素,普遍信任对居民绿色住宅认知与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,但易受到居民损失规避心理的负向影响;普遍信任对居民环境关心与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民广告诉求(来源可靠性诉求和利已诉求)的正向影响;普遍信任对居民道德认同与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民高解释水平的正向影响.对于外在情境因素,普遍信任对社会风气/群体压力与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且权威认证标识有助于增加居民对绿色住宅的"初始信任",助推居民主动购买绿色住宅社会风气的形成.基于实证研究结论,在政府、开发商及居民个体层面提出相应建议. 相似文献
33.
用非紧性测度估计技巧和凝聚映射的不动点指数理论, 证明Banach空间中分数阶微分方程边值问题正解的存在性. 相似文献
34.
社区作为城市治理的基础单元,是防控疫情的第一道防线.对于如何建设一个积极应对突发公共卫生危机并快速自我恢复的韧性社区,探讨影响社区的韧性建设影响因素十分必要.采用问卷调查的方式,使用AMOS软件建立结构方程模型分析社区韧性建设的影响因素.结果表明:五大影响因素对社区韧性建设具有正向作用,社会层面因素对于社区韧性建设的影响最大,其次为组织因素、经济因素、物理因素以及人员健康因素.其中居民对社区归属感和相互间的情感、社区应急组织、社区的基础设施和智慧设备、人员自身的身体健康作用显著,是影响社区韧性建设最重要的因素. 相似文献
35.
基于测定PDM问题的一类积分方程的求解 总被引:1,自引:0,他引:1
给出在光纤通信中测定PMD问题中得到的一个积分方程的数值解法,并证明解的唯一性.该解法还可以进一步推广,是线性算子的定义域与值域不相交的情况下,求解线性非齐次方程的一种较简单实用的算法. 相似文献
36.
建立了某头型的1∶8缩比三车编组气动噪声仿真模型,采用大涡模拟获得车身湍流脉动压力,基于FW-H方程和声扰动方程分别获得远场噪声和近场噪声,从而建立一整套头型气动噪声预测方法.远场测点总声压级的仿真结果与风洞试验结果相差小于2.0dB(A),频谱变化趋势相同,量级相差较小,表明基于FW-H方程得到远场噪声的可行性.基于声扰动方程能够获得头型关键部位的总声压级,通过对比量级发现,转向架部位总声压级量级远大于其他部位,这与传声器阵列识别结果相吻合,从而验证了声扰动方程获得近场噪声结果.对比头型各部位湍流脉动总压力级和总声压级发现,转向架和排障器量级大于车窗、鼻锥和车体;与湍流脉动总压力级相比,总声压级分布更为均匀,量级更小. 相似文献
37.
利用Gleeble 3500开展了Fe-6.5%Si(质量分数)钢在变形温度300,400,500,600℃及应变速率为0.05,0.5,5s-1条件下的单道次压缩实验.在初始均匀塑性变形阶段,加工硬化作用使流动应力迅速增加,随着变形继续动态软化机制启动,流动应力增加量减弱.随着温度升高和应变速率降低,应变硬化指数减小.提出了通过变形温度、应变速率描述应变硬化指数的方法构建Fe-6.5%Si钢中温变形过程本构方程.构建的本构方程对不同变形条件的应力预测结果和实测值吻合良好,平均相对误差约为5.35%,预测精度较高. 相似文献
38.
在经验似然方法的基础上提出了一种稳健的经验似然估计方法,在约束条件的估计方程中使用权重函数以及有界得分来限制异常点的影响。通过数值模拟研究该方法的稳健性。模拟结果表明,相比普通的经验似然估计,提出的稳健经验似然方法在数据中存在异常值的情况下所得估计的均方误差更小。同时对于非正态的厚尾分布数据,提出的稳健经验似然估计也在均方误差意义下更优。 相似文献
39.
考虑相对于另一个函数的Caputo型分数阶导数,利用Krasnoelkii定理和Banach不动点定理得到初值问题解的存在性和唯一性的结果. 相似文献
40.
对于数值求解含随机参数的偏微分方程的问题,本文基于以高斯过程为核心的求解器提出了一种自适应挑选训练数据的求解模型.该模型从极少的初始训练数据集出发训练高斯过程求解器,将参数池中预测方差指示变量最大的参数及其对应的偏微分方程的高精度解加入训练数据集中,然后重复上述过程,直到所训练出来的高斯过程求解器在测试数据集上达到所要求的精度.此外,本文还将该自适应模型在带有二维随机参数的扩散方程上进行测试,结果表明所提出的自适应选点策略有效,模型的预测准确度随着训练数据的增加而迅速提高,最终只需要40个训练数据即可在测试数据集上达到要求的精度. 相似文献