奇异值分解及其简单应用

关于矩阵分解有多种形式,而在实际应用中奇异值分解尤为重要,借助由S(α)=Aα式所确定的S:Rn→Rm线性映射,给出了矩阵奇异值分解定理更具几何直观的推导过程,并用实例对其进行了辅证.     

金属间化合物(Mg,Zn)_(12)Ce与(Mg,Zn)_(11)Ce的研究

对300℃时Mg-Zn-Ce系富镁侧化合物的成分特征、结构和相平衡关系进行了研究.结果表明,Mg-Zn-Ce富镁角存在一个Mg12Ce的二元置换固溶体(Mg,Zn)12Ce,还存在一个三元线性化合物(Mg,Zn)11Ce(τ相).(Mg,Zn)12Ce中Zn的范围为0~7.3%(原子分数),其晶体结构为体心四方晶格.三元线性化合物τ相含Zn为8.5%~43.5%(原子分数),其晶体结构为C底心正交晶格.(Mg,Zn)12Ce和τ相均与α(Mg)存在稳定的两相平衡,且在Mg-Zn-Ce系富镁角还存在三相平衡Mg+(Mg,Zn)12Ce+τ.     

基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.     

基于生物质气化湿式净化装置防冻技术模拟研究

提出一种利用生物质气化装置加热空气对净化间采暖的方法,按传热学基本理论进行建模,推导出计算盘管出口空气温度的线性方程及计算采暖后净化间温度的非线性方程.以某生物质气化站数据为例计算盘管内径为0.08,0.10,0.12 m时满足采暖要求所需盘管长度及风速,验证了该方法的可行性.利用软件Origin对计算得出的净化间温度值进行线性拟合,求出了净化间温度与风速之间的对数函数关系式.确定了风速的设定范围,并对比了采暖能耗与采暖产热量.相比于传统的电暖气,可降低能耗95%以上.     

高崖站浮标系数比测试验分析

浮标系数是影响浮标测流精度的重要因素之一,在断面平稳的情况下,浮标系数选用的正确与否,直接影响浮标流量测验精度。目前,高崖水文站使用浮标系数为经验值0.825,为提高流量测验精度,从2005、2006年开始历时两年对浮标系数进行比测试验,对比测资料进行分析,浮标系数为0.825,为进一步提高流量测验精度提供理论依据。     

带变量核的分数次积分交换子在变指数Herz-Morrey空间上的有界性

证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性.     

广义混合变分不等式的weak-sharp解及算法的有限收敛

提出广义混合变分不等式问题的解集满足的weak-sharp条件,并通过约束集的支撑函数的一些性质,获得weak-sharp条件的等价刻画.在广义混合变分不等式问题的解集满足weak-sharp条件之下,还获得任意迭代算法有限收敛的等价条件,其中有限收敛指算法在有限次迭代后,得到广义混合变分不等式问题的精确解.最后,以广义混合变分不等式问题的超投影近似点算法为特例,在一定的条件下,获得该算法的有限收敛性.     

基于LUCC的眉山市县域碳排放效应

LUCC是碳排放研究的重要切入点,对低碳经济发展具有重要作用.根据2005和2015年遥感影像获取眉山市土地利用数据,通过碳排放模型分析眉山市碳排放效益,再用造林成本法和碳税率法估算生态补偿标准.结果表明:1)眉山市土地利用以耕地、林地为主.10 a来,眉山市碳源用地面积明显增加.2)研究期眉山市碳排放总量增加,县域总碳排放量除丹棱县外均增加.仁寿县和东坡区总碳排放量最大,洪雅县为碳吸收.3)眉山市碳排放的ECC和ESC西高东低且研究期内均为增长态势,仅东坡区ESC下降了0.01.4)碳源区应对作为碳汇区的洪雅县按碳汇价格进行生态补偿.基于碳排放的生态补偿标准,建立横向财政转移支付政策,以期为眉山市节能减排和平衡发展提供参考.     

有理数域上一类不可约多项式的简单推广

若a1,a2,…,an是n-1个不同的整数,证明了当n≥4时,f(x)=(x-a1)(x-a2)…(x-an)-1在有理数域Q上不可约;当n≥3时,f(x)=(x-a1)2(x-a2)2…(x-an)2+1在有理数域Q上不可约.     

初等变换在向量组的线性相关性中的应用

线性方程组的解及向量组的线性相关性是线性代数的核心内容,而初等变换是研究它们的最有力的工具,因此应用好这一工具对学习线性代数非常有帮助;用"提问—总结—举例"的方式给学生阐述了初等变换在向量组的线性相关性中的应用.