量子力学教学中关于非守恒量期望值随时间演变的讨论

量子力学中守恒量理论的教学需要学生掌握守恒量的判别条件。而对于非守恒量,当量子态发生变化的时候,其取值、相应的概率及期望值是否一定随时间变化值得探究。现通过两个特例说明非守恒量可取值、可取值对应的概率及期望值随时间演变可能出现的结果。这为守恒量理论的教学提供了一个有益的补充,并有助于学生加深对守恒量理论的理解和提升对守恒量的判别能力。     

一种简化对称电磁模型的有效方法

本文提出了一种有效降低矩量法分析对称电磁模型计算复杂度的方法。通过对激励向量[ V]的分解和重组，使得几何对称结构具有对称的电流分布，从而只需对一部分电流进行求解，大大减少了未知量数目。数值仿真实例验证了所提出方法的有效性与精确性。     

地形复杂性对河道槽蓄量计算精度的影响

通过数学曲面建模和3dsmax曲面建模两种方式建立概化河道曲面,按一定间距对曲面进行离散化,利用得到的采样数据计算了曲面与参考面之间的体积及与理论值的相对误差.采用分形维数对曲面复杂程度进行量化,得到了曲面分维数与体积相对误差之间的相关关系.结果表明:在不考虑地形测量误差的理想条件下,河道槽蓄量的计算精度与床面复杂程度线性相关;但床面复杂程度并不是唯一的影响因素,相同曲面分维数下相对误差并不相同,甚至相差很大.     

沈阳市某医院量本利分析

目的：针对沈阳市某公立医院常年亏损的状态，从微观定量分析的角度，采用量本利分析的方法，对其财务报表进行分析和讨论，找出相应亏损原因，提出合理策略以改善现有的亏损状态。方法对沈阳市某公立医院2010—2012年财务报表进行量本利分析，得出相应的保本点、保本工作量以及保本额等相应数据，并对其进行描述分析。结果沈阳市某公立医院2010—2012年连续三年其门急诊收入、住院收入、其它收入、总收入以及政府的财政补助均呈现明显的上升趋势；3年间的变动成本不断上升，但固定成本2011年达到最高；保本工作量及保本额均远远高于医院实际的工作量和收入水平，其安全边际呈现明显的负值。医院的盈亏状况呈现明显亏损状态。结论量本利分析可较清晰地揭示出医院成本、工作量、收费价格和收支结余之间的关系。该分析方法在医院经济管理工作中的应用，不仅在于它能揭示上述关系，而且其对医院经济管理具有一定的现实指导意义。为扭转医院不断亏损的状态，需强调成本控制的重要性，要实现盈亏平衡，同时需要政府、社会、医院等多方的共同努力，才能完成。     

软弱围岩隧道收敛变形特征分析

对某软弱围岩隧道V级软弱大变形段五个断面的监测数据分别进行回归分析,结果表明:用指数型式的回归函数得出的拟合结果最好,相关系数、回归精度均满足设计规范要求,以此回归方程推求的最佳支护时机和最终稳定变形量与实际结果相符,可以为工程设计和施工提供有益的参考。     

基因组进化与量子论推广

根据作者在《2019年东北及内蒙古地区量子物理前沿与进展研讨会》上的报告改写而成.文中评述了作者小组近年在基因组进化的量子理论方面的工作,包括:提出一个基因组进化的数学理论,把渐变进化和间断平衡置于统一的理论框架中;用量子进化解释突变和新种产生;用这个理论研究鸟类和被子植物基因组进化,对其中的一些规律性给出了定量解释。     

基于无人机遥感的绿化园林三维绿量估算与分析——以福州大学校区为例

三维绿量能够从立体空间上描述城市绿地的空间分布和定量评价城市绿化的环境效益。本文以福州大学为研究区，探讨了利用可见光无人机影像估算绿化树木三维绿量的方法，并对校园生态效益进行定量分析。首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像；其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型；然后通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数，通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高；最后结合树种分布情况，按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型，并基于三维绿量估算校园不同树种的生态效益。结果表明：研究区内三维绿量总量达到了804405m3，其中休闲区的三维绿量总量为428566m3，占总绿量的53.3%，而科技园区的三维绿量总量为26568m3，仅占总绿量的3.3%；而常见树种中，三维绿量贡献最大的为榕树，达到404405m3，占三维绿量总量的50.3%，而丹桂贡献的三维绿量仅为509m3，占总绿量的0.063%。研究认为：基于无人机遥感数据，能够较好的估算出研究区内绿化树木的三维绿量。     

基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.