二维翼型绕流计算中预处理和多重网格方法的应用

结合Turkel矩阵预处理方法和多重网格方法,发展一种适合低速粘性流动计算的高效数值方法,通过对Navier-Stokes方程的时间导数项实施Turkel矩阵预处理,使得可压缩Navier-Stokes方程在低速情况下的系统刚性得到改善,为进一步加速收敛,提高计算效率,采用多重网格的3层V循环方式,对RAE2822超临...     

基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计

论述了汽车牌照自动识别系统的组成、原理及车牌图像预处理、字符的定位和分割方法,并在对字符进行特征提取的基础上,研究了利用神经网络算法对字符进行识别这一问题.     

求解连续Sylvester方程的预处理非对称HSS分裂迭代法

针对系数矩阵为大型非Hermitian正定/半正定稀疏矩阵的连续Sylvester方程组,提出了预处理不对称的埃尔米特和反埃尔米特分裂(PAHSS)迭代方法,并对所提算法进行了收敛性分析,讨论了PAHSS方法的准最优参数.为了进一步减少计算量,在内迭代求解子线性方程组时,基于该子线性系统具有特殊结构,采用某种有效的迭代方法去求解,得到了不精确的PAHSS迭代方法,并分析了其收敛性.数值实验验证了所提算法的有效性.     

基于近似逐次超松弛预处理的自适应CQ算法

在处理基于不完全数据重建的不适定反问题时, 针对预处理CQ算法存在的不足, 提出了一种近似的逐次超松弛自适应预处理矩阵选择策略. 该方法利用近似特征值矩阵在处理矩阵相乘和求逆中的优势, 将正则化与超松弛预处理方法合, 通过迭代逐次逼近预处理矩阵, 并给出了算法的自适应步长. 结合稀疏角度CT图像重建问题, 给出了算具体实现步骤, 通过仿真可以验证: 该策略可以使预处理CQ算法有较快的收敛速度; 当存在噪声时,也可以较好地通过提前停止迭代来提高重建精度. 该策略为预处理CQ算法在不完全数据重建领域的应用提供了参考.     

胰岛素预处理对心肌缺血性损伤的延迟相保护

探讨胰岛素预处理对大鼠心肌缺血／再灌注（I／R）的延迟相保护作用．健康Wistar大鼠,随机分成假手术组（Sham）、缺血／再灌注组（I／R）、雷米普利组（RMP）、胰岛素低剂量组（INSL）和高剂量组（INSH）．结扎冠状动脉左前降支建立大鼠在体心肌I／R模型,Sham组大鼠穿线不结扎．TTC法观察心肌梗死面积,比色法检测血清乳酸脱氢酶（LDH）和肌酸激酶（CK）的活力．结果显示,I／R组心肌梗死面积大于Sham组（P〈0．01）,而RMP、INSL和1NSH组心肌梗死面积低于I／R组（P〈0．01）;I／R组血清LDH活力高于Sham组（P〈0．01）,而RMP和INSL组血清LDH活力均低于L／R组（P〈0．01,P〈0．05）;各组血清CK活力无显著性差异．结果表明,胰岛素预处理对大鼠心肌I／R损伤有延迟相保护作用．     

预处理子空间迭代法的收敛性分析

基于子空间迭代法的局限性，结合预处理技术的收敛特性，研究了预处理技术对子空间迭代法的应用以加速子空间迭代法的收敛，即预处理子空间迭代法，给出了相应的收敛分析．理论的分析和数值例子的结果表明预处理技术对子空间迭代法的加速是有效的．     

预处理算法在非定常流动计算中的应用

介绍了一种可应用于全速度范围的非定常N-S方程数值求解方法,并全面考核该方法的适用性。该方法通过引进伪时间导数项,对伪时间导数进行预处理以解决低速时方程系数矩阵刚性过大的问题;同时用双时间步推进算法保证时间精度,将该方法推广应用到非定常问题的求解。文中给出了若干算例,覆盖了从极低马赫数到超音速、无粘/层流/湍流、二维/三维、定常/非定常情况。算例结果表明,该方法在较宽的使用范围内均能得到理想的计算结果。     

非对称线性方程组的可变预处理GPBi-CG方法

给出了可变预处理形式的GPBi-CG方法,在算法的每一步中它用不同的预处理子.特别地,可变预处理子的灵活性是可用任何一种迭代法得到.例如,标准的GPBi-CG算法自身可以作为预处理子,其他的Krylov子空间法或是分裂迭代法也可以.对于可变预处理形式的GPBi-CG方法,我们还进行了一些数值试验,包括一些非对称矩阵.这些算例表明了可变预处理迭代法的收敛性和可靠性.     

氧气的适应性机制及低氧预适应研究进展

 氧气是有氧代谢和能量产生的必要条件，对于大多数生物来说都是必不可少的。过多或过少的氧气都可能危害生命，因此研究生物快速响应变化的氧气水平的机制至关重要。当氧气需求超过氧气供应时，细胞就会变得低氧。介绍了氧气的特性以及生理、病理条件下低氧的适应机制，论述了低氧作为的积极方面--低氧预适应的历史和研究进展，展望了低氧预适应在高空、高原等极端环境中以及在卒中等相关临床疾病中的治疗前景。     

对称正定严格对角占优矩阵的预处理

共轭梯度算法解大规模线性方程组的收敛速度依赖于矩阵的条件数．对正定严格对角占优矩阵、Ｍ－矩阵及Ｈ－矩阵给出了对称超松弛的修正预处理方法,并对预处理后的矩阵的条件数给出了估计式．