星系内黑洞形成过程的熵演化

将星系中黑洞的形成过程分为两个阶段:第一个阶段是有序化的\"整肃\"阶段,第二个阶段是无序化的\"撞击\"阶段.从热力学角度和引力场论、量子辐射的角度详细地分析了这两个阶段中星系系统熵(黑洞广义熵)的演化,得出星系中黑洞的形成过程是一个熵减少过程的结论.     

基于奇异谱熵的相空间重构最佳时间延迟选择

对相空间重构中的重要参数时间延迟L的选择进行了研究,并针对奇异值比率(SVF)方法的不足,将奇异谱熵引入相空间重构中L的选择,提出了一种新的L选择准则．以Lorenz和Roessler吸引子为例,通过与SVF方法L计算结果的比较,显示了该方法的优越性．最后应用基于奇异谱熵的L选择准则计算了Lorenz吸引子的关联维数．通过与理论值的比较,证明了该方法的有效性．     

从辨证唯物主义认识论看熵理论的形成与发展

文介绍了熵理论的的发展历程,并从辨证唯物主义认识论的观点出发,提出了有待于对墒理论再认识的几点初浅看法.     

能源时序相空间重构及其混沌特征分析

对中国能源生产量与能源消费量实测值时间序列分别进行相空间重构，按照关联维数方法求算吸引子维数。通过计算，得出中国能源年生产量与消费量时序的相关维是正的分数值，能源生产时序饱和嵌入维数m^∞为10，关联维数为1．18，影响能源生产的因素约为2－10个。能源消费时序饱和嵌入维数m^∞为10，关联维数为1．13，影响能源消费的因素约为2－10个。通过对二阶柯尔莫尔哥洛夫熵K2的计算得出，我国能源生产量的可预测时间尺度是9年，能源消费量的可预测时间尺度是10年。     

黑洞熵与贝肯斯坦霍金熵

研究了黑洞形成过程中的熵演化,确立了一个基本观点,那就是确认引力場是将无序化星云转变成有序化黑洞的唯一的基本因素,而贝克斯坦-霍金熵正是引力场在形成有序化黑洞的过程中,黑洞向黑洞外抛射的无序化量子气态物质的熵,它已应不再属于黑洞的熵.因此,黑洞的熵应是黑洞抛射量子气态物质的熵之后的剩余熵.     

动态黑洞的熵

黑洞熵来源于视界附近量子场的贡献,按照这一想法,在局部热平衡的条件下,计算了Ｖａｉｄｙａ黑洞的熵。结果比通常的稳态黑洞的熵稍小。     

Taub-NUT黑洞的熵

用ｂｒｉｃｋｗａｌ模型计算了ＴａｕｂＮＵＴ黑洞的自由能和熵,并分析了其不存在超辐射效应的原因．通过调整ｂｒｉｃｋｗａｌ的距离,我们得到了满足热力学第二定理的熵的面积形式     

黑洞熵的演化规律与热力学第三定律

将正、负能谱中黑洞能力学理分别应用于分析Schwarzchild(SW)黑洞.Kerr-Neuman(K-N)黑洞以及Sen黑洞的熵及其演化过程,对它们的对照分析结果表明:负能谱热力学对表征黑洞的熵及其演化规律和极限特征比Bekenstein热力学优越得多.     

Schwarzschild黑洞视界的熵

本文对具有物质性的Schwarzschild黑洞之视界作出物质均匀分布其上及具有负表面张力系数的假定。在此基础上,利用广义相对论的方法及热力学定律计算出了黑洞视界物质所具有的熵。结果表明,视界的熵与黑洞的总熵可达到同一数量级。     

归纳方法在统计物理中的应用

归纳法是科学研究的常用方法,本文给出了归纳法在统计物理教学中的几个应用.     

有序与无序的数学理论(Ⅱ)

首先对粒子可辨的系统给出宏观态及系统平均无序度的定义,然后给出与统计物理中3种统计法相应的系统平均无序度以及无序度涨落的计数定理;之后,将宏观态的无序度推广到粒子不全可辨乃至r-色分配的情形上去,并且给出有关的计算方法及公式.     

社会分工与熵变

将热力学概念引入到亚当斯密的社会分工理论中,建立了数学模型．通过数学模型计算得出了社会分工愈细,熵值愈小的结论．并首次提出了社会生产系统的微观状态概念．     

吸附相热力学性质的计算与分析

分析了吸附质分子在吸附剂表面运动的可能模式,在有些情况下,吸附质分子在垂直于吸附剂表面的振动对吸附等温线的影响不可忽略.在考虑了振动能的贡献下,应用巨正则分布对吸附相的热力学性质作了初步的计算与分析.得到了吸附相在高低温极限条件下所处的热力学状态和态函数熵,以及平衡态时吸附相粒子数的相对涨落和吸附相热容量的表达式.     

住宅小区室外给水管网流量计算

对住宅小区室外给水管网流量计算提出了按住宅小区规模大小、户数、人口数或当量数分段计算流量的四个公式,使流量计算既符合用水的不均匀性,又力求合理、安全和经济.     

熵损失下心理状态数的统计推断

通过引进信息论中的熵距离作为损失函数, 讨论了心理状态数的Bayes估计及其可容许性问题, 并给出随机模拟结果和检验操作者心理状态的检验方法.     

基于改进递归图技术的股指市场有效性

提出一种改进的递归图技术,用于计算基于递归微态的熵值(entropy based on recurrence microstates, ENRM)。该方法使用滚动窗口的方式来遍历递归矩阵的子矩阵,能够在保证原有算法精度的基础上大幅提高计算效率,通过Logistic模型进行模拟实验。结果表明,基于该改进递归图技术的模型具有更高的计算效率和精度。此外,ENRM关于市场有效性的研究结果表明,使用ENRM与传统的递归图指标递归熵(entropy, ENTR)相结合来分析市场有效性时,不仅具有ENTR单指标量化市场有效性的作用,还能有效识别并进行市场有效性呈动态性演化的时间段。     

生理时间序列的一种符号化分析方法

提出了一种分析生理时间序列的方法,即对重构的相空间进行符号化分析.因生理时间序列通常是非平稳的,为去除时间序列中的局部趋势、提取时间序列的波形特征,相空间中的向量被归一化,从而具有相同的均值和标准差.然后,引入最大拓扑熵（MTE）原则来寻找相空间的适当划分以实现向量的符号化.采用Logistic映射和人体运动信号检验的结果表明,用MTE原则比用最大熵原则得到的划分更接近最优划分.原时间序列的波动特征用出现的字模式个数与所有可能的字模式个数之比以及字模式分布概率的Shannon熵来描述.对人体运动信号的分析结果表明,该方法能够有效区分不同生理状态下的时间序列.     

时间序列的非线性测试及其应用

介绍了时间序列的非线性测试的方法，并应用于深圳股票综合指数达一时间序列，计算了它的潜在动力系统的几个特征量，证明这一潜在系统具有非线性混炖行为。