高能强子—强子碰撞中的多重产生(英文)

本文对强子—强子非衍射散射中的三火球模型作了总结性的评述。这一模型是在西欧中心CERN质子—反质子对撞机(SPS)的最新实验结果的基础上提出来的。这些结果包括:快度中心区的带电多重数满足KNO标度无关性,快度平台升高80%,长程快度关联,以及快度分布和横动量分布与多重数关联等等。模型的基本假设是:在非衍射散射过程中形成三个火球,每个火球的能量分布都是二维振子分布,火球爆破产生的末态粒子数目正比于火球的激发能。在此假定下,利用归一化条件就得到了与实验相符的中心区多重数分布的KNO标度无关性。假定三个火球的平均大小相近,可以得到非衍射多重数分布的KNO标度无关性,与较低能量的实验相符。如果假定中心火球所占比例随能量的升高而增大,可以得到540GeV的多重数分布,与(?)P对撞机实验结果相符。进一步利用能量—动量守恒还可以得到与实验大体一致的快度平台及分多重数快度分布。将63GeV和540GeV的平均多重数的实验值和上述模型中这两个能量下中心火球和两侧火球的大小之比结合在一起,可以看到当能量由63GeV升到540GeV时,两侧火球的大小保持不变。将这一事实向更高能量外推,就可以对更高能量下的多重数分布和快度分布作出预言。本文中就S~(1/2)=900和2000GeV作出了这一预言。在本文的最后,利用三火球模型对非衍射散射过程的物理图象作了一些讨论。     

有关正整数的一类分拆数的计算

讨论了正整数n的一些带约束条件的分拆问题.给出了计算其中三类分拆数的递推关系:一类为将n分拆成l个不同的分部(项),且分部量不超过正整数k的分拆数的递推关系;另一类为将n分拆成各分部量互不相同且分部量不超过k的分拆数的递推关系,进而给出了计算这类分拆数的一种计算方法;第三类为将正整数分拆成分部量不超过k且互不相同的奇偶分拆数的递推关系.     

基于铸体薄片的致密岩心孔隙结构多重分形特征研究

基于压汞和核磁共振实验进行了致密岩心孔隙结构分类,提取了不同孔隙结构的铸体薄片并应用PSO多阈值分割算法得到孔隙-骨架二值图。结合孔隙结构的多重分形理论计算了不同孔隙结构的多重分形维数及多重分形谱,分析了多重分形维数与饱和中值压力、平均孔喉半径和核磁T2几何平均值的关系。研究表明:基于多重分维表征方法与压汞、核磁共振等实验具有一致性,不同孔隙结构岩石的多重分形特征各异,物性越差、孔隙结构越复杂,多重分形维数越大;多重分形维数与饱和中值压力成正比,与平均孔喉半径和核磁T2几何平均值成反比;D_(min)与孔隙结构类型及其他孔隙结构表征参数的相关性最强,在缺乏压汞、核磁等实验数据时,基于铸体薄片的多重分形维数为致密岩石孔隙结构的定量表征提供了有利依据。     

用光谱和零场分裂确定晶体K2ZnF4:Ni2+的局部结构参数

采用半自洽场(semi-SCF)d-轨道模型和点电荷-偶极子模型,利用完全对角化方法,由K2ZnF4:Ni2 的d-d跃迁光谱和零场分裂D,确定了晶体K2ZnF4:Ni2 在常温(290 K)和低温(4.2 K)下的局部结构参数,并预测了顺磁g因子的大小.建立了局部结构参数与光谱、零场分裂之间的定量关系,并统一解释了K2ZnF4:Ni2 晶体的光谱和零场分裂的实验值,所得理论结果与实验值符合得很好.     

自由曲面的一种逆向工程方法

提出了一种基于双向加权递推模型的自由曲面逆向工程方法。根据这一方法,可由已采集到的自由曲面上一定数量的任意分布型值点来逆向工程出自由曲面。加权双向递推模型的基本思想,型值点影响并决定着其控制区域内的曲面形状,这种影响的大小与到型值点的距离及权指数相关。给出了将区域划分为ｍ×ｎ的矩形网格下沿Ｘ、Ｙ方向的加权递推模型,讨论了该方法中网格划分和权指数对逆向工程曲面形状及精度的影响。     

节理岩体损伤及分形耦合分析

计算了锦屏水电站解放沟坝段平硐测点节理岩体的损伤张量、充填维数及多重分维值；建立了充填维数与连通率、多重分维值与最大主损伤值的关系式，初步明确了分维的物理意义，并对其可能的应用作了分析。     

高能多重产生的断裂势模型

本文以链模型为基础,认为各类反应中产生的链具有某种普适性,提出了一种相对论的断裂衰变机制描述高能多重产生过程。通过Monte Carlo计算,模型结果在“多重数”和“多重数分布”方面与实验符合得很好。     

高能多重产生的断裂链模型

本文以链模型为基础,认为各类反应中产生的链具有某种普适性,提出了一种相对论的断裂衰变机制描述多重产生过程。通过Monte Carlo计算,模型结果在“多重数”和“多重数分布”方面与实验符合得很好。     

ILU分解的两步多重分裂迭代法的收敛性研究

研究求解线性代数方程组的多重分裂迭代法,讨论了以基于不完全三角分解A=LU-N作为外分裂,再以LU=LD-LT作为内分裂的两步多重分裂迭代法的收敛性,给出了相关定理和数值算例,验证了方法的收敛性和正确性。     

薄层液膜毛细对流换热问题初探

本文讨论了水平流道上薄层液膜的热毛细对流换热问题;在列维奇的热毛细对流模型基础上,考虑了液膜厚度方向的温度梯度;分析了线性流动模型和回流流动模型。采用有限差分法对薄膜内的流动特性和通过液膜热量传递的强弱进行了定量分析,预测了液膜流动与换热强弱之间的依赖关系,求得了无量纲数M(=Re·Pr)与毕渥数B_i和壁面温度梯度之间的变化关系。通过对无水乙醇进行的实验测定,测得了液膜表面流动速度与液膜温度梯度之间的关系。实验结果与数值预测基本一致,偏差值约20%。     

拓扑链回归

在一般拓扑空间上引入一种新的链回归概念－－拓扑链回归，给出它与动力系统中其它回归概念的关系，特别是与Ｃｏｎｌｅｙ链回归［１］［２］的关系。     

基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法

基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取, 以降低关系抽取模型结构的复杂度, 并提高模型的训练效率. 通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词, 利用单层门控循环单元模型进行关系抽取, 并在SemEval 2010 Task 8数据集上进行实验. 实验结果表明, 该方法能有效提取出关系触发词, 并具有较高的关系抽取准确率.     

连杆机构位置分析的矢量递推法

给出的矢量递推法,揭示了空间连杆机构位置关系的内在规律.在求解构成同一运动副的两构件之间的转角与输入角之间的关系式时,为避开其他的未知转角,采用双向递推,即分别沿二个方向低向递推至基架和高向递推至基架.反复使用这一方法,可依次求出各个转角与输入角之间的关系式.在其后求解偏距时,可采用单向递推,即沿低向递推至基架或沿高向递推至基架,即可依次求出各个偏距的求解式.     

一类广义的Pell序列及其性质

引入一类新的广义k-Pell序列,建立普通Pell序列与广义k-Pell序列之间的关系,并得到当k=2时广义k-Pell序列所满足的递推关系及其发生函数.     

基层越野滑雪队运动损伤状况分析——以延安市体育运动学校为例

以问卷调查随访的形式,统计了延安市体育运动学校越野滑雪队34名运动员的45例运动损伤情况,进行了总体及不同性别损伤发病率、各损伤位置和解剖部位发病率、劳损性损伤和急性损伤以及复发性损伤和新发损伤发病率的计算和相关性研究.结果 显示,女子运动员的运动损伤发病率高于男子,劳损性损伤占主要地位,下肢损伤多于上肢,全部损伤均为...     

Relation classification via sequence features and bi-directional LSTMs

Structure features need complicated pre-processing, and are probably domain-dependent. To reduce time cost of pre-processing, we propose a novel neural network architecture which is a bi-directional long-short-term-memory recurrent-neural- network (Bi-LSTM-RNN) model based on low-cost sequence features such as words and part-of-speech (POS) tags, to classify the relation of two entities. First, this model performs bi-directional recurrent computation along the tokens of sentences. Then, the sequence is divided into five parts and standard pooling functions are applied over the token representations of each part. Finally, the token representations are concatenated and fed into a softmax layer for relation classification. We evaluate our model on two standard benchmark datasets in different domains, namely SemEval-2010 Task 8 and BioNLP-ST 2016 Task BB3. In SemEval- 2010 Task 8, the performance of our model matches those of the state-of-the-art models, achieving 83.0% in F₁. In BioNLP-ST 2016 Task BB3, our model obtains F₁ 51.3% which is comparable with that of the best system. Moreover, we find that the context between two target entities plays an important role in relation classification and it can be a replacement of the shortest dependency path.     

一种实现异构知识集成的新方法

在知识的广义定义的基础上,指出了数量性知识、符号性知识、样本性知识是主要的异构形态知识,分析了它们的不同特征．提出通过建立知识描述形式之间的转换联系达到知识集成的目的．分别给出了从神经网络到规则和从规则到框架的转换方法和具体步骤．通过一个机床加工选择的实例,验证了本方法的有效性．     

度量空间中强链回归点集的研究

研究了紧致度量空间中连续自映射强链回归点集的动力学性质,利用映射的一致收敛性,得到了强链回归点的一些结论:同胚映射f的强链回点集等于它的逆映射f-1的强链回归点集;同胚映射f的强链回归点集对f强不变;连续映射f限制在它的强链回归点集上形成的强链回归点集就是连续映射f在度量空间上形成的强链回归点集.最后给出一个例子,表明了强链回归点的概念不同于链回归点的概念.这些结论推广和改进了早期文献中链回归点的相关结果.     

The Classification of States for Markov Chain in Random Environments and m-irreducible

First of all,we introduces the concept of m-irreducible of Markov chain in random environment. Then under the condition of m-irreducible,the relationship of recurrent and positive recurrent between two states is studied. We also give several conditions that can imply a state is recurrent and positive recurrent. And then the period of a state is discussed and we obtained that under the condition of m-irreducible,for any two states in X ,they have the same period.     

The Classificat,on of States for Markov Chain in Random Environments and m-irreducible

First of all, we introduces the concept of m-irreducible of Markov chain in random environment. Then under the condition of m-irreducible, the relationship of recurrent and positive recurrent between two states is studied. We also give several conditions that can imply a state is recurrent and positive recurrent. And then the period of a state is discussed and we obtained that under the condition of m-irreducible, for any two states in x, they have the same period.