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布尔模态逻辑是一种模态词带结构的模态逻辑,其模态词及模态词的运算构成一个布尔代数.文献[1]讨论了布尔模态逻辑BML的有关性质,本文在此基础上研究了BML泛模型的存在性.文献[2]中考察了PDL泛模型的存在性,由于BML拟标准模型的可达关系的运算要求满足布尔运算规律,与PDL模型有很大的差异,文献[2]中构造泛模型的方法对BML无效,本文利用基本模态词编码的方法将“P-射”技术一般化,由非标准模型构造出拟标准泛模型.另外,本文还讨论了含n个原子模态词时BML的有限模型性质并进一步利用公式闭包及符号闭包的方法给出BML小模型规模的上界,所谓模型的规模指模型可能世界集的基数. 相似文献
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混沌力学模型在物理学中的成功应用,极大地激发了科学家将它应用于更广泛的诸如军备竞赛这样的领域中去.如果把从和平到战争的转变看成是从稳定到不稳定、从有序到混沌的转变,那么,混沌动力学模型十分确切地描述了这一转变过程. 相似文献
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综述了异步电机的分析模型,讨论了什么时候、什么场合,宜选用哪种模型,并根据异步电机模型的功能和用途,详细分析了设计用模型、诊断仿真用模型和控制用模型等几种常见类型。 相似文献
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青藏高原隆升的数值模型与实测模型之比较 总被引:2,自引:0,他引:2
<正>最近,董文杰等人提出了一个青藏高原隆升数值模型,钟大赉等人利用东喜马拉雅构造结裂变径迹年龄提出了一个高原隆升实测模型.本文拟就两个模型进行比较,以检验数值模型对高原抬升过程的描述和模拟能力.1 结果对比两个模型的基础不同,着眼角度也不一样,数值模型着重考虑的是两种相反的作用:隆升与夷平,认为它们与地磁极性反转及星际氢云浓度有关;实测模型则是从实测资料入手,得到高原抬升速率的历史演变.两个模型分别得出一条高原隆升曲线.为了使两条曲线有可比 相似文献
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北京奥运村洪水淹没风险模型研究 总被引:4,自引:0,他引:4
随着城市化的加剧, 城市暴雨积水的风险越来越大, 城市洪水问题已成为全球性环境灾害的热点问题. 如何有效分析城市水文过程, 准确评估城市洪水风险是市政建设和水资源管理的迫切需要. 城区人工下垫面复杂, 水利设施众多, 传统的水文模型和水动力模型均难以准确地模拟洪水非恒定演变过程. 以城市复杂环境下的产汇流、排水、积水等过程作为研究对象, 首先建立水文模型实时模拟降雨径流过程, 进而分别建立适用于排水系统的一维水动力模型和适用于地表洪水漫流的二维水动力模型, 最终在地理信息系统平台上将这三类模型进行在线耦合, 最终建立起适用于城市洪水预测模拟的耦合模型系统. 以北京奥运村为例, 针对不同的典型降雨过程, 对该模型系统进行验证和分析, 模拟结果表明该模型能够有效地模拟复杂市区降雨积水过程, 能够提供可信度较高的城市洪水潜在风险评估, 切实指导区域水利设施建设和水资源管理. 相似文献
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Wennerstrom和Puterbaugh于1984年推出了三维激波损失模型.跨音压气机转子叶片排中的实测结果和理论分析表明,在设计工况下,从S_1流面看,通道激波几乎垂直于来流方向.沿展向方向,由于转子叶片的后掠,激波面是倾斜的.但在叶尖区域,激波和机匣附面层的复杂的相互作用,使得Wennerstrom和Puterbaugh的按无粘流动考虑所形成的三维激波曲面沿展向方向倾斜进入机匣表面的假设不成立. 相似文献
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并行分布处理(Parallel Distributed Processing,简称PDP)模型,主要探索认知过程的微结构,也就是说,在网络层次上模拟人的认知活动.当前,PDP模型势如长风出谷,迅若雷电,它正在向我们提供一利新的计算形式,一种不同于冯·诺依曼计算机的体系结构. 相似文献
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近年来,人们已获得了大量较为精确的宇宙线核和电子的观测数据,这为宇宙线传播模型的研究提供了较好的实验数据。按照目前流行的宇宙线起源加速机制(如激波加速、费米加速等)都假定核和电子有相同形状的能谱,一般采用的源谱形式是q(E)=AE~(-(γ_0)),其中A是常数,E是能量,γ_0是源谱指数,如果用单泄漏箱模型处理观测到的核和电子成分,可有核的 相似文献
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固氮酶活性中心网兜模型研究的回顾和前瞻 总被引:3,自引:0,他引:3
研究自然界中固氮酶是如何把氮分子转化为氨的课题已经成为当前分子生物学的热点之一.1992年,Kim和Rees发表了棕色固氮菌(Av)的固氮酶的分辨率为0.27nm的晶体学分析结果,他们最近又进一步与Chan合作发表了分辨率为0.22nm的固氮酶晶体学分析结果,阐明了FeMo辅基和P-簇对活性中心模型结构.Bolin等也发表了对巴氏梭菌(Cp)的固氮酶的分辨率为0.22nm的晶体学分析结果.这些重要结果,标志着固氮酶研究已经上了 相似文献
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半参数EV模型的参数估计理论 总被引:6,自引:1,他引:5
其中(X,T)为取值于R~p×R~1上的可观测随机向量,T的支撑集为有界闭集,不妨设为[0,1],x为p维不可观测随机向量,β为ρ×1未知参数向量,g是定义于[0,1]上的未知函数.(ε,u~r)~r为p+1维随机误差向量,E(ε,u~r)~r=0,Cov(ε,u~r)~r=σ~2I_(p+1),σ~2>0未知,且(ε,u~r)~r与(X,T)独立.模型(1)属于一类半参数的EV(Erorr-in-Varibles)模型,它表明变量Y关于(x,T)的回归函数E(Y|(X,T))呈偏线性的形式,且变量x不能直接观测到,所能观测到的是受了误差变量μ干扰的变量X.这类模型有着广泛的应用背景,如在经济、林业、建筑、生物、遥感等领 相似文献