一种更有效的矩形窗口线裁剪算法

矩形窗口线裁剪中最难做出快速舍弃判断的是线段两端点位于矩形窗口的不同侧的情形。通过结合传统裁剪算法中的区域编码算法和中点分割算法的思路,本文提出了一种更有效的中点区域算法,用于对矩形窗口线裁剪进行快速舍弃判断。该算法可以完全避免没有必要的求交运算,并通过编程试验客观地评价了该算法的优劣,证明了该算法在很大概率上具有更高的判断效率。同时,该算法的优势还在于它只需做中点除2运算,可以利用硬件由加法和位移实现,避免使用乘法,具有很高的判断效率。     

一种使用密钥图的安全多播密钥分配机制

讨论安全多播通信中密钥管理问题 .借鉴多目标优化问题中的解法 ,提出了一种基于点覆盖求解算法的密钥分配机制的方案 ,该方案采用全局优化的自适应概率搜索机制 ,大大提高了算法的效率 ,适用于处理大规模多播群组成员动态变化的状况     

P_*(κ)线性互补问题的预估-校正内点算法

基于一种新的中心参数更新方案,提出一种求解P*(κ)线性互补问题的二阶预估-校正内点算法,从理论上证明了该算法具有O((1+κ)3/2 nL)多项式复杂度,并通过数值实验验证了算法的有效性.     

基于凸剖分的点在多边形内的高效判定

提出一种点在多边形内的快速判定算法.与这方面已知的最快算法相比,新方法在预处理时间、空间需求和判定计算等方面,均达到了相同的复杂度,且没有奇异情况,能运算更快,甚至快一倍多.其步骤是:将一个多边形剖分成一些凸多边形,并进行二叉树的组织管理;然后,判断一个点是否在该多边形内时,先根据二叉树找到最可能包含该点的凸多边形,再判断该点是否位于该凸多边形内,就可完成判定计算.     

基于GWO算法光伏阵列多峰值的MPPT

针对因遮挡处于部分阴影条件下的光伏阵列, 其功率特性曲线由单峰曲线变为叠峰曲线, 使最大功率点跟踪(MPPT)算法失效, 而其他智能算法(如粒子群优化(PSO)算法)存在参数较多、 收敛速度慢、 振荡幅度大等问题, 将收敛速度快、 求解精度高的灰狼优化(GWO)算法应用于光伏阵列多峰值MPPT算法中. 先建立处于局部遮挡情形下光伏阵列的数学模型, 再解析基于GWO算法的MPPT算法原理. 仿真实验结果表明: GWO算法可快速跟踪到最大功率点; GWO算法比PSO算法的跟踪速度提高1倍, 跟踪效率提高0.1%.     

三角晶格Ising模型Monte Carlo模拟的GPU加速算法

在分析传统Monte Carlo算法的基础上,针对三角晶格Ising模型提出了一种基于GPU的并行模拟方法,大大提高了算法的效率。对1024?024的模型,实现了69倍的加速比。通过该算法所得数据分析模型的临界行为,获得了高精度的临界点βc = 0.27466(1)和临界指数yt =1.01(2),yh = 1.8756(3)。     

CHARACTERISTIC OF COMPOSITION MEROMORPHIC FUNCTIONS WITH DEFICIENT FUNCTIONS

1　IntroductionChuangChitaiandYangChungchun[1] proposedthefollowingproblem :Letfbemeromorphicfunction .iflimr ∞T(r,f(z+ 1 ) )T(r,f(z) ) =∞ ,canoneprovethattheorderρf =∞ orfurthermore ,lowerorderλf =∞ ?Inthispaper,weobtainthefollowingresult:Theorem 1 Letf(z)beameromorphicfunctionoforderρandlowerorderλ ,letP(z)andQ(z)betwopolynomialswithdegP =m >degQ ,letai(z) (i=1 ,2 ,… ,n ,n≤∞ ) beentirefunction ,whichsatisfyingT(r,ai(z) ) =o(T(r,f) ) withΣ n　i =1 δ(ai(z) ,f) =1 andδ(ai(z) …     

一种新的三维MDCT的快速算法

提出了计算三维改进的离散余弦变换(MDCT)的一种快速方法,可以有效减小数据量,提高计算机存储和运算的效率.首先将序列长度为N1×N2×N3的三维MDCT转化为(N1/2)×(N2/2)×(N3/2)的三维离散余弦变换Ⅳ型(DCT-Ⅳ)(N1=2m1,N2=2m2,N3=2m3),然后将后者转化为8个长度为(N1/4)×(N2/4)×(N3/4)的三维离散余弦变换Ⅱ型(DCT-Ⅱ),最后再通过变量代换和加法运算实现整个快速计算过程.同时,通过编写程序验证算法的正确性,并分析该算法的计算复杂度.结果表明:较之传统的行列方法,所提出的算法能够有效使计算复杂度降低75%左右,实现了计算机在三维信号处理领域的运行速率的提高.     

基于DSP的IMDCT快速算法

修正离散余弦变换 ( MDCT)在音视频信号编码中得到广泛地应用 ,其快速算法在实时编解码系统中尤为重要。论文给出了一种适用于数字信号处理器 ( DSP)实现的修正离散余弦反变换 ( IMDCT)快速算法—用 M/ 2点时间抽取 ( decimation in time,DIT)分裂基 FFT实现 2 M点的IMDCT。算法是基于蝶形运算组成 ,在 DSP中可以获得很高的运算效率。该算法的蝶形运算结构同样适用于正向MDCT。在由定点 DSP实现的活动图像专家组 ( MPEG)音频层 III解码器中 ,与 MPEG音频压缩标准 ISO/ IEC 11172 -3中给出的 IMDCT运算量相比较 ,该文提出的 IMDCT快速算法节省了 2 / 3的运算时间和 1/ 2的存储空间。     

一种长序列卷积的默森变换算法

本文深入研究了应用默森变换方法计算长序列卷积的运算问题,给出了一种将长序列卷积缩减为短序列卷积,然后通过采用默森变换进行计算的高效算法。结果表明:当卷积结果长度N=N_1N_2…N_4,N_i为素数,i=1,…,d,则应用该算法计算序列卷积所需要的实数乘法次数M以及实数加法次数A分别为:M=N;A=2N(sum from i=1 to dN_i—d)     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。