实验成功实现8光子纠缠态

多粒子纠缠态的实现是量子网络和量子计算研究的一个关键。迄今为止,科学家已经能够操控14个被捕获的离子。然而在量子信息科学领域,光子相对于其它系统具有不可比拟的优势。特别是,光子更容易传输量子比特,     

希格斯与“上帝粒子”

英国物理学家彼得.希格斯在几天前收到物理学家斯蒂芬.威廉.霍金的通知,内容很简单:"支票已寄出。"这张价值100美元的支票是霍金输掉的赌注,而他所押注的,正是希格斯在1964年提出的理论。学界在过去近半个世纪一直都在争论是否真正存在,被称为"上帝粒子"的希格斯玻色子。2012年7月4日,答案被揭晓了。欧洲核子研究中心(CERN)在瑞士日内瓦召开发布会,宣布发现与希格斯玻色子特性一致的新粒子。英国《泰晤士报》评论说,这一发现的意义,如     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

粒子群算法修正测距的无线传感器网络节点定位

为获得理想的节点定位结果, 设计一种基于粒子群修正测距的无线传感器节点定位算法. 首先对经典无线传感器节点定位算法DV-Hop的工作原理进行分析, 找到导致测距误差的因素; 然后用粒子群算法对无线传感器节点之间的测距进行修正, 以减少节点间的测距误差, 并对标准粒子群算法的不足进行相应的改进; 最后通过仿真实验与当前经典无线传感器节点定位算法进行对比测试. 测试结果表明, 在相同工作环境下, 该算法提高了无线传感器节点的定位精度, 且未增加额外硬件开销.     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

基于构造物理模拟实验的正断层形成和演化过程

研究正断层的形成和演化过程不仅对厘清石油、天然气的聚散过程具有重要意义,而且可为断块油气藏等的高效开发提供理论依据.以鄂尔多斯盆地延长组正断层为原型开展构造物理模拟实验;通过高分辨率的粒子图像测速技术记录实验砂层变形速度、断层倾角、断层距离和应变能;划分正断层形成和演化阶段并从应变能角度分析正断层形成和演化特征.结果 表明:正断层开始形成后,断层破碎带区域最早破裂,上盘次之,其后为下盘;倾角随埋深加深有"多期递减"现象;明显断距最先在断层带上部出现,断距不断增大后断裂向断层带下部延展;断层带纵向上断距并不均等,断层带下部断裂程度明显大于上部,断距分布呈"双峰"特征.正断层形成和演化可划分为断层初始期、断层孕育期、断层形成期、断层稳定期,不同时期的应变能密度峰值差异为1～3个数量级.应变能的释放时间决定了断裂产生时机,应变能释放率决定了断裂规模,地层应变能的积累和释放是正断层形成和演化的主要内因.正断层形成后,残余了高应变能的上盘区域以多种形式逐渐释放应变能形成次生断层.文中提供了一种模拟正断层形成和演化的物理模拟实验方法,希望给石油地质工作者提供一点有益的启发.     

纳米材料改变岩石矿物润湿性的研究进展

在油气开采过程中,储层岩石润湿性变化能显著提高油气产量,因而改变润湿性技术具有很大的发展潜力.将储集层岩石润湿状态转变为亲水状态的新方法和新化学剂引起了石油研究人员的高度重视.纳米材料在其他科学领域已经有较广泛的应用,但其在石油开采中仍处在探索发展阶段.综述不同种类纳米材料在改变油气藏岩石矿物润湿性方面的研究进展,同时讨论两种岩石矿物类型(灰岩和砂岩),总结纳米粒子的种类、尺寸等因素对纳米材料性能的影响.重点介绍测量润湿性变化的两种方法,即动态测量法和静态测量法.通过将纳米材料和其他化学剂相组合,讨论不同类型流体和不同注入过程的岩心驱替试验.展望纳米材料在提高油气最终采收率方面的应用前景.     

中性粒子标定源中聚焦系统的研究

设计了用于中性粒子标定源的聚焦系统.利用三维电磁仿真软件CST对束流在中性粒子标定源中的输运情况进行了模拟,研究了单透镜与加速管之间的距离、聚焦电压和加速电压的改变对束流轨迹的影响.在离子源测试装置上利用塑料闪烁体对束流剖面进行了初步测定,测试结果与模拟计算相符合.文中得到的数据对中性粒子分析器的标定具有重要参考价值.     

基于云计算和GA-BP神经网络的西江水质评价研究

为提高水质评价精度,针对BP神经网络的预测结果易受初始连接权值和阈值的影响以及易陷入局部极值的问题,提出一种遗传算法优化BP神经网络的水质评价模型.针对水质评价数据特性,引入Multi-Agent和分布式思想,利用云计算的MapReduce框架对GA-BP模型进行并行化改进,提高其处理海量高维水质评价数据的能力.为证明所提算法的效果,选择西江2011-2015年的水质监测数据为研究对象,研究结果表明,与PSO-BP,GA-BP,DE-BP和BP相比,所提算法MR-GA-BP不但可以提高水质评价的精度,而且能够降低计算资源的消耗,缩短训练时间,具有很好的并行性能.     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。