解常微分方程初值问题的一类混合单步法

本文给出一类解常微初值问题的混合单步法。与现有的线性单步多导法相比，利用相同阶的导数信息本文的方法却能获得更高的阶，并且其中相当一部分具有Ｌ－稳定性Ａ－稳定性。本文首先给出方法的一般构造方法，然后给一些实用的特例，最近对方法的实际使用也略作了讨论。     

MgO催化丙酮气相缩合制3,5-二甲基苯酚的研究

以MgO固体碱为催化剂,采用加压气固相催化反应装置,对连续流管式反应炉中丙酮气相一步缩合制3,5-二甲基苯酚的反应进行了研究.考察了温度、时间、压力和溶剂等因素对丙酮转化率和产物选择性的影响.实验得出反应适宜的温度为500℃,压力为0.5 MPa;在氢气氛围、空速为2.4h-1条件下,使用环己烷和水的混合液为反应溶剂时...     

量子全加法器的修改和算法研究

通过与经典全加器的基本模型进行比较后,讨论了一个改进后的量子平面加法器的基本构型.对其原理、组件和算法进行了研究,比较了本加法器两个主要组件与一般量子加法器的不同.作为应用的例,设计了一个n比特量子全加法器的模型,对其具体运算过程和基本功能进行了说明.     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

4个加数的并行加法器及扩展接口的研究

算术逻辑运算单元(ALU)决定着中央处理器(CPU)的性能,而加法器又决定着ALU的性能.为了提高CPU的性能,文章提出了一种4个加数的并行加法器及其接口扩展的研究方案,论述了所提新型加法器的工作原理和过程,同时描述了接口扩充思想;最后,采用MAX+PLUSⅡ对设计电路进行了模拟验证,实验结果说明了所提加法器的设计合理性.     

N,N-二正丁基二硫代氨基甲酸锑的合成与表征

应用一步法合成配合物N,N-二正丁基二硫代氨基甲酸锑(SDBC).通过IR、13C-NMR、元素分析EA和等离子发射光谱ICP等对产物的分子结构进行表征.表征结果显示合成产物符合目标物SDBC的组成与结构,其配位数n=3;DSC测定SDBC的熔点为73℃,熔程较短,纯度较高;TGA表明SDBC有较好的热稳定性,当温度高于220℃时,它有个明显的热失重区域.     

用离子交换树脂－Pd催化丙酮和氢气一步法合成甲基异丁基酮的研究

以较为简便的方法制备了几种离子交换树脂－Ｐｄ催化剂，并将此类双功能催化剂用于丙酮和氢气一步法合成甲基异丁基酮（ＭＩＢＫ）．实验发现，催化剂的吸氢越大，反应选择性越好；而其交换容量过高则降低了选择性，升高温度有利于提高反应活性和选择性，但有一适宜值增大丙酮空速（ＬＨＳＶ）降低了反应活性和选择性，压力对反应影响不大．在各种树脂－Ｐｄ催化剂中Ｐｄ－干氢树脂（Ｐｄ－ＤＨ）的性能最好．在较佳的反应条件：温度１３０℃，压力２ＭＰａ，ＬＨＳＶ５ｈ－１，氢酮比０．４下，用ｐｄ—ＤＨ催化合成ＭＩＢＫ，丙酮转化率为４８％，ＭＩＢＫ选择性可达９８％．     

哺乳动物胚胎冷冻技术研究进展

报道了胚胎冷冻技术的发展及现状。根据它的发展分别介绍了慢冻慢解法、常规快速解冻法、玻璃化冷冻、1步细管法冷冻、1步冷冻和半胚冷冻，并且就胚胎冷冻保护剂、冷冻方法、解冷方法、冷冻保护剂的脱除及胚胎发育时期等对胚胎冷冻效果的影响进行了探讨。     

单级单步多导数方法的代数稳定性

本文从文献［１］中有关多值多导数方法的弱代数稳定性概念引伸出单级单步多导数方法的代数稳定性概念，并建立了若干单级单步多导数方法为代数稳定的充分条件与充要条件。     

柱色层族组成分离方法对黄芪化学成分的研究

采用柱色层族组成分离方法和气相色谱-质谱-计算机联用技术分离和鉴定,研究分析了甘肃岷县黄芪的化学成分,从中分析鉴定出9个系列276种有机化合物,即:烷烃类、类异戊二烯、萜类、霍烷、甾类、多酚类、脂肪酸酯、脂肪酸和芳香酸、甾烯酮类.已鉴定的成分占总提取物的62.130%,其中正己烷馏分为1.816%、芳烃馏分为15.690%、二氯甲烷馏分为3.500 %、甲醇馏分为41.120%.其研究结果为系统了解黄芪的化学成分和黄芪指纹图谱的建立提供了有意义的信息,也为中草药化学成分的系统分析研究提供一种简便易行的方法.