基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准.结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应...     

利用启发性知识降低交叉算子破坏性的研究

在随机搜索的过程中,交叉算子被认为是演化算法的主要动力.然而,在搜索更好的候选解的时候,如果交叉点选择不当就会破坏一个已有的较好的候选解,使得交叉后生成的新候选解比原有的候选解更差.该文提出应用与问题相关的领域知识构建更有建设性的交叉算子,并应用于旅行商问题(TSP).实验结果表明,基于具有建设性的交叉算子的混合演化算法具有更好的性能.     

解析函数极值点的Frechet导算子问题

证明了n维空间上的解析函数,在极值点的某去心邻域上,其Frechet导算子不为零算子的结论.     

基于旋转算子的非交互式量子同态加密方案

量子同态加密是量子密码学的一个重要分支,它可以直接对密文量子态进行计算,同时保证计算的正确性和数据的安全性.对量子门T进行量子同态加密会产生额外的相位门S,如果不消除该错误则不能得到正确的输出.使用量子门隐形传态可以非交互地消除相位门错误,但是增加了解密复杂度.本文利用旋转算子实现了T/T^?门的量子同态加密,提出了非交互式量子同态加密方案.该方案解密复杂度为O(1),加密复杂度为O(N),其中N是量子线路中量子门的数量.本文证明了该方案是信息论安全的以及能够实现对任意量子线路的量子同态加密,并且在IBM Quantum Experience上实现了对Toffoli门分解线路的量子同态加密.     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

关于伪Drazin可逆的算子矩阵

元素a∈A称为伪Drazin可逆的,如果存在某个元素b∈A,使得ab=ba,b=bab,ak-ak+1b∈J(A)对某个正整数k成立.文章得到了一系列能保证算子矩阵是伪Drazin可逆的新条件,并且给出一些数值例子,来说明所得结果.     

相容双有限Domain的几个性质

在相容双有限domain概念及其等价性质的基础上,证明了几个与相容双有限domain相关的结论：相容双有限domain在Scott连续映射下的像仍是相容双有限domain;相容双有限domain的非空Scott闭子集仍是相容双有限domain等.     

关于算子同胚映射

在算子开集理论中给出了算子同胚映射的概念,得到了算子同胚映射的若干性质.     

一类非散度型退化抛物方程广义解的存在性

讨论一类非散度型退化抛物方程的初边值问题. 利用抛物正则化方法, 证明了该问题广义解的存在性. 对初边值和方程做了两重正则化, 并分别进行了一系列的估计. 利用分析方法, 证明了所得逼近解序列的弱收敛性, 进而证明了其弱解的存在性.