Co2Ti1-xMxA（X=0,1/4;M=C,Si）晶体的电子结构的第一性原理研究

用广义梯度近似密度泛函和全势能线性缀加平面波方法研究了晶体Co2Ti1-xMxA（lX=0,1/4;M=C,Si）的电子结构.为了更好的了解杂质元素对晶体AlCo2Ti结构的影响,对杂质元素M（M=C,Si）替代晶体AlCo2Ti中的Ti（1/2,1/2,1/2）位进行了对比研究.同时,对杂质元素M（M=C,Si）对晶体AlCo2Ti的晶格常数、体弹模量和原子之间的化学键产生的作用进行了探讨.     

非线性优化的广义投影梯度变尺度法

利用投影技术和变尺度矩阵相结合的方法,建立了求解非线性等式与不等式优化问题的广义投影变尺度方向算法.并在一定条件下证明了了算法的收敛性.     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。     

国际直线对撞机（ILC）高梯度射频超导加速腔研制

射频超导（sRF）加速技术已广泛应用于基于加速器的大科学装置．在国际直线对撞机和其他相关项目的推动下,近年来国际上多个射频超导实验室开展了高梯度射频超导加速腔的研制．在不断改进精密加工、电磁场调平、表面处理和电子束焊接等工艺流程的基础上,北京大学近期研制成功一只高质量9-cell超导加速腔,其加速梯度为32．6MV／m,品质因数大于1．0×10^10,性能指标全面达到国际直线对撞机（ILC）的要求．这表明我国已经掌握了高水平超导加速腔的研制技术,为未来参加ILC国际合作以及建设其他采用射频超导加速技术的大科学装置打下了良好基础．     

质子交换膜燃料电池流场设计最佳化的反问题求解方法

为寻求最佳的流道高度参数,利用由简化共轭梯度法(反向求解器)和完整的三维、两相、非等温燃料电池数学模型(正向求解器)构成的质子交换膜燃料电池多参数最佳化反问题求解方法,将流道各弯头处高度作为搜寻变量(最佳化对象),以电池输出功率密度的倒数作为目标函数,通过搜寻目标函数最小值,得到了流道各弯头处最佳高度(最优化设计参数值).结果表明,最佳的蛇型流场除出口流道为高度渐扩型外,其余流道均为高度渐缩型,其性能比传统蛇型流场提高了约11.9%.渐缩型的流道强化了肋下对流,可有效移除肋条下方多孔扩散层中的液态水,提高反应气向多孔电极的传递速率,因而改善了电池性能.渐扩型的出口流道可防止过强的肋下对流导致燃料"短路",直接跨过多孔扩散层从电池出口流出造成燃料浪费.     

基于小波框架的有限角度CT重建算法

针对有限角度CT重建问题,结合压缩传感相关理论,提出了基于小波框架的有限角度CT迭代重建算法．该算法利用小波框架的冗余性及框架系数稀疏性原理,首先建立了小波框架图像重建模型,通过共轭梯度法求解投影方程,得到重建图像,然后通过分裂Bregman迭代法对重建图像的小波框架系数进行阈值收缩,减小图像L1范数,提高重建精度．实验结果表明在有限的投影数据下该算法重建出的图像内部结构边缘清晰,对比度高,重建误差低,对噪声有一定的抑制作用．     

无约束优化问题的一种新的共轭梯度法

为了求解无约束优化问题,提出了一种新的共轭梯度法,并证明了其在适当的条件下满足全局收敛性.初步的数值结果表明新的共轭梯度法是有效的.     

fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法

建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.     

梯度应变对钛酸钡薄膜介电行为的影响

考虑膜中应变随位置的变化,应用Pertsev热力学理论,研究了BaTiO3薄膜介电常数随温度的变化。发现衬底与膜间热膨胀系数差和膜的沉积温度显著影响介电常数的值及其峰值温度,介电常数随沉积温度的降低而增大,计算结果与实验数据较好地吻合。     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。