Lorenz曲线及其在植物生态研究中的应用

由Lorenz曲线派生的基尼系数和洛伦茨不对称系数在植物生态研究中可用来描述植物大小或其它数量性状的不均匀性，以揭示不同环境条件下植物数量性状在群体中的分布特性和生态学意义。笔者介绍了这两个参数以及用Jackknife和Bootstrap两种重新取样法来估算该统计量的精度和误差的数学计算方法，并采用作者自行开发的统计软件，对盐胁迫条件下Iris hexagona天然群体生长和繁殖性状进行了不均匀性分析。结果表明，Iris hexagona植株的地上部分生物量、地下部分生物量和总生物量随盐浓度的增加均呈递减趋势，但不均匀性均呈递增趋势。盐胁迫对植株个体间花量的不均匀性影响不大，而植株在浓度为2和4μg／g的盐胁迫条件下，个体间种子数量的不均匀性下降。另外，Iris hexagona两个繁殖性状的不均匀性均远大于生长性状的不均匀性。基尼系数揭示了均值背后隐藏的生物学意义，它直接反映了植物数量性状在植株间的不均匀性的程度，但产生不均匀性的原因可能包括遗传、生理和(或)生态等因素。若要从遗传角度弄清其本质，需要进行分子生物学特别是有关植物数量性状基因位点及其与环境互作等方面的研究。     

建筑结构基础不均匀沉降的原因及结构设计中的防治对策探讨

导致建筑物的基础结构发生不均匀沉降的原因有很多,例如地基土质过于软弱、上部结构所受荷载不均匀以及结构自身的问题等。当地基发生不均匀沉降时将会引发上部结构的变形超出允许范围,并且开裂、倾斜等问题也会随之出现,更甚者会导致整个建筑物的破坏,造成人员和财产的损失。因此在结构上避免基础结构发生不均匀沉降是我们需要解决的第一个问题。     

理想体系高温条件下极端相对论量子态方程

根据不确定关系给出量子化特征温度的估计值。再依据量子统计的态密度和能量密度给出高温条件下的特征温度、相对论状态方程及其能量的解析式，并对结果进行了讨论与分析．     

信息产品垄断厂商定制策略研究

由于信息产品本身所具有的特点和消费者追求个性化消费,信息产品生产商开始关注消费者定制生产模式.考虑信息产品定制过程中的误差所造成的定制交易不确定现象,给出了垄断厂商的利润最大化模型,并深入讨论了厂商如何通过收取定金规避定制交易不确定所带来的风险.研究结果表明,在市场未完全覆盖条件下,厂商通过提高标准产品价格鼓励消费者进行定制消费,定制能够增加总体利润;信息产品定制交易系数位于不同的区间时,厂商收取的边际定金有不同的增减性;消费者对产品差异越敏感,垄断厂商向消费者所收取的边际定金越小.     

衬套内爆ALE方法二维MHD数值模拟

作者在详细介绍了衬套内爆二维磁流体(MHD)力学模拟的ALE方法的基础上,运用算子分裂技术将MHD力学方程组分裂成热扩散、磁扩散、Lagrangian流动、网格生成和对流输运4步求解.作者对Frese等人的Lagrangian流动步方法进行了改进,消除了其拉氏计算的质量损失.编制了二维计算程序并通过验证,获得的二维衬套内爆不稳定性发展与Doughlas和Liberman等人的结果相吻合.     

某种完全单半群的nil-扩张的性质

本文给出了某种特殊类型的完全单半群的nil-扩张的刻划和性质.     

一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法

在实际工程应用中随机变量可能会服从多峰随机分布,如火车减振器在长期使用后的阻尼特性和安全切割试件修复后的疲劳寿命等.传统的不确定性传播方法主要用于处理单峰随机分布问题,而在处理多峰随机分布问题时容易产生较大误差.本研究提出了一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法.首先,使用高斯混合模型建立多峰随机变量的概率密度函数;其次,发展了一种高效三元降维法计算响应函数的高阶统计矩,该方法可以有效提高不确定传播的计算效率;再次,使用最大熵方法来计算响应的概率密度函数并且通过基于熵值的自适应方法来确定统计矩的最优阶数;最后,使用四个算例验证了提出方法在多峰不确定性传播中的计算精度和效率.     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计.首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPS...     

威驰轿车发动机不能起动的故障原因及排除

本文主要介绍一台威驰轿车,由于其ECU中的喷油驱动三极管损坏,使汽车出现不能起动的故障现象,通过诊断分析,逐步排除故障的过程和步骤。     

微分多项式值分布的两个结果

利用亚纯函数的Nevanlinna 值分布理论, 研究了微分多项式的值分布问题, 改进了文献[2]的一些结果, 得到了更优的结论, 即文中的定理1与定理2, 并且例子表明本文的结果更精确.