处处连续处处不可微多元函数集合的性质

证明了C([0,1]n)中处处不可微函数集合的补集是第一纲集.证明思路沿用n=1时的情形,但通过构造一系列疏集,使证明中不等式的得出更为自然.通过对证明的详细分析,可以得到向量值连续函数空间也有类似的性质.最后讨论了协变导数代替偏导数的情形.     

连续Domain的特征与浓度

引入了连续Domain的局部基和稠密子集的概念，在此基础上定义了连续Domain的特征及浓度，给出了局部基的刻画，并讨论了连续Domain的特征、浓度与连续Domain带上Scott拓扑或Lawson拓扑的拓扑空间的特征、浓度之间的关系。证明了连续Domain的特征、浓度分别与它带上Scott拓扑时的拓扑空间的特征、浓度相等，它们分别小于连续Domain带上Lawson拓扑时的拓扑空间的特征、浓度。     

多种转发干扰下的脉内脉间波形综合优化设计

复杂电磁场景中多种转发干扰并存, 严重影响了雷达的探测效果, 而传统的波形设计方法多针对一种特定的干扰样式进行分析, 面对多种干扰时对抗效果有限。针对此问题, 对脉内线性调频相位编码脉间频率捷变波形进行了综合优化设计。首先, 在分析脉内脉间多种转发式干扰样式的基础上, 兼顾转发干扰与波形本身特性进行代价函数设计。之后, 利用遗传模拟退火算法优化波形参数, 具有良好的抗干扰效果。最终, 数值仿真实验验证了所设计波形的有效性。     

温稠密氢氘混合物热力学、光学和电子输运特性理论研究

温稠密状态下的氘氚混合物是惯性约束聚变必然要经历的中间物质状态.其在温稠密状态下的热力学特性和输运参数在聚变实验设计研究中起着重要作用.但由于氚具有放射性，实验中可以用氢氘混合物来模拟替代研究氘氚混合物.本文采用了密度泛函理论分子动力学模拟和基于自洽流体变分理论的化学模型，构建了氢氘混合物在0～200 GPa和300～10 000 K宽范围状态方程和声速数据库.此外，结合Kubo-Greenwood公式计算得到了氢氘混合物电子电导率以及光学反射率和折射率，建立起混合物绝缘-金属化相变与实验上易探测的光学物理量反射率和折射率之间的联系，为从实验角度探索氢及其同位素的金属化提供了理论指导.     

基于稠密连接注意力单任务提升的深度多任务学习

多任务学习通过任务间的知识共享提升多个关联任务的泛化性能。多任务学习领域的大多数方法通过设置先验性的知识共享结构来定义任务间的关系，这些知识共享结构可能使任务不能充分利用多任务学习带来的好处，甚至导致明显的知识负迁移，使得任务性能提升不大。为了解决上述问题，提出了一种基于稠密连接注意力单任务提升的深度多任务学习方法。该方法中每个任务使用特异的自注意力单元学习任务间的知识共享结构，通过稠密连接将知识共享信息与自身动态结合，使用单任务提升训练方法贪心地优化每个任务，极大程度地避免知识负迁移所带来的问题。在多个数据集上的实验证明了该方法的有效性，其性能已优于目前许多先进的多任务学习方法。     

稳定增强生成对抗网络在壁画的超分辨率重建

针对古代壁画分辨率低、纹理细节模糊不清导致壁画观赏性不足和研究价值不高的问题，提出了一种稳定增强生成对抗网络的超分辨率重建算法（stable enhanced super-resolution generative adversarial networks, SESRGAN）。以生成对抗网络为基础框架，生成网络采用密集残差块提取壁画特征，使用VGG（visual geometry group）网络作为判别网络的基本框架判断输入壁画的真假，引入感知损失、内容损失和惩罚损失三个损失共同优化模型。实验结果表明，与其他相关的超分辨率算法进行比较，峰值信噪比平均提高了0.4~2.62 dB，结构相似性提高了0.013~0.027，主观感知评估也有提高。     

密集颗粒流靶流动性的研究现状及展望

高功率散裂靶作为强中子源，在核嬗变、核合成及材料研究等方面具有重要的应用价值。密集颗粒流靶兼具固体靶和液态靶的优点，被认为是未来高功率靶领域最具前景的候选方案之一。本文首先回顾了密集颗粒流靶概念的提出和发展；然后综述了靶设计中关于流动性的几个关键问题，包括束靶耦合算法的建立和优化、颗粒材料和流动特性预测算法的探索，以及整体流量和局部流场的优化；最后展望了密集颗粒流在高功率靶研究中的未来方向。