体育教学中教师主导性教学行为与教学效果的实证研究

教师的教学行为与教学效果间存在着依存关系,新课标对＂探究、合作、自主＂学习方法的强调,对教师的主导性教学行为提出了新的要求。为探讨体育教师主导性教学行为的发挥对提高教学效果具有直接影响这一实践问题,通过问卷调查法和数理统计法,运用典型相关分析,寻找出影响教学效果的典型教师主导性教学行为,这将为今后体育教学改革提供有效的参考。     

碳纳米管阵列储氢的分子动力学模拟

采用分子动力学方法,模拟了常温和不同压强下,氢在不同管径和管间距的单壁碳纳米管阵列(SWCNTA—S ingle-walled Carbon Nanotube Arrays)中的物理吸附过程.重点研究了压强、管径和管间距对SWCNTA(管内和管间隙)物理吸附储氢的影响.发现氢分子主要储存在SWCNTA的管壁附近,适当地增大管径和管间距可有效增加SWCNTA的物理吸附储氢量,使其在常温下具有较高的储氢能力,并给出了相应的理论解释.计算结果表明,在常温和中等压强下,SWCNTA的物理吸附总储氢量(重量百分比)可达4.2%,从而为同等条件下SWCNTA具有较高储氢能力的实验结果提供了直接的理论支持.     

碳纳米管阵列储氢的物理吸附特性

采用巨正则蒙特卡罗方法,在室温、100大气压下对以方阵和三角方式排列的碳纳米管阵列的物理吸附储氢进行计算机模拟,发现氢分子可被吸附于碳纳米管阵列的管内和管外,管外的储氢密度普遍高于管内,方阵阵列优于三角阵列,并给出了相应的理论解释。     

弹性介质Hamilton正则方程与声波方程辛几何算法

建立弹性介质的Hamilton正则方程,把声波介质视为特殊的弹性介质,由弹性介质Hamilton方程导出声波介质地震波方程,对声波方程Hamilton化后给出其蛙跳格式的辛差分算法。将声波方程辛算法应用于二维情况下的地震波场正演数值模拟计算,并与常规的有限差分算法进行比较。结果表明,在地震波场正演数值模拟计算中辛几何算法比常规有限差分算法更具优越性。     

广义超解析函数在可数条光滑闭曲线上的Riemann问题

研究了广义超解析函数在可数条光滑闭曲线集L=sum from l=f to ∞(L_l)上的Riemann边值问题,其中L_l(l=1,2.……)凝聚于有限点z_0。根据Whitney延拓定理,利用超复积分算子,建立了问题的标准函数,从而得到了边值问题一般解的表示式、向题可解的充分必要条件以及线性无关解的个数与指标间的关系。     

Non-normal hasemann boundary value problem

We will discuss the non-normal Hasemann boundary value problem: we may find these results are coincided with those of normal Hasemann boundary value problem and non-normal Riemann boundary value problem. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China, RFDP of Higher Education and SF of Wuhan University (201990336) Biography: Cai Hao-tao(1977-), male, Master candidate, research interest: numerical of singular integral equation.     

计算涨落的另一种方法

本文介绍特征函数的一个基本性质,并举例说明在系综理论中如何用特征函数的这一性质计算涨落。     

常数交易法与扰动运动方程

本文系统地论述了近似分析理论中的常数交易法，建立了有关的扰动运动方程，并通过实例说明该方法的应用。     

Noether定理与引力场的能量动量问题

本文将Noether定理应用于包含规范场的物理系统,得到一组普适恒等式,即广义Noether恒等式;将这组恒等式运用于引力场,得到与现代场论形式上一致的引力场的能量动量表达式及引力场方程的场——Mills形式;证明了在Poincare规范理论中,引力场的正则能量动量与对称能量动量的定义一致。     

利用特征信息的加权典型相关分析算法

典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）是一种寻求同一对象的2组变量之间最大相关性的多元统计方法,通过线性组合各组特征提取出对应的典型相关特征。但在简单地线性组合各组特征时,传统的CCA并未考虑特征的本征属性信息,无法区分主要特征和次要特征。充分运用特征本身的方差信息和提取后的典型相关信息,提出一种利用特征信息的加权典型相关分析（weighted canonical correlation analysis,WCCA）。一方面,利用方差信息对原始特征进行加权处理,使得原始特征的重要性更加具有区分度;另一方面,利用典型相关性对提取后的特征进行加权处理,既进一步增强了特征的主次关系,又保留了小相关性的特征信息。综合这2方面的特征信息,WCCA提取后的特征在分类和识别上更具有表现力。在ORL和AR人脸数据库以及对象识别数据库COIL20上的实验结果验证了该方法的有效性。