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。     

嫩江下游浮游植物群落结构及其影响因子

2011年春季(5月)和夏季(7月),系统调查研究了嫩江下游对浮游植物结构群落组成、丰度的分布特征及与环境因子的关系。10个采样点中共鉴定出浮游植物7门101种及变种,春季和夏季的优势种以硅藻门为主:变绿脆杆藻、尖针杆藻、梅尼小环藻、短线脆杆藻、肘状针杆藻。不同季节各采样点浮游植物生物量在0.03~3.19 mg/L之间,丰度变幅在(0.60~32.40)×105ind./L之间。Shannon-Wiener多样性指数(H')在2.00~3.94之间,Pielou均匀度指数(J')的在0.46~0.98之间,Margalef丰富度指数(d)在1.72~4.89之间。典范对应分析(CCA)表明,水体温度是影响该水域浮游植物分布格局的重要因子,电导率和总磷浓度也对浮游植物的分布有较大的影响。CCA排序图较好显示了浮游植物物种分布和环境因子之间的关系。     

二元外代数对应的线性矩阵问题

设((￡)(M))是对应于二元外代数A=k/(x2,xy+ yx,y2)的线性矩阵问题,利用Belitskii算法得到(M)(n)中的(n)×(n)不可分解矩阵在(￡)(n)-相似变换下的典范形的具体形式.     

AFS和AST 沸石储氢特性的计算机模拟研究

储氢特性的模拟可以加深对现有储氢系统的认识,促进新材料的设计,并预测新材料的性能;模拟可以提供定量数据,作为一些困难及昂贵实验的替代选择.采用巨正则蒙特卡罗方法模拟了氢气在沸石中的吸附行为,并采用SAITOFOLEY微孔分析方法,分析了沸石结构对储氢量大小的影响,总结了影响储氢量大小的物理因素.     

非线性薛定谔方程经典正则化和正则变换

引入广义坐标和广义动量,可以把量子系统严格地表述为经典哈密顿系统,本文证明了经典哈密顿量中与相位有关的变量可以自然地表述为相位差,因而经典哈密顿量可以实现去约束正则化.对于去约束正则化,证实了波函数(n-1)个分量的几率Pα=1,…,n-1)和相位差Qα(α=1,…,n-)构成经典哈密顿量的正则变量,而几率差zα=Pα...     

不含时哈密顿线性正则变换和非线性正则变换

为解决哈密顿正则变换和循环变量问题,本文研究了不含时线性和非线性正则变换.研究发现从严格意义上讲,不含时正则变换得到的新哈密顿量与变换前的哈密顿量之间可以相差一个任意的、只依赖于时间的函数.文章从线性正则变换出发,给出了不同于利用生成函数作正则变换的条件;对于不含时线性正则变换和非线性正则变换,通过引入变换矩阵M,发现...     

基于C藤copula的收益率自相依结构估计以及条件VaR计算

风险价值VaR是一种非常重要的风险度量方法,基于C藤copula(canonical vine copula)给出了条件VaR的一种新的估计方法.首先基于C藤copula对连续几个交易日收益率之间的自相依结构进行了估计,进而给出了在前n个交易日收益率条件下,下一交易日收益率密度函数的估计方法,并对下一交易日的VaR值进行估计.C藤copula的引入使我们能更准确地描述收益率序列中的相依结构,从而能够更加准确地预测市场风险.最后分别对沪深300指数、上证180指数和上海黄金交易所贵金属价格进行了CVaR估计以及预测效果检验实证分析,实证结果表明所提出的模型在VaR值预测方面的表现要远远优于历史模拟法以及方差-协方差法等.     

Canonical Huffman code based full-text index

Full-text indices are data structures that can be used to find any substring of a given string. Many full-text indices require space larger than the original string. In this paper, we introduce the canonical Huffman code to the wavelet tree of a string T[1..n]. Compared with Huffman code based wavelet tree, the memory space used to represent the shape of wavelet tree is not needed. In case of large alphabet, this part of memory is not negligible. The operations of wavelet tree are also simpler and more efficient due to the canonical Huffman code. Based on the resulting structure, the multi-key rank and select functions can be performed using at most nH₀+|Σ|（lglgn+lgn-lg|Σ|）+O（nH₀） bits and in O(H0) time for average cases, where H0 is the zero-th order empirical entropy of T. In the end, we present an efficient construction algorithm for this index, which is on-line and linear.