O_H~5O~3 ■T~1结构空间群母分系数的计算

OH5O3■T1摘要:将陈金全的本征函数法应用于空间群链,计算了晶体第一布里渊区中*X(?)*M→*X耦合的母分系数。与传统群论方法相比,其理论本身显示出许多特有的优越性, 概念简单,简明易懂,与量子力学关系密切,便于理解和应用,且易于程序化。计算结果表明所得母分系数满足幺正性、归一性,证明了本征函数法处理群论问题的正确性和简洁性。     

基于GeoSOT网格的空域栅格化表征方法

针对利用经纬度坐标表征空域的不足,提出了基于GeoSOT网格的空域栅格化表征方法.首先,分析了空域的栅格化表征具有简洁高效、便于协调通报的相对优势,并对美军典型的网格系统进行剖析;其次,结合飞行基本规则、飞行间隔规定,设计了面向空域表征的网格参考系统的剖分方案和编码结构;最后,根据网格最少和精度对应原则给出点状、线状、区状空域的详细栅格化表征流程,并在网格平台进行空域表征场景示例应用分析,为空域表征提供了一种新的技术手段与实践思路.     

基于 NSDTCT 与稀疏表示的红外和微光图像融合

针对传统融合方法信息缺失较多与连续性较差等问题,提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）与稀疏表示的红外和微光图像融合方法。利用NSDTCT进行多尺度分解获得低频成分和高频子带成分,引入稀疏表示理论,构建低频成分和高频成分的融合模型,将图像融合分别转化为对应稀疏编码的融合,低频和高频成分稀疏表示系数分别根据加权平均和多方向对比度准则进行融合。进行对比实验,选用平均梯度（AG）、标准差（STD）、互信息（MI）、边缘保持度（QAB/F）、结构相似度（SSIM）这5种客观指标,结果较传统方法分别提升2.1%、3.3%、16.1%、6.6%、8.5%以上,表明该方法能够有效保留红外微光图像信息,提高融合图像连续性和成像质量。     

N＝2的Krichever－Novikov超代数的基本超场表示

利用算符乘积展开方法，通过在Ｎ＝２的超空间引入基本超场建立了高亏格Ｒｉｅｍａｎｎ面上Ｎ＝２的Ｋｒｉｃｈｅｖｅｒ－Ｎｏｖｉｋｏｖ代数的基本超场表示，并且给出了这种表示的分量形式。     

贝塞尔函数的若干结果

本文定义一种推广的贝塞尔函数J_v(vx,ω)=1/πintegral from n=0 to ω(e~(-v F(θ,x))dθ(0<ω≤π,v>0,00,b>0,0<σ=a/b≤1/10,b→0+时,得出无穷积分I=integral from n=0 to ∞(e~(ax)k_0(b (x~2+1)~(1/2))xdx的估计为e~(-b)/b~2{(1+π/2σ+2σ~2+…)-b[(π/2-1)+(2-π/2)σ+(3/4π-2)σ~2+…]} ≤I≤2/b~2(1+π/2 σ+2σ~2+…)这里K_0(x)=integral from n=0 to ∞(e~(-xt)/(t~2-1)~(1/2)dt)为贝塞尔函数。     

红花绿叶总相宜--谈正负形的创意与表现

在现代图形设计中，负形已不再只是仅仅作为衬托正形的底色，而可以通过种种联想，在保留正形完整的基础上，把它也设计成一个完善的形态。正负形的并存，不仅可以体现一定的精神内涵，同时。在视觉上可以形成一种独特的错视效果，从而使图形能够出色地完成吸引受众、传递信息的使命。     

因素空间理论与知识表示的数学框架——概念的反馈外延与因素的重合性

本文是文献（１，２）的继续，该文及后续的论文的将系统地研究因素空间理论及其在知识表示中的应用，首先引入反馈外延这一表示概念的新工具，它为表达概念提供了直接的操作方法，然后设计了反馈外延的包络，它是对概念外延的一种逼近，最后讨论了关于概念的重合性重合性测度的公理化定义。     

极小k边连通有向图中出度为k的点

设k是正整数，D是极小k边连通简单有向图．Mader猜测(见Combinatorics，Paul Erd6s is Eighty (V01．2)，Budapest，1996)D中至少有k 1个出度为k的点．在k=1时，Mader已证明成立．考虑志≥2，运用Edmonds等人在研究组合优化问题中引入的对无交叉组的树表示，证明了在志≥2时，D中至少有3个出度为k的点．     

多分辨率网格的数据压缩

针对任一个三角形网格模型，按其简化顺序，对其三角形表数据进行重新排列，将其直接构造成一个多分辨率表示，构造的多分辨率表示与单分辨率表示完全一样，其存储空间是原模型的存储空间100％，达到了多分辨率表示存储空间的下限，实现了多分辨率表示与单分辨率表示的统一。进一步地，对多分辨率模型的三角形表数据的存储空间再进行压缩。实验表明：压缩后的三角形表数据的存储空间是压缩前对应的存储空间的70％，比单分辨率表示方式还简单、省空间。本文的多分辨率表示的构造方法及数据压缩方法非常简单，适合一般的三角形网格模型。     

迷向向量的参数表示及其性质

给出了复向量空间中的迷向向量的一种参数表示,并由此获得了迷向向量的一些性质.