提高区间运算的循环处理精度

循环语句大量应用于程序开发中,但是在静态分析领域,对循环语句的处理还很不完善,存在着不终止和迭代不收敛等一系列问题。传统的循环处理策略所涉及的程序语义信息有限,无法应用于静态分析缺陷检测中。该文提出一种基于符号运算和抽象解释理论中Widening/Narrowing算子的循环处理方法,并将其应用于区间运算之中,以提高检测精度。所述方法已在缺陷检测系统(DTSGCC)中实现,对大量Linux中GCC开源工程的测试结果表明:该方法可以提高区间运算中循环处理的精度,减少潜在的误报。     

求解亚式期权定价问题的迎风差分方法

期权理论的核心是期权定价问题.研究连续取样的算术平均亚式期权定价问题的差分方法,根据问题所满足的偏微分方程终边值问题,构造出一种隐式的迎风差分格式,论证了差分解的惟一存在性和绝对稳定性,并给出差分解在离散L2范数下的误差估计.数值计算表明本文数值方法是一种高效和收敛的近似方法.     

求解P*τ阵线性互补问题的高阶宽邻域内点算法

对P*(τ)线性互补问题提出了一种高阶宽邻域内点算法,在算法的每步迭代过程中,基于线性规划原始-对偶仿射尺度算法的思想来求解一个线性方程组,得到迭代方向,再适当选取步长,得到算法迭代的多项式复杂性.     

GMCL： a robust global localization method for mobile robot

A large sample size is required for Monte Carlo localization （MCL） in multi-robot dynamic environ- ment, because of the ＂kidnapped robot＂ phenomenon, which will locate most of the samples in the regions with small value of desired posterior density. For this problem the crossover and mutation operators in evolutionary computation are introduced into MCL to make samples move towards the regions where the desired posterior density is large, so that the sample set can represent the density better. The proposed method is termed genetic Monte Carlo localization （GMCL）. Application in robot soccer system shows that GMCL can considerably reduce the required number of samples, and is more precise and robust in dynamic environment.     

基于量子测量的量子计算模型综述

基于测量的单向量子计算是重要的通用量子计算模型,可以模拟一般量子计算任务。单向量子计算基于量子簇态作为计算资源,利用每个量子位的局部量子测量和经典通信执行一般量子计算。单向量子计算是与量子线路模型等价的量子计算模型。近年来,研究者们对单向量子计算的量子资源、纠缠度量、局部操作简化,以及量子通信等给出一系列研究成果,并基于光学平台开展了一些量子模拟实验。量子簇态与单向量子计算为一般量子计算提供非常好的量子任务处理方式,受到研究者们的广泛关注。该文主要总结基于测量的单向量子计算模型,包括重要的量子资源态、局部信息处理方式,以及与单向量子计算相关的研究;该文对单向量子计算存在的问题和前沿研究方法进行展望,为研究者提供借鉴。     

非支配解集的质量评价方法

多目标演化算法的目的是获得逼近Pareto最优前沿的分布均匀的非支配解集合,非支配解集的质量是多目标演化算法研究的重要领域.本文对目前提出的非支配解集的质量评价方法进行分类比较,为算法的整体性能评价和算法的性能比较提供了参考依据.     

中国股市的拓扑结构及其复杂性质研究

在计算中国股市各股票之间的关联函数的基础上,利用最小生成树方法构建了股市的拓扑结构,从而验证了股市板块内部的共振效应,并发现股市的拓扑结构的连通性分布满足幂律关系。为此,本文从自组织临界性的角度研究了股市的复杂性质,其所得到的股市整体结构的分形性,将成为股市复杂系统鲁棒性研究的基础。     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

求周期序列线性复杂度的快速算法

基于有限域GF(q)上的分圆多项式理论,提出和证明了求周期为qnpm的GF(q)上序列的线性复杂度和极小多项式的一个快速算法,这里p与q均为素数,且q是模p2的本原根.该算法既推广了求周期为pm的GF(q)上周期序列的线性复杂度的一个快速算法,也推广了求周期为2npm的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法.     

基于一阶振型斜率的剪切型建筑结构损伤定位

提出了一种利用结构一阶振型斜率改变判断剪切型结构损伤位置的方法.首先,进行结构振型和振型斜率对损伤的敏感性分析,导出敏感性系数表达式.然后,计算结构损伤前后的一阶振型斜率差.最后,在敏感性分析和计算得到的结构一阶振型斜率差的基础上,通过迭代计算消除多损伤引起的振型斜率改变叠加进行损伤定位.通过10层剪切型框架结构不同损伤工况的数值分析表明,所提出的算法能够正确识别所有的损伤位置.