基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计

基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.     

可扩展路由器并行路由计算模型

分布式控制平面的并行路由计算性能是制约可扩展路由器大规模扩展的关键因素。根据反压理论建立了分布式控制平面并行路由计算模型,利用控制单元的队列长度信息判断每个控制单元的负载大小,自适应地调整控制单元间的负载分配,实现负载均衡。利用排队理论,根据损失率、系统利用率和服务等待时间这3个特征量对该模型进行了性能分析。用真实网络数据模拟验证理论分析的正确性。实验结果表明:与现有并行路由算法相比,该模型采用的反压任务分配算法能够根据控制单元的负载大小和控制单元数量自适应地均衡分配负载,有效地提高了可扩展路由器的并行路由计算性能和可扩展性。     

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。     

半导体量子点Rabi振荡品质因子及其退相干机制

采用光致发光方法和纳米光谱成像技术,研究了单个半导体量子点中激发态激子的Rabi振荡。观测了在两个延时位相可控的!/2脉冲激发下,激发态激子数随其量子比特位相旋转而振荡的特性。由实验观测结果分析得知此单个半导体量子点量子比特的自由旋转品质因子约为9.8×104,动力旋转品质因子约为18。讨论了激子从浸润层到量子点的俘获过程对Rabi振荡衰减退相干的影响。简要分析了量子点的激子自旋操控和单光子发射统计特性。     

网格计算及其在图像处理中的应用

介绍网格计算的主要技术特点和优势,并探讨网格计算在图像处理中的应用.网格的并行计算能力有效的提高了超分辨率图像处理算法的计算效率,加快算法的运行时间.     

某电厂公路边坡土钉墙支护的设计计算

本文以某公路边坡为例,采用岩土理正软件作为计算工具,对边坡的土钉墙支护进行了设计计算,计算结果表明理论计算结果与软件计算结果相吻合.     

量子K最近邻算法

为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K变化带来的分类错误率上升的影响,在Boosting算法框架下,用三个由QkvNN算法训练的弱分类器,去构造了一个强分类器,从而提高单独运行QkvNN的分类精度。在此算法中,由于利用了量子计算的强大能力,使得经典K最近邻算法的时间复杂度从O(N)减小为O(N)。     

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.