总书记二发动员令以后——关于中国人能否搞好国有企业的信心调查

炎夏7月,新华社发表了总书记《坚定信心加强领导狠抓落实加快国有企业改革和发展步伐》的重要讲话。这是总书记又一次发出的关于搞好国有企业的动员令。我们都清楚地记得, 去年也在炎夏7月,新华社发表了总书记《坚定信心明确任务积极推进国有企业改革》的重要讲话。用文学的语言作不够恰切的比喻,去年7月,总书记发出的是搞好国有企业的一号动员令;     

双基地声纳定位精度和算法研究

根据双基地声纳定位的特点，提出了一种单纯基于声波到达时间(TOL)的双基地声纳定位算法，给出了算法的原理和误差分布。通过数值仿真，研究了基线长度、时间测量误差对算法定位性能的影响。仿真结果表明，TOL算法的定位精度与基线长度有关，随着基线长度的增加，定位精度提高。时间测量误差对算法的定位精度影响较小。与同等条件下单基地声纳定位相比，双基地TOL算法具有更高的定位精度。该研究为多基地声纳新体制的建立，提供了理论依据。     

高师地理课程改革研究

分析了高师地理课程结构改革的机遇 ,剖析了高师地理课程结构存在的问题 ,提出了高师地理课程改革的思路与方案     

一类递推数列渐近性的几个结果

本文讨论了一类形如a_(n+1)=a_n+f(a_n)的递推数列{a_n}的渐近性问题。对满足一定条件的f(x)得到了相应的结果,这些结果是文献[1]—[8]中的总结和推广。文中还给出了许多应用实例,所用方法比文献[1]—[8]中的方法简单。     

并行处理可视化监测环境

针对并行程序的工程化开发中缺乏有效的并行程序执行过程的可视化、性能监测与分析工具 ,该文设计和实现了一个面向并行程序的集成开发环境的可视化与监测分析工具。该环境集成并行过程的可视化、并行性能监测和评价于一体 ,根据它提供的直观可视信息 ,程序员能形象化地看到并行程序的运行状况 ,了解并行程序的执行性能 ,并通过性能监测分析比较并行算法 ,找出并行算法的性能瓶颈。该工具已应用于胜利油田的油藏数值并行模拟中 ,有效地支持了油藏数值模拟并行程序设计的开发 ,并获得了较好的效果     

低水胶比对复合胶凝体系水化特性和动力学影响研究

低水胶比复合胶凝体系的水化机理和水化行为较普通水胶比胶凝体系存在一定差异,该条件下传统的水化结论往往不再适用.以不同低水胶比水泥-粉煤灰-矿渣复合胶凝体系为研究对象,通过测试净浆试件7d水化热,结合水化动力学模型探明了低水胶比、矿物掺合料掺量对其水化行为和水化机理的影响,并通过透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射(XRD)分析了低水胶比复合胶凝体系的水化产物差异.研究结果表明：水胶比为0.2、粉煤灰-矿渣复掺量小于50%时,复合胶凝体系早期和后期的放热速率无明显差异,此时复掺粉煤灰-矿渣对水泥水化存在一定促进作用,当水胶比增至0.25和0.3时,复掺粉煤灰-矿渣在10～17h抑制了水泥水化;当水胶比由0.3降低至0.2时,胶凝体系最大放热速率呈增大趋势,且水化过程由NG-I-D改变为NG-D,不再经历相边界反应;水化至28d时,水化硅酸钙(C-S-H)的形貌随着水胶比的降低,由纤维状向球状转变.     

基于OpenGL仿真的中药智能配药系统运动优化

为了运用现代计算机控制技术改进传统手工操作的中药配药方式，开发出了中药智能配药系统．提出了一种能快速、有效地确定配药系统控制策略的方法：利用模块化结构建立系统配药的仿真模型，同时运用OPenGL技术使该模型可视化，基于此模型分析适用于该系统的控制算法并最终确定一种较优的控制策略．运用此方法，给出了一种适用于中药智能配药系统的控制优化算法——有限动态规划法．它综合考虑了动态规划法术取最优解及其时间、空间复杂度随问题规模大小变化的特点，能够在有效控制算法膨胀的前提下，求出系统取药的优化路径，同时讨论了其优化路径与理论最优路径的关系．     

基于Cluster的大型油藏数值模拟的并行计算

大规模整体油田的精细油藏数值模拟需要并行处理。该文基于Cluster并行系统,将三维三相油藏压力计算,转化为以油层为并行计算粒度、通过井筒压力耦合全油藏压力的多层二维二相的压力计算,用网格节点排序方法和预处理算法等缩短计算时间,实现了100.2万网格点的实际大规模油藏数值模拟问题,在17个处理机并行计算时,加速比达6.75。结果表明,该并行计算具有较好的效果,该并行软件正在胜利油田得到应用。     

单调增函数幂次积分序列的一个新结果

利用实分析中函数项级数收敛的性质，建立其相关的等式，证明了如下结果：设ｆ（ｘ）在［０，１］上单调增加并且满足下式：∫１０ｆｎ（ｘ）ｄｘ＝ｐｎ＋１，ｎ＝１，２，３，…其中，ｐ为正常数，那么有：０＜ｐ≤１且ｆ（ｘ）＝（ｘ＋ｐ－１）／ｐ，ｘ∈（１－ｐ，１）０，ｘ∈（０，１－ｐ］｛。证明具有一定的技巧性，逻辑性强，条理清楚。