动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

云计算视角下可验证计算的分析研究

云计算能否在未来的各个领域中被广泛运用,决定因素在于其可信度。可验证计算在检测云计算结果的可信度方面具有其独特优势。利用可验证计算协议可验证云服务器端所返回的数据是否正确,它成为实现云计算可信度的重要保障。文中在阐述可验证计算基本内容和相关设计原则的基础上,分析了可验证计算协议的一般流程、设计原则及计算模型,并结合基于交互系统的可验证计算协议分析,探讨在云计算视角下可验证计算的研究展望。     

基于WCAG 2.0的高校门户网站可访问性研究

近年来,校园门户网站的建设越来越受到高校的重视.高校要切实提升门户网站的整体水平,就必须关注站点可访问性这一重要的网站质量衡量指标.本研究针对60所国内高校门户网站展开可访问性调查,对比WCAG2.0的各项标准,分析目前国内高校门户网站的可访问性现状.研究发现,所有网站均未能通过WCAG2.0的A级评测,各种不同层次高校门户网站的可访问性状况均不理想,网站可访问性错误点的集中度较高,最突出的四类可访问性问题依次为图片未添加描述文字、未正确定义文档语言、表单项label标签缺失和键盘控制缺失.针对以上问题,本研究提出了高校门户网站可访问性的改进建议.     

运用图像重构误差控制的骨架简化方法

将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁.     

光束在不衰减的情况下实现了小角度转弯

一种类似蜂窝的塑料材料不但能引导光束实现精确的小角度转弯,还能在整个过程中保证光束的强度和完整性丝毫不受影响。由美国得克萨斯大学埃尔帕索分校(UTEP)和中佛罗里达大学(UCF)两校联合开发出的这种技术有望进一步拉近高性能光学计算机,特别是小型光学计算设备和现实的距离。相关论文发表在最近出版的《光学快报》杂志上。     

英国量子技术研究与发展现状

量子信息是量子物理与信息技术相结合发展起来的新学科。近年来,英国政府、学术界以及产业部门通过资源整合,积极开展量子技术基础研究和应用研究,通过对当前最前沿技术的原始性挖掘和突破,试图打破制约信息技术发展的瓶颈与束缚。在量子技术的帮助下,特别在导航和计算机芯片制造方面,目前已经取得了很大的突破。曾创作出《侏罗纪公园》和《失去的世界》等作品的科幻作家迈克尔·克莱顿曾在科幻小说《时间线》中用文学的笔调来想象量子计算的神奇。其中,一家国际技术公司的经理如此推销其眼中的高新科技:"普通的计算机用     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

高中数学立体几何题答题技巧刍议

立体几何题是高中数学试卷中必出的题目。这类题目往往占的分值较高，但是难度却不高，即便如此，也很少有学生能够拿到立体几何题的满分。其实这类题目是存在一定的答题技巧的，只要学生掌握了这些答题技巧，并且能够静下心认真答题，那么学生就能轻松拿到立体几何题的高分甚至满分。