粘性／非粘性方程有限元和谱方法混合逼近

讨论有粘性和无粘性Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程有限元和谱方法混合逼近问题，弱交面匹配关系被应用。收敛估计显示有限元精度和谱精度可在各自的子区域中得到。     

Routh—Hurwitz条件的若干应用方法

本文介绍Routh—Hurwitz条件的若干应用方法,特别是给出了判别矩阵谱半径小于1的方法,这些方法有实用价值。     

泥浆传送涡轮转速信号的分析处理

本文对传送涡轮钻转速信号的泥浆信道的干扰与噪声特性作了分析,从理论上阐述了从强的周期性干扰与噪声中实时检测出转速信号频率的谱分析法。提出了干扰带的概念,并详细分析了不同窗函数在已定干扰带的条件下所需的数据时宽。根据噪声强度推导了用平均法降低噪声功率谱方差所需的分段数以及总的数据时宽。     

LiNbO_3:Ni~(2+)晶体中Ni~(2+)离子的占位研究

本文研究了Ｎｉ２＋离子在ＬｉＮｂＯ３晶体中的占位．采用完全对角化哈密顿矩阵方法，计算了Ｎｉ２＋：ＬｉＮｂＯ３的零场分裂和光谱结构，计算值与实验观测值一致．研究表明，Ｎｉ２＋离子占Ｌｉ＋位并且沿Ｃ３轴向氧八面体中心移动约０．２２     

最终范数连续C0半群的一个注记

本文给出了最终范数连续Ｃ０半群的一个必要条件     

利用多正弦窗谱分析检测色噪声中的谐波信号

利用最小化代价函数推导了一种谱分析的多窗口方法 ,得到了一组彼此正交的、具有简洁正弦窗形式的多窗口序列。以此为基础 ,结合统计分析的假设检验方法 ,可以利用多正弦窗谱分析技术对色噪声中的谐波信号进行检测 ,准确地估计信号包含的谐波频率及各个谐波的幅度。仿真实验证明了该方法的有效性和正确性。     

n^＋／p常规硅太阳电池表面“死层”的减少方法

磷透过热生长氧化层扩散的方法，可以减缓高浓度浅结磷扩大硅表层带来的晶格损伤（即“死层”）双晶Ｘ射线衍射图形和杂质纵向分布测量均证实了这一点，用此方法制备的常规结深的太阳电池，其相对光谱响应４００～６００ｎｍ波段内平均提高了５０％，在ＡＭＯ（２５℃）条件下，其光电转换效率也从常规电池的１１．８％提高到１２．３％，转换效率可望在工艺最佳化研究后得到进一步提高。     

自回归谱估计算法的分类及应用

为了进一步使自回归谱估计算法系统化,为评价算法、选择算法和发展新算法提供参考,本文提出了一种自回归谱估计算法的分类法.文中还介绍了在此分类法的指导下研究出来的一种新的自回归谱估计算法.     

极大螺旋藻藻蓝蛋白性质的研究

用凝胶电泳、吸收光谱、荧光光谱、示差扫描量热计（ＤＳＣ）和循环伏安法研究了极大螺旋藻（Ｓｐｉｒｕｌｉｎａｍａｘｉｍａ）藻蓝蛋白的性质，结果表明：该蛋白由大小两个亚基组成，分子量分别为１９ＫＤ和１７ＫＤ。吸收光谱显示，该蛋白在３４８ｎｍ和６２０ｎｍ有吸收峰。其荧光发射峰位于６４６ｎｍ。该蛋白的热变性温度范围在４０℃～５４℃附近。该蛋白的循环伏安扫描曲线显示，当扫描速度为０．１Ｖ／ｓｅｃ时，有一个明显的氧化峰。当扫描速度大于０．２Ｖ／ｓｅｃ时，呈现两个氧化和两个还原峰     

Recursive estimation and forecasting of non-stationary time series

The paper presents a unified, fully recursive approach to the modelling and forecasting of non-stationary time-series. The basic time-series model, which is based on the well-known ‘component’ or ‘structuraL’ form, is formulated in state-space terms. A novel spectral decomposition procedure, based on the exploitation of recursive smoothing algorithms, is then utilized to simplify the procedures of model identification and estimation. Finally, the fully recursive formulation allows for conventional or self-adaptive implementation of state-space forecasting and seasonal adjustment. Although the paper is restricted to the consideration of univariate time series, the basic approach can be extended to handle explanatory variables or full multivariable (vector) series.