散度
- 氣流輻合對高原低渦切變的影響
輻散流場的影響，散度場對低渦的持續(xù)發(fā)展也有著很大的作用。屠妮妮等[10]通過分析個例，指出水平的輻合輻散在高原低渦的生成階段起了主要作用。李國平等[11]在對近30年夏季青藏高原低渦的氣候特征進行分析后，指出在高原低渦的高發(fā)年，低層大氣環(huán)流場表現(xiàn)出較強的水平輻合。羅雄等[12]的研究表明高原切變線上的輻合帶先于渦度帶減弱是切變線減弱的信號。何光碧和師銳[13]的研究也指出500 hPa 切變線之上為氣流的輻合運動。綜上所述，高原低渦與切變線是青藏高原獨有的
高原山地氣象研究 2022年4期2023-01-08
- Navier-Stokes/Darcy模型的BDF2 模塊化梯度散度穩(wěn)定格式的數(shù)值分析
法[10]、梯度散度穩(wěn)定方法[11–12]。然而，梯度散度穩(wěn)定方法由于穩(wěn)定項導(dǎo)出的矩陣是奇異的，且對于大的穩(wěn)定項參數(shù)γ會導(dǎo)致求解器故障。為了減弱或克服這些困難，在文獻[13]中模塊化梯度散度穩(wěn)定方法被提出用于求解Navier-Stokes 方程，文獻[14]中對Navier-Stokes 方程提出了BDF2 模塊化梯度散度穩(wěn)定格式。本文對Navier-Stokes/Darcy 模型提出了BDF2 模塊化梯度散度穩(wěn)定格式，這種格式在保留梯度散度穩(wěn)定格式優(yōu)點的
工程數(shù)學(xué)學(xué)報 2022年6期2022-12-19
- 基于KL散度的緊組合導(dǎo)航欺騙式干擾檢測方法
警時間要求。KL散度是基于數(shù)理統(tǒng)計方法的重要概念之一，能夠有效描述樣本數(shù)據(jù)可能存在的兩個概率密度分布之間的差異。曹玉蘋[11]等提出基于KL 散度的無跡卡爾曼濾波的過程故障檢測方法，能夠及時檢測出故障的發(fā)生?；诠收蠙z測思想[12]，針對GNSS 欺騙式干擾威脅民航飛行安全問題，本文引入KL散度算法，基于緊組合導(dǎo)航濾波過程判斷GNSS是否受到欺騙式干擾。首先使用擴展卡爾曼濾波器進行GNSS的觀測數(shù)據(jù)和INS的導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合。然后在緊組合系統(tǒng)濾波器輸出新息的概
航空科學(xué)技術(shù) 2022年11期2022-11-28
- 安全性可控的生成式文本隱寫算法
各項指標(biāo)（如KL散度、困惑度）上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的語言模型。Fang等[15]使用了塊狀編碼，對候選池預(yù)先分塊（block-based）建立生成詞與秘密信息之間的映射關(guān)系，語言模型上采用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM，long short-term memory）。Yang等[16]基于雙層LSTM語言模型建立了一個生成式文本隱寫對話系統(tǒng)。Yang等[17]使用LSTM語言模型，利用哈夫曼編碼[18]在隱寫容量得到保證的情況下大幅降低了生成文本的困惑度 （per
網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報 2022年3期2022-06-24
- 地形追隨垂直運動方程在南疆極端暴雨中的診斷分析
得到準(zhǔn)地轉(zhuǎn)Q矢量散度驅(qū)動的Omega 方程，其意義在于Q矢量散度作為垂直運動的唯一強迫項，解決了傳統(tǒng)垂直運動診斷方程中渦度平流的垂直梯度和溫度平流的拉普拉斯項之間的相互抵消作用。此后，國內(nèi)外學(xué)者進一步豐富Q矢量的理論研究工作，相繼提出半地轉(zhuǎn)Q矢量（李柏和李國杰, 1997）、非地轉(zhuǎn)干Q矢量（Davies-Jones, 1991; 張興旺, 1999）、非地轉(zhuǎn)濕Q矢量（張興旺, 1998; 姚秀萍和于玉斌, 2000, 2001）等理論。Yang et al
大氣科學(xué) 2022年3期2022-06-01
- 相互作用的Brinkman方程組與Darcy方程組解在反應(yīng)邊界條件下的連續(xù)依賴性
微函數(shù)H, 利用散度定理可得(7)(8)由Schwarz不等式可得式(6).引理2對于溫度T和S, 有如下估計：(9)其中k1為大于零的常數(shù).證明： 將方程組(1)中第三個不等式兩邊乘以2T, 并在Ω1×[0,t](t∈[0,τ])上積分, 可得(10)對于式(10)左邊第一項, 由散度定理及式(3)和式(4), 可得(11)對于式(10)左邊第二項, 由散度定理及式(3)和式(5), 可得對于式(10)右邊第一項, 由散度定理及式(3)和式(5), 可得
吉林大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版） 2022年2期2022-05-30
- 基于EMD距離的稀疏自編碼器*
Leibler)散度。KL散度在機器學(xué)習(xí)中有著廣泛的應(yīng)用，例如在典型的多分類任務(wù)中，當(dāng)數(shù)據(jù)樣本采用獨熱編碼，模型采用Softmax函數(shù)計算分類概率分布，損失函數(shù)是計算真實值與預(yù)測值的交叉熵時，優(yōu)化交叉熵退化為優(yōu)化樣本分類的獨熱編碼與模型輸出的分類概率分布之間的KL散度。由Goodfellow等[13]提出的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN(Generative Adversarial Network)是近年來的研究熱點。GAN通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的復(fù)雜分布，可以生成
計算機工程與科學(xué) 2022年5期2022-05-26
- 赤峰市一次大到暴雨過程診斷分析
關(guān)鍵詞：強降水;散度;渦度;垂直速度;水汽通量散度1 天氣實況2014年6月6日-7日，赤峰市出現(xiàn)較強降水天氣過程，中南部地區(qū)普降大雨，局部暴雨。最大降水量出現(xiàn)在翁牛特旗的巴達營子，24小時降水量達63.4mm，其中大于25mm的有11站，4個站降水量大于50mm。2 環(huán)流背景6日08時500 hPa高空形式圖上，中高緯呈西高東低型，巴爾喀什湖至烏拉爾山有阻塞高壓存在，烏拉爾山以東有一中心高度為528 hPa的冷渦存在，冷渦底部不斷有冷空氣分裂東移。位于蒙
科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年5期2021-12-30
- 基于K-L散度和TEO的滾動軸承故障頻率識別方法
出一種綜合K-L散度和TEO的滾動軸承故障信號降噪及其頻率提取方法。首先通過SVD分解原始滾動軸承振動信號得到若干信號分量,為了克服傳統(tǒng)奇異值分解中確定有效階次主觀性強且降噪效果不顯著的缺點,利用K-L散度計算原始信號與各信號分量的相關(guān)性來確定奇異值分解的有效階次,根據(jù)計算所得K-L散度值的差異性去除噪聲信號,有效抑制噪聲干擾,完成信號降噪和重構(gòu)。由于滾動軸承發(fā)生故障時會產(chǎn)生瞬態(tài)沖擊,TEO能夠及時跟蹤信號波形的變化且時間分辨率高,對重構(gòu)信號進行TEO解調(diào)
中國計量大學(xué)學(xué)報 2021年3期2021-11-28
- 兩種氣象常用坐標(biāo)系中渦度和散度物理意義的比較*
常用的渦度、水平散度(簡稱散度)是天氣系統(tǒng)、天氣現(xiàn)象演變的重要診斷物理量。依據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的觀點，分別推導(dǎo)出氣象中常用的局地直角坐標(biāo)系(“z”坐標(biāo)系)和等壓坐標(biāo)系(“p”坐標(biāo)系)中渦度之間、散度之間的關(guān)系表達式。討論表明，在兩種坐標(biāo)系中，渦度、散度的定義式形式完全相同，但本質(zhì)有所差異，“p”坐標(biāo)系中渦度不僅表示空氣微團繞天頂方向的旋轉(zhuǎn)程度，還反映大氣的斜壓性強弱。同樣，“p”坐標(biāo)系中散度不僅表示空氣微團水平面積的相對變化率大小程度，也反映大氣的斜壓性強弱。只有
氣象 2021年9期2021-10-30
- 多孔介質(zhì)中的Darcy方程組解的連續(xù)依賴性
×[0,τ],由散度定理,可知由于Ω是有界單連通的星形區(qū)域,設(shè),，則對式(6)利用Schwarz不等式,可得其中ε0是任意大于零的常數(shù).引理2.2對于溫度T和鹽濃度C,有如下估計其中k1是大于零的常數(shù),m1(t)是單調(diào)遞增且大于零的函數(shù).證在方程(1)3兩邊同時乘以4T3,并在Ω上積分,可得式(8)左邊第二項,由散度定理和式(2),可得式(8)右邊第一項,由散度定理,式(2),H¨older不等式和Young不等式,可得聯(lián)合式(8)-(10),可得式(4)
高校應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報A輯 2021年3期2021-09-27
- 非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格與散度校正技術(shù)結(jié)合的三維CSEM矢量有限元正演
代求解時電流密度散度不嚴(yán)格為零。因此，利用迭代法求解存在收斂慢甚至不收斂的問題；而基于直接法求解時，對內(nèi)存需求大，在個人PC上不易實現(xiàn)大規(guī)模正演計算。當(dāng)采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格進行正演時，往往可通過散度校正改善低頻正演的迭代收斂速度[26-29],但目前未見散度校正技術(shù)在非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格正演中的應(yīng)用。秦策等[30]利用分塊對角預(yù)條件并結(jié)合輔助空間預(yù)條件實現(xiàn)了高效率迭代解法，可將迭代求解次數(shù)降低到幾十以內(nèi)，提高了正演計算效率。但該方法實現(xiàn)較復(fù)雜，需借助開源程序庫實現(xiàn)輔助空
石油地球物理勘探 2021年4期2021-08-18
- 定常Navier-Stokes方程的三個梯度-散度穩(wěn)定化Taylor-Hood有限元
S方程的帶梯度-散度穩(wěn)定項的有限元法，表明梯度-散度穩(wěn)定項可以有效降低離散速度解的散度.此外，文獻[13-14]證實當(dāng)梯度-散度穩(wěn)定項系數(shù)γ→∞時，梯度-散度穩(wěn)定化TH元離散解逼近SV混合有限元離散解.有限元法求解偏微分方程最終歸結(jié)于解線性方程組.許多研究致力于發(fā)展有效求非線性NS方程有限元離散解的算法.其中，文獻[15]介紹了求定常NS方程有限元離散解的迭代方法，并證明了在一定的強唯一性條件下某些迭代格式能夠得到收斂到真解的離散解.文獻[16-17]分別
四川大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2021年4期2021-07-15
- 基于骨骼時序散度特征的人體行為識別算法
種基于骨骼點時序散度的特征模型，用來描述骨骼點在時間維度上的位移及運動信息。本研究發(fā)現(xiàn)同一種骨骼點在不同行為的時序骨架數(shù)據(jù)的分散度可能不同。在物理學(xué)中，表征空間點矢量場發(fā)散的強弱程度一般使用散度場理論來描述，其意義在于描述場的有源性。受此啟發(fā)，本文將物理中的散度場理論引入到骨骼點的運動細(xì)節(jié)信息的描述，提出一種散度場的時序特征模型?？紤]到骨架關(guān)鍵點的坐標(biāo)誤差對運動細(xì)節(jié)影響較大，本文提出了一種散度特征注意力機制，用以增強散度模型的有效性。時序散度特征和原始的骨
計算機應(yīng)用 2021年5期2021-07-02
- 交互作用Fock空間l2(Γ,{λn})上的梯度算子和散度算子
})中梯度算子和散度算子的定義.下面定理得到l2(Γ,{λn})上梯度算子的性質(zhì).注:(1)根據(jù)上述定理證明,有(2)梯度算子?不是全空間的線性算子,而是稠定的線性閉算子.接下來,給出散度算子的定義.由梯度算子和散度算子的定義,恰好得到散度算子是梯度算子的共軛算子.定理 3.2 梯度算子?和散度算子δ互為共軛算子,即結(jié)合文獻[9]和定理3.1和定理3.2,有下面討論梯度算子和散度算子與計數(shù)算子之間的關(guān)系.記δ??為梯度算子?和散度算子δ的復(fù)合.定理 3.3
- ENSO對冬季北太平洋水汽輸送及大氣河的影響
,將水汽輸送及其散度分解為時間平均、年際尺度的擾動以及非年際尺度的擾動3個部分,分析ENSO對水汽輸送和水汽輸送散度的影響?；诓煌奈锢磉^程中多尺度風(fēng)場、比濕之間的相互作用,分析各物理過程對總異常的貢獻。1 資料和方法1.1 資料和ENSO事件的選取所用資料主要為歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)的ERA-Interim再分析資料,選取的大氣物理參量包括水平風(fēng)場(u,v)、比濕(q)、位勢高度場(水平分辨率為0.75°×0.75°,垂直方向為8層)和海平
氣象科學(xué) 2021年1期2021-03-20
- 一種基于統(tǒng)計流形的聚類算法
ein距離和KL散度[6-9]，并應(yīng)用K平均算法，對參數(shù)點云聚類. 注意到對于非歐氏度量，K平均算法中涉及的重心不一定是算術(shù)平均，本文將分別討論歐氏距離、Wasserstein距離和KL散度的幾何平均.最后，本文對含高密度噪聲的斯坦福兔子點云數(shù)據(jù)進行去噪實驗，討論基于不同度量K平均算法的實驗效果.1 局部統(tǒng)計在n維歐氏空間n中，記規(guī)模為m的點云為C:={pi∈n|i=1,2,…,m}.對任意的p∈C，采用k近鄰方法選取鄰域N(p,k)，簡記為N. 之后計算
北京理工大學(xué)學(xué)報 2021年2期2021-03-19
- 針對信息物理系統(tǒng)線性欺詐攻擊的水印加密策略
研究了基于KL 散度的隱身攻擊，該隱身攻擊獨立于任何特定的檢測方案，并分析了此類攻擊的隱身性和性能特征。文獻[9] 進一步證明了控制性能下降和攻擊隱身性之間的權(quán)衡。最近的研究提供了針對某些攻擊的防御策略。比如在文獻[10] 中，作者建議使用水印來達到檢測重放攻擊的目的，但同時犧牲了部分系統(tǒng)性能。在信息物理系統(tǒng)的信息安全問題方面盡管已經(jīng)取得了一些成果，但仍有一些問題需要進一步考慮。當(dāng)提到基于KL 散度檢測器的CPS 的安全性問題時，由于KL 散度的復(fù)雜計算，
華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2020年6期2020-12-23
- 多孔介質(zhì)中Brinkman-Forchheimer模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性
左邊第二項, 由散度定理和式(2)可得(7)對式(6)等號右邊項, 由散度定理、 Young不等式和式(2), 可得聯(lián)合式(6)～(8), 可得(9)將式(9)兩邊同時在[0,t]上積分, 可得(10)當(dāng)r→+∞時, 有(11)在方程組(1)中的第四個方程兩邊同時乘以2rC2r-1(r≥1), 并在Ω×[0,t](t∈[0,τ])上積分, 可得對式(12)等號右邊第一項, 由散度定理、 Young不等式和式(2), 可得(13)對式(12)等號右邊第二項,
吉林大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版） 2020年6期2020-11-26
- 基于Cauchy-Schwarz散度的多傳感器控制
數(shù)最常用一些信息散度，如Rényi散度、Kullback-Leibler(KL)散度和Cauchy-Schwarz(CS)散度。Hoang等人推導(dǎo)出兩種泊松點過程混合物的柯西-施瓦茨散度的封閉形式[10]，因此與基于信息論的其他散度相比，CS散度在數(shù)學(xué)計算上更加簡單。文獻[11]的結(jié)果顯示CS和KL雖具有相似的計算趨勢，但CS的計算要快得多，特別是在維度高的情況下更高效，故選取CS散度作為評價函數(shù)對于多傳感器管理的研究更為合適。對于多目標(biāo)跟蹤多傳感器控制問
計算機技術(shù)與發(fā)展 2020年6期2020-06-16
- 基于物理意義下的高斯公式教學(xué)探究
探究和提取，介紹散度及其在物理上的應(yīng)用，歸納出高斯公式的具體形式，對學(xué)生應(yīng)用能力的培養(yǎng)，具有一定的借鑒意義。關(guān)鍵詞 發(fā)現(xiàn)教學(xué)法 高斯公式 散度中圖分類號：G424 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A ? ?DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2020.01.049Research on Gauss Formula Teaching Based on Physical MeaningLI Qin
科教導(dǎo)刊 2020年2期2020-04-20
- 基于KL散度與JS散度相似度融合推薦算法
計了一種基于KL散度和JS散度所求相似度融合的推薦算法，其基本內(nèi)容為：首先將每個項目相關(guān)的評論文本信息進行主題建模計算項目間隱性相似度，再利用所有用戶對每個項目的評分進行顯性相似度度量，兩者融合，最后在推薦生成階段，將融合后的相似度加入到基于項目的協(xié)同過濾中，來生成得分最高的前N個項目進行推薦，讓推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題得到緩解，在解決數(shù)據(jù)稀疏性問題方面也取得了較好的功效，降低了生成推薦時計算的復(fù)雜性，提高了推薦的質(zhì)量.1 相關(guān)工作1.1 基于項目的協(xié)同過濾
- 單純形分布聯(lián)合位置與散度模型的貝葉斯變量選擇
方程的方法研究了散度參數(shù)為常數(shù)的單純形分布廣義線性模型；之后Song等[3]基于Song和Tan[2]的方法對可變散度參數(shù)單純形分布廣義線性模型進行進一步的研究；Zhang和Wei[4]與Zhao等[5]得到單純形分布非線性混合效應(yīng)模型的極大似然估計與貝葉斯估計等。由于均值（位置）結(jié)構(gòu)與方差（散度）結(jié)構(gòu)建模的科學(xué)意義，其研究也成為統(tǒng)計研究的熱點之一。例如：Smyth[6]獲得了可變散度廣義線性模型的極大似然估計；基于聯(lián)合均值（位置）與方差（散度）結(jié)構(gòu)建模的
統(tǒng)計與決策 2018年23期2018-12-21
- 基于Mathematica的電磁場散度和旋度分布仿真實驗研究
蔣少華摘要：散度、旋度是研究電磁場理論的基礎(chǔ)，由于其定義抽象難以理解，不利于后續(xù)內(nèi)容的學(xué)習(xí)。該文在實驗教學(xué)中利用Mathematica對各種矢量場散度、旋度空間分布進行仿真，可以方便地畫出矢量場的分布圖，讓學(xué)生直觀地看到發(fā)散場、旋渦場的分布特點，更好地理解散度、旋度以及亥姆霍茲定理的意義。關(guān)鍵詞：電磁場；散度；旋度；Mathematica中圖分類號：TN011 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）25-0236-03Research o
電腦知識與技術(shù) 2018年25期2018-12-17
- 適用于小樣本的雙鄰接圖判別分析算法
部性，最小化局部散度的同時最大化非局部散度，即使非局部散度與局部散度的比值盡可能大。但UDP是非監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，也就是不能利用樣本的類別信息，不利于分類；而且在處理過程中也出現(xiàn)小樣本問題[9]：當(dāng)訓(xùn)練樣本個數(shù)遠(yuǎn)小于樣本維數(shù)時，就會出現(xiàn)矩陣奇異問題。2012年，樓宋江等人提出的小樣本有監(jiān)督拉普拉斯判別分析算法(Supervised Laplacian discriminant analysis, SLDA)[9],通過將類內(nèi)拉普拉斯散度矩陣投影在去除零空間的
數(shù)據(jù)采集與處理 2018年3期2018-06-29
- 基于整體特征差異度參數(shù)的人臉相似度檢測
詞：差異度參數(shù)；散度；漢明距離；降維；特征提取中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）04-0153-031 概述人臉識別是從二十世紀(jì)中后期一直研究討論的問題，人臉識別的基礎(chǔ)是人眼對于人臉儲存與識別的生物理論，是基于人的面部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。目前，基礎(chǔ)的研究方法都是基于統(tǒng)計學(xué)的研究方法，即采集大量的信息，對這些信息進行分類，用某一種類中“共有”的統(tǒng)計特征來判斷某一信息是哪一個種類[1]。但判斷的
電腦知識與技術(shù) 2018年4期2018-03-19
- 淺談流體散度的物理意義
【摘要】散度是描述流體運動的物理量，其概念抽象，物理意義也比較難懂。文中從散度的定義出發(fā)，從拉格朗日和歐拉觀點分別討論了散度的物理意義。對于流體質(zhì)點而言，散度其實流體的體積形變率；從空間看，散度是單位體積的體積通量?！娟P(guān)鍵詞】流體 散度 通量 教學(xué)【基金項目】江蘇省“青藍工程”項目?！局袌D分類號】G64 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）50-0162-011.引言流體力學(xué)是大氣科學(xué)專業(yè)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課，該門課程理論性強，內(nèi)容抽
課程教育研究 2018年50期2018-01-25
- 關(guān)于大學(xué)課程學(xué)習(xí)中梯度、散度和旋度的簡單解析
學(xué)習(xí)中遇到梯度、散度和旋度的問題困擾，本文針對這幾個問題進行了簡單解析，首先對它們的數(shù)學(xué)概念、表達方法以及對應(yīng)的物理含義進行了概括，明確梯度、散度和旋度的區(qū)別，然后對學(xué)習(xí)中遇到的具體問題進行了由表及里地分析、概括和總結(jié)，從而加深對這三個問題的理解。關(guān)鍵詞：梯度 散度 旋度 標(biāo)量函數(shù) 矢量函數(shù)中圖分類號：G642 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082（2017）10-0-01一、梯度、散度和旋度的概念及意義1.梯度設(shè)體系中某處存在某一物理參數(shù)（如溫度
中文信息 2017年10期2018-01-15
- 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)機組網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷?
-Leibler散度、多分辨率奇異值分解的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，通過故障檢測、故障定位、故障分析三個步驟，實現(xiàn)了對風(fēng)機組網(wǎng)系統(tǒng)中增益性故障以及周期性沖擊故障的診斷與分析。利用主元分析與Kullback-Leibler散度結(jié)合，實現(xiàn)系統(tǒng)故障檢測；利用Z分解和Kullback-Leibler散度來故障定位，將故障定位到具體的風(fēng)機；利用多分辨率奇異值分解來分析故障種類。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。風(fēng)機組網(wǎng)系統(tǒng)；主元分析；Kullback-Leibler散度；多分辨率奇
風(fēng)機技術(shù) 2017年6期2018-01-09
- 麥克斯韋方程組超定問題的解釋
樣解釋：認(rèn)為兩個散度方程是不獨立的，只需初始時刻滿足即可，之后自動滿足。所以計算電磁學(xué)中只求解旋度方程，而不求解散度方程。文中指出這種解釋有一個循環(huán)邏輯缺陷，從而導(dǎo)致此種解釋不正確；在計算電磁學(xué)中兩個散度方程必須求解。推廣的線性相關(guān)概念用以解釋偏微分方程超定問題。在這個推廣的線性相關(guān)定義下，原來眾多“表面”超定方程都變成了適定方程，避免了一些歧義。麥克斯韋方程組；超定；散度真空中麥克斯韋方程組[1]如下式：其中，B是磁感應(yīng)強度；E是電場強度，這兩個量是未知
物理與工程 2017年3期2017-07-06
- 基于f-散度的復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)度量方法
72)?基于f-散度的復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)度量方法屈 強， 何新華， 陸皖麟(裝甲兵工程學(xué)院信息工程系， 北京 100072)針對目前復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)研究領(lǐng)域缺少量化手段的問題，提出了一種基于f-散度的復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)度量方法。首先，從有序性角度重新定義了涌現(xiàn)，提出了涌現(xiàn)強度的概念；然后，從可度量性、收斂性和靈敏度角度，分析比較了常見的5種f-散度，認(rèn)為Hellinger(Hel)散度最適合涌現(xiàn)度量；最后，給出了Hel散度的近似計算方法和涌現(xiàn)度量流程，并通過螞蟻尋食實例仿
裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報 2017年3期2017-07-05
- 基于Burg entropy-散度函數(shù)的不確定概率約束優(yōu)化問題的等價形式
entropy-散度函數(shù)的不確定概率約束優(yōu)化問題的等價形式任詠紅，趙得利，顧鈺（遼寧師范大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院，遼寧大連116029）許多有重要價值的實際問題的數(shù)學(xué)模型均為概率優(yōu)化模型，如水庫系統(tǒng)設(shè)計問題、現(xiàn)金匹配問題等，該類模型通常存在分布的不確定性.文章對概率優(yōu)化模型的分布不確定性展開研究，探討了基于Burg entropy-散度函數(shù)的不確定概率約束優(yōu)化問題的一個等價形式.構(gòu)造了基于Burg entropy-散度函數(shù)的不確定集，用測度變換的方法把一個關(guān)于分布P的
海南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年1期2016-10-17
- 電磁場散度概念的形象化教學(xué)
0072）電磁場散度概念的形象化教學(xué)何思遠(yuǎn)朱艷 （武漢大學(xué) 電子信息學(xué)院，湖北 武漢 430072）矢量場的散度是描述矢量場空間分布和變化規(guī)律的有力工具，同時也是電磁場理論中理解麥克斯韋方程的重要基礎(chǔ)。但是由于散度概念性強、描述抽象，初學(xué)者難以掌握而畏難。文章在教學(xué)過程中，首先介紹了描述矢量場的另外兩個更形象和具體的方法，即矢量線和通量。文中詳細(xì)討論了矢量線，通量和散度三種描述方法的聯(lián)系和區(qū)別，指出他們各自的優(yōu)點和不足，將散度的概念建立在前面兩種方法的基礎(chǔ)
高教學(xué)刊 2016年17期2016-10-13
- 登陸臺風(fēng)“凡亞比”(1011) 合力散度特征診斷研究
——垂直分布特征
1011) 合力散度特征診斷研究 ——垂直分布特征許孌1, 2, 3崔曉鵬3高守亭3任晨平41浙江省氣象科學(xué)研究所，杭州310008;2南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點實驗室，南京210044;3中國科學(xué)院大氣物理研究所云降水物理與強風(fēng)暴實驗室，北京100029;4中國人民解放軍94936部隊氣象科，杭州310021本文利用2010年1011號臺風(fēng)“凡亞比”登陸過程高分辨率數(shù)值模擬資料，診斷分析了“凡亞比”臺風(fēng)環(huán)流合力散度的垂直分布及其演變特征。結(jié)果指出
大氣科學(xué) 2016年5期2016-10-13
- NOFRFs頻譜散度Bootstrap分析法辨識舊零件內(nèi)部損傷
NOFRFs頻譜散度Bootstrap分析法辨識舊零件內(nèi)部損傷馬少花1,毛漢領(lǐng)1,毛漢穎2,黃振峰1,李欣欣1(1.廣西大學(xué)機械工程學(xué)院, 廣西南寧530004；2.廣西科技大學(xué)汽車與交通學(xué)院, 廣西柳州542506)摘要：舊零件內(nèi)部損傷的檢測與辨識是再制造工程的關(guān)鍵熱點問題。針對舊零件內(nèi)部損傷的非線性，采用錘擊法激勵舊零件，獲取輸入/輸出信號，進而估算舊零件的多階非線性輸出頻率響應(yīng)函數(shù)NOFRFs，并構(gòu)建反映NOFRFs頻譜差異度的散度指標(biāo)(diverg
廣西大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年3期2016-07-28
- 靜電場邊界問題專題教學(xué)方法探索及推廣應(yīng)用
水源聚散程度引入散度定義，類比場源，從而能幫助理解場強概念及公式，有利于建立電通量的概念，從理解電場能量分析入手，引導(dǎo)學(xué)生深入分析電勢，層層深入推導(dǎo)各種分界面條件和關(guān)系，把電通量相等與電勢相等的兩種情況區(qū)別開來，推廣到隱形飛機涂層材料的分界面，驗證了邊界上不同的電通量與電勢兩個專題問題解決的正確性。[關(guān)鍵詞]靜電場邊界；散度；電通量；涂層材料[中圖分類號] G642 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 2095-3437（2016）02-0139-02一、引
大學(xué)教育 2016年2期2016-03-08
- 關(guān)于散度和旋度教學(xué)的幾點思考
50002)關(guān)于散度和旋度教學(xué)的幾點思考杜曉燕， 張秀鋼， 陸杰青(信息工程大學(xué)， 河南 鄭州 450002)散度和旋度是研究電磁現(xiàn)象的重要工具，由于其定義抽象、計算復(fù)雜，一直是電磁理論教學(xué)過程中的重點和難點。本文就實際教學(xué)過程中，學(xué)生容易發(fā)生混淆或難以理解的旋度的計算、散度和旋度的聯(lián)系、亥姆霍茲定理等知識點進行了討論，幫助學(xué)生很好地掌握這一內(nèi)容。電磁場； 散度； 旋度0 引言散度和旋度是電磁理論教學(xué)中的重要內(nèi)容，不僅其定義、計算要求學(xué)生熟練掌握，與其相關(guān)
電氣電子教學(xué)學(xué)報 2016年5期2016-03-03
- 幾類微分算子的一般表示
0059）梯度，散度，旋度這三個概念不僅在物理學(xué)中有著重要的地位，同時在微分學(xué)中也地位突出。首先介紹了弧長微元，面積微元，體積微元在不同的坐標(biāo)系下的表示。其次從物理學(xué)的角度闡明了梯度，散度，旋度的物理意義讓我們對梯度，散度，旋度有一個新的認(rèn)識，最后將梯度，散度，旋度在不同坐標(biāo)系下表示，從不同的角度去研究，從而有一個更加通俗易懂的認(rèn)識。弧長微元;面積微元;體積微元;梯度;散度;旋度;一般表示1 弧長微元，面積微元，體積微元1.1 直角坐標(biāo)系下的弧長微元，面積
山西大同大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2015年3期2015-11-02
- 關(guān)于麥克斯韋方程組教學(xué)研究探討
?電磁場 ? ?散度 ? ?旋度 ? ?電磁波麥克斯韋方程組是電磁學(xué)中的基本物理公式，是整個電磁學(xué)大廈的基石。這在電磁學(xué)、電動力學(xué)等大學(xué)物理基礎(chǔ)課程里都有深入的講解，但還有不少同學(xué)對麥克斯韋方程組的理解不夠深刻，不能熟練利用其解決電磁學(xué)問題。筆者結(jié)合多年教學(xué)經(jīng)驗和科研工作的體會，從教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)方法及應(yīng)用等方面給出了麥克斯韋方程組研究性教學(xué)的體會。一、了解麥克斯韋方程組誕生的背景麥克斯韋方程組是英國物理學(xué)家麥克斯韋總結(jié)電磁場基本規(guī)律的一組方程，是19世紀(jì)物
考試周刊 2015年67期2015-09-10
- CT三維最小類內(nèi)散度多分類支持向量機在肺結(jié)節(jié)識別中的應(yīng)用
CT三維最小類內(nèi)散度多分類支持向量機在肺結(jié)節(jié)識別中的應(yīng)用范小波1，董 瑩1，王義云2(1.山東省萊蕪市人民醫(yī)院 271199；2.山東省萊蕪市牛泉中心衛(wèi)生院 271124)目的 分析CT三維最小類內(nèi)散度多分類支持向量機(MC-SVM)對肺結(jié)節(jié)的識別能力及優(yōu)點。方法 選擇2012年1月至2014年1月確診的肺結(jié)節(jié)病患者50例，根據(jù)基于三維矩陣模式的感興趣體(VOI)的構(gòu)成，分為結(jié)節(jié)樣和非結(jié)節(jié)樣；采用自動提取算法提取感興趣區(qū)(ROI)，分為結(jié)節(jié)ROI和非結(jié)節(jié)R
檢驗醫(yī)學(xué)與臨床 2015年7期2015-03-15
- 一維非散度橢圓方程解的二階導(dǎo)數(shù)的高階可積性
0600)一維非散度橢圓方程解的二階導(dǎo)數(shù)的高階可積性白晉彥(晉中學(xué)院 數(shù)學(xué)學(xué)院,山西 晉中 030600)一維;非散度橢圓方程;低階項;高階可積性0 引言很多學(xué)者已經(jīng)對橢圓方程解的高階可積性問題進行了研究.Companato在文[1]中建立了解的二階導(dǎo)數(shù)的高階可積性,同樣的方法被運用到散度橢圓方程后得到同樣的結(jié)果[2].M.Franciosi和G.Moscariello在文[3]中,證明了如果函數(shù)f滿足反向積分不等式, 那么非增重排函數(shù)f滿足同樣的不等式,
太原師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版) 2015年4期2015-03-03
- 基于散度計算績效考核成績修正的改進方法
文提出了一種基于散度計算的改進修正方法（以下簡稱改進方法）。1 、班組內(nèi)部成員季度成績歸一折算以班組內(nèi)工分最高的成員為基準(zhǔn)進行折算。若第i個成員的工分值gi為最高gmax,則其季度成績?yōu)閏i100分。第j個成員的季度成績?yōu)椋哼\用該折算方法，每個班組最高成績均為100分。2 、班組成績對班組成員最高成績進行修正以成績最高班組的成員最高成績作為基準(zhǔn)進行修正。若班組i的成績Xi為班組間最高得分Xmax，則修正后該班組成員最高成績?yōu)镃maxi=100，班組j的成員
中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2014年17期2014-11-16
- 綿陽機場冬季連續(xù)濃霧天氣成因及特征分析
詞：濃霧 水汽 散度 大氣層結(jié) 穩(wěn)定度中圖分類號：P457 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）04（b）-0104-04Analysis on Characteristics and Cause of Continuous Heavy Fog in Mianyang AirportZhang WenBy use of MICAPS system data，NCEP/NCAR 2.5°×2.5° grid point reanalysi
科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2014年11期2014-11-05
- 改進的二維最小卡方散度圖像分割方法
進的二維最小卡方散度圖像分割方法王晨1，2，樊養(yǎng)余1，熊磊21.西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院，西安 7100722.空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院，西安 7100381 引言圖像分割作為圖像分析和圖像理解的基礎(chǔ)，其性能關(guān)系到圖像處理任務(wù)的成敗，因此是圖像處理領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容之一[1-3]。然而由于自然界的復(fù)雜性，目前還沒有一種較為通用的圖像分割技術(shù)。針對不同應(yīng)用背景，相關(guān)研究人員先后提出了種類繁多的圖像分割方法。在這些方法中，基于圖像直方圖信息的閾值化方法由于
計算機工程與應(yīng)用 2014年18期2014-07-19
- 武漢一次大暴雨完全Q矢量的診斷分析
，分析完全Q矢量散度分布及演變與暴雨發(fā)生發(fā)展的關(guān)聯(lián)度，探討完全Q矢量中動力學(xué)過程和由于凝結(jié)潛熱釋放所產(chǎn)生的非絕熱過程對中尺度暴雨系統(tǒng)次級環(huán)流的強迫作用，分析暴雨形成的內(nèi)在機理，提出暴雨預(yù)報的新思路.濕位渦的分析表明，對流層低層在暴雨期間始終維持對流性不穩(wěn)定及斜壓不穩(wěn)定，具有濕不穩(wěn)定層結(jié)，中層有冷空氣加入，導(dǎo)致暴雨的持續(xù)發(fā)展及強對流的發(fā)生.1 暴雨過程概況圖1 武漢2011年6月17日20∶00～18日20∶00逐小時降雨量2 011年6月17日20∶00～
湖北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2014年3期2014-03-27
- 一類奇異Liénard系統(tǒng)的鴨環(huán)的存在唯一性
數(shù)可以由系統(tǒng)的慢散度積分(1)的零點來衡量，其中Ω是經(jīng)過 (0,Y)的快軌道的兩個端點(x1(Y),Y),(x2(Y),Y)之間的部分慢軌道，如圖1所示.具體結(jié)論是引理1如果F(x)是一個Morse函數(shù)，而系統(tǒng)(L)以原點(0,0)為轉(zhuǎn)點，且滿足F(0)=0,F′(0)=0,F″(0)≠0，則系統(tǒng)(L)的環(huán)性可以由前面的慢散度積分(1)的零點的個數(shù)來確定，且其鴨環(huán)的穩(wěn)定性可以由I(Y,λ)關(guān)于Y的導(dǎo)數(shù)的符號來確定.圖1 系統(tǒng)(L)在ε=0時的軌跡示意圖(2
山東理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2014年4期2014-03-20
- A COMPARISON OF REGULARIZED LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS AND MAXIMUM SCATTER DIFFERENCE DISCRIMINANT ANALYSIS ALGORITHMS
性判別分析和最大散度判別分析的算法比較*李 莉1, 高建強2(1. 南京財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，江蘇，南京 210023；2. 河海大學(xué)計算機與信息學(xué)院，江蘇，南京 210098)我們給出了識別率偏差波動的計算公式，同時利用不同的參數(shù)在UCI的三個數(shù)據(jù)集上比較了正則線性判別分析和最大散度距離判別分析方法的識別性能。實驗結(jié)果表明，在適當(dāng)?shù)膮?shù)下，正則線性判別分析的識別性能優(yōu)于最大散度距離判別分析。另外，對于K近鄰分類器中不同的K值，最大散度距離判別分析的識別率
井岡山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2013年4期2013-10-28
- 近34年蘭州中川機場沙塵暴變化趨勢及成因分析
-700hPa的散度場很好地表征了鋒后低層輻散，高層輻合；鋒前低層輻合，高層輻散的特點?！娟P(guān)鍵詞】沙塵暴；變化趨勢；成因分析；中川機場；散度1.引言沙塵暴是由于強風(fēng)將地面大量沙塵吹起，使空氣很渾濁，水平能見度小于1km的天氣現(xiàn)象。沙塵暴天氣是影響我國北方地區(qū)的主要災(zāi)害性天氣系統(tǒng)之一，具有很強的危害性，常以大風(fēng)的形式摧毀建筑物及公用設(shè)施、樹木花果，傷害人和畜禽，以風(fēng)沙流的方式掩埋農(nóng)田、渠道、村舍、鐵路、草場，污染壞境，造成惡劣的能見度。沙塵暴對航空飛行也有巨
科學(xué)時代·上半月 2013年8期2013-09-06
- 自適應(yīng)的最大散度差圖像閾值分割法
05自適應(yīng)的最大散度差圖像閾值分割法祝 貴1，楊恢先1，岳許要1，冷愛蓮2，何雅麗11.湘潭大學(xué) 光電工程系，湖南 湘潭 4111052.湘潭大學(xué) 能源工程學(xué)院，湖南 湘潭 4111051 引言圖像分割是指將一幅圖像分成若干個互不交疊的、有意義的、具有相同性質(zhì)的區(qū)域，它是圖像分析、理解和模式識別中基礎(chǔ)而關(guān)鍵的問題，也是圖像處理中一個難點。閾值法是一種簡單而廣泛使用的方法，許多研究人員和學(xué)者對閾值的自動選取進行了大量的研究，并提出了最大熵法、最大相關(guān)性法及最
計算機工程與應(yīng)用 2013年15期2013-07-19
- 基于f－散度的一致風(fēng)險度量
087）基于f－散度的一致風(fēng)險度量任鳳英＊1，2， 李興斯1（1.大連理工大學(xué)運籌學(xué)與控制論研究所，遼寧大連 116024；2.北京師范大學(xué)珠海分校應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，廣東珠海 519087）進一步研究了帶有熵約束的一致風(fēng)險度量，鑒于它的許多良好性質(zhì)，提出了帶有f－散度約束的一致風(fēng)險度量，獲得了一大組可以靈活選取的風(fēng)險度量，并且給出了一致風(fēng)險度量理論中可接受集的控制方法.另外，討論了將這類風(fēng)險度量直接用于優(yōu)化問題的優(yōu)點以及它們的穩(wěn)健化處理方法，得到了一致風(fēng)險度量
大連理工大學(xué)學(xué)報 2013年5期2013-01-27
- 基于二維非參數(shù)特征分析的SAR圖像目標(biāo)識別
空間中樣本的類間散度與類內(nèi)散度之比來求取最優(yōu)的投影方向,是一種有效的特征提取方法。但是,FLDA在用于圖像的特征提取時有如下幾點不足:一是FLDA只是對高斯分布最優(yōu)的,即FLDA是以所有類別的樣本數(shù)據(jù)服從協(xié)方差相同、均值不同的高斯分布為前提的;二是在計算散度矩陣時只考慮了類中心,不能有效地提取類的邊界信息,而邊界信息往往同樣具有重要的鑒別信息[2];三是因為類間散度矩陣的秩最大只能為C-1(C代表總的類別個數(shù)),FLDA提取的特征個數(shù)最多只有C-1,而在高
電訊技術(shù) 2012年12期2012-08-08
- 一類散度型橢圓方程弱解的最大模估計
11300)一類散度型橢圓方程弱解的最大模估計趙英穎(廣東商學(xué)院 華商學(xué)院，廣州 511300)研究了散度型橢圓方程的弱解的性質(zhì)。利用De Giorgi迭代技術(shù)做出了比Poisson方程稍一般的方程的弱解的最大模估計。De Giorgi迭代;極值原理;檢驗函數(shù);弱解0 引言研究偏微分方程解的相關(guān)性質(zhì)，無疑具有重大的理論意義。在這方面，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了不少工作。文獻［1］是我國學(xué)者的工作，他們應(yīng)用De Giorgi迭代技術(shù)對一般的散度型橢圓方程的弱解做了模
長春大學(xué)學(xué)報 2011年6期2011-11-07
- “電磁場”課程的散度和旋度研究型教學(xué)例析
于難以理解梯度、散度和旋度這幾個基本概念。特別是散度和旋度兩個概念，部分學(xué)生直到課程結(jié)束也沒有正確理解。目前，通常采用從宏觀到微觀的教學(xué)方法，即由通量引出散度，再由環(huán)量引出旋度。這種方法建立的模型易于表述，有關(guān)通量、散度的內(nèi)容較易理解；但是，對于環(huán)量和旋度，同樣的教學(xué)方法卻具有一定的局限性。這是因為作為宏觀量的環(huán)量本身就比較抽象，進一步描述微觀的旋度作為有方向的矢量就更不易被學(xué)生接受。學(xué)生往往不理解為什么旋度有方向，對其方向代表的物理意義理解起來更加模糊。
電氣電子教學(xué)學(xué)報 2011年3期2011-03-21
- 一般穩(wěn)態(tài)空時中的拉普拉斯算子＊
從歐氏空間梯度與散度的基本概念出發(fā),導(dǎo)出四維彎曲空時中的梯度與散度,得到一般穩(wěn)態(tài)空時中的標(biāo)量、逆變矢量與協(xié)變矢量的Laplace算子.梯度;散度;Laplace算子;四維彎曲空時;穩(wěn)態(tài)空時引言眾所周知,在歐氏空間三維直角坐標(biāo)系中的梯度算子為拉普拉斯算子定義為梯度的散度歐氏空間任意正交曲線坐標(biāo)系中的Laplace算子為[1]三維歐氏空間和四維閔可夫空時都是平直空時,空時曲率為零;彎曲空時有兩種:黎曼空時——正曲率空時,和羅氏空時——負(fù)曲率空時.根據(jù)廣義相對論
菏澤學(xué)院學(xué)報 2010年5期2010-12-22
- 縱、橫波分離的數(shù)值模擬研究
2)從彈性波方程散度和旋度求取入手，通過引入等價方程，論證了縱波為無旋場、橫波為無散場理論。利用有限差分模擬各向同性介質(zhì)中的地震波場，并分別計算散度場和旋度場。結(jié)果表明，在滿足差分范圍內(nèi)速度無劇烈變化的情況下，通過該方法能有效地分離出縱、橫波場。另外，旋度運算的矢量性質(zhì)造就了分離后的記錄在震源兩側(cè)極性反向的特性，而這一特性與野外采集的橫波數(shù)據(jù)在物理特性方面極其相似。彈性波方程；縱波；橫波；散度；旋度通過彈性波方程數(shù)值模擬得到的是P波(縱波)和S波(橫波)的
長江大學(xué)學(xué)報(自科版) 2010年1期2010-11-27
- 無重復(fù)因析試驗中一種散度效應(yīng)的估計方法
復(fù)因析試驗中一種散度效應(yīng)的估計方法王 鈺,李濟洪＊(山西大學(xué)計算中心,山西太原030006)在無重復(fù)因析試驗的多個散度效應(yīng)分析中,現(xiàn)有的許多方法都存在錯誤識別的現(xiàn)象,即兩個顯著的散度效應(yīng)可能在它們的交互列上產(chǎn)生一個錯誤的(spurious)散度效應(yīng).為了解決這種模棱兩可性,文章提出了一種基于閉的位置效應(yīng)集合殘差的改進H方法(稱為AH方法),證明了AH的估計的無偏性,并通過一個基于實例的模擬驗證了此方法.多個散度效應(yīng);無重復(fù)因析;無偏性;模擬0 引言無重復(fù)因
山西大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2010年2期2010-11-02