现代植物生命科学研究中的物理模型及其意义

介绍了现代植物生命学研究中的本质部刚性导管模型，细胞壁圆筒模型，细胞膜双层电模型，植物热机模型以及气孔蒸腾速率振荡的ＲＬＣ电路模型等物理学模型，指出了这些模型的意义。     

数据中心高架地板模型和湍流模型评估

为提高数据中心气流组织温度预测的准确性，对多孔介质模型、多孔阶跃模型、体积力模型三种穿孔面模型对机柜前后侧温度分布的预测性能进行研究，通过均方根误差对三种模型预测精度进行评估，体积力模型表现最佳。此外，对10种RANS湍流模型的准确性进行了研究，Spalart-Allmaras、LRN k-ε模型的准确性优于Standrad k-ε模型。     

结合人工神经网络的翅片管式冷凝器快速仿真模型

为了提高翅片管式冷凝器仿真精度和计算速度，提出了含基本数学模型与两个神经网络的复合冷凝器模型．基本数学模型采用分区集中参数模型，简化用神经网络用以反映分区集中参数模型与分布参数模型间的非线性关系，精度改进用神经网络通过分析比较模型与实验值的差别，提高复合模型的精度．实际应用表明，复合模型的计算速度比分布参数     

基于守恒高阶模型的动态交通分配建模与仿真

针对路网中的动态交通分配问题，采用高阶守恒模型（CHO）进行建模与数值研究，并推广高阶守恒模型二进二出路口的Riemann问题；同时将高阶守恒模型与动态网络加载（DNL）模型相结合，通过变分不等式对动态网络加载模型进行分析.数值模拟采用一阶有限体积法求解高阶守恒模型，同时采用梯度下降方法迭代求解动态网络加载模型的变分不等式问题，最终以动态用户最优条件为目标实现分配均衡.数值结果表明CHO模型与DNL模型结合解决动态交通分配问题是可行的，对传统模型的研究有一定的指导意义.     

多速度差模型及稳定性分析

在全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型的基础上，提出了一个扩展模型——多速度差(Multiple Velocity Difference, MVD)模型. 在MVD模型中，尝试利用多辆前车信息以提高交通流的稳定性，除了考虑前车与本车的速度差外，进一步利用了多辆前车间的速度差信息. 通过线性稳定性分析，对两个模型进行比较，发现在MVD模型中，自由流稳定的敏感系数临界值变小，稳定区域有明显增加. 数值仿真结果表明，MVD模型能有效地抑制交通流堵塞. 关键词： 交通流 稳定性分析 速度差 节能     

基于改进的隐马尔可夫和神经网络混合模型的语音识别

研究了一种非齐次隐马尔可夫模型（Inhomogeneous Hidden Markov Model），然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合，训练出抗噪声的HMM模型，并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明，该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别。该模型具有更好的抗噪鲁棒性，在信噪比较低的情况下（5dB-10dB），识别率可以提高5％左右。     

无箔二极管电磁PIC模拟空间电荷限制发射模型比较

 为了在无箔二极管电磁PIC模拟中采用与电磁场自洽的空间电荷限制发射模型，对查尔特定律模型、高斯定律模型和一维二极管模型进行了理论分析和实例模拟比较。模拟结果表明，三种模型都能与电磁场自洽并反映外加磁场对发射电流的影响，但高斯定律模型受网格剖分粗细程度的影响较大且容易产生振荡，一维二极管模型在网格参数合理的情况下结果与查尔特定律模型基本接近，但需要求解超越方程，花费时间多。通过对模拟结果进行分析和比较，认为外加磁场对电子发射模型本身的影响很小，在电磁PIC数值模拟中可以不考虑，因此，查尔特定律模型更适合用于无箔二极管的电磁PIC模拟。     

规范场和夸克动力学模型--关于QCD和层子模型的议论

文章讨论了夸克QCD模型和层子模型的关系，说明夸克动力学模型的基础是非亚贝尔规范场理论．层子模型是半唯象理论，没有动力学互作用的机制．QCD由于以非亚贝尔规范场为动力学互作用机制，在高能行为有渐近自由的重要性质．层子模型是低能束缚态的唯象性质的模型，与渐近自由是完全无关．强调“渐近自由”是一个独立于夸克模型的物理概念，它的理论基础是非亚贝尔规范场理论；当把非亚贝尔规范场作为夸克相互作用建立了夸克的动力学模型——量子色动力学（quantum chromodynamics，QCD）；层子模型是想把静态夸克模型发展为动力学模型，但它走的路线与QCD完全不同，层子的互作用不涉及非亚贝尔规范场，与渐近自由是不同概念和不同思想和不同考察区域；文章还指出夸克动力学的QCD模型同层子模型是哲学思想不同，物理思想也不相同的路线，层子模型没有接纳非亚贝尔规范场而未能达成创新的成果．文章也强调三十多年前层子模型研究的创新意识和团队精神是我们值得推崇的优秀传统．     

低能二次电子对微波输能窗击穿现象的影响

在微波输能窗次级电子倍增效应的模拟研究中，往往忽视低能电子的作用。基于Monte Carlo算法，模拟输能窗次级电子倍增规律，研究了经典的Vaughan模型、Vincent模型和Rice模型三种二次电子发射模型下次级电子倍增效应的差异，通过拟合倍增敏感曲线，获得了低能电子对切向和法向电场作用下输能窗次级电子倍增效应的影响。模拟结果表明，当切向电场作用时，三个发射模型得到的敏感曲线几乎重合，低能电子对敏感曲线的影响甚微，其中Rice模型的敏感区域最大。当法向电场作用时，由Vincent模型拟合得到的敏感区域远大于其他两个模型。     

一种基于Mumford-Shah模型的红外图像边缘检测方法

 Chan-Vese模型是一种优秀的简化Mumford-Shah模型。然而Chan-Vese模型是以两个同质区域为基础建立的，这并不符合红外图像的特点，导致直接应用该模型处理红外图像时可能失败。针对这一问题，提出了一种适用于红外图像边缘检测的改进Mumford-Shah模型，并对该模型中目标边缘的保持、停止准则的建立及算法速度的提高作了详细讨论。实验表明，改进Mumford-Shah模型能够克服Chan-Vese模型在对红外图像边缘检测时不能跨越过渡区域的缺点，有效地检测出目标边缘。     

两种气液两相流模型的应用和比较

本文应用MUSIG模型[1]和均一直径模型对某溶液堆台架模型堆芯内气液流动传热进行了数值模拟.在MUSIG模型中堆芯内离散相气泡被分为5组不同直径的气泡,用于分析堆芯内气泡的流动变化和大小分布,采用Luo and Svendsen[2]和Prince and Blanch[3]模型描述不同直径气泡组间的破裂和聚合.在均一直径模型中,堆芯内的气体被考虑为同一直径的组分,并且不考虑其破裂与聚合现象.计算得到采用两个模型的模拟结果并且对其进行了对比研究.结果显示应用MUSIG模型的计算结果与台架实验结果吻合更好.     

Hadron Mass and the Properties of Nuclear Matter in the Quark Bag Models

The MIT bag model, chiral bag model and cloudy bag model are revisited. A typical work on the hadron mass calculation by chiral bag model and cloudy bag model is shown in more details with the quark-quark-pi vertex correction and quark self-energy being emphasized. More details are given to review the quark-meson coupling model and its application in nuclear matter. We put forth the Lagrangian of the quark-meson coupling model and studied the possibility of using the model to calculate the hadron mass.     

用于脉冲等离子体推力器烧蚀过程仿真的新型机电模型

用于脉冲等离子体推力器(PPT)工作过程仿真的一维机电模型, 具有模型简单、计算周期短等优点, 在PPT设计过程中得到了广泛应用. 本文针对机电模型假设工质烧蚀质量为常数和不考虑烧蚀过程这一局限, 提出了一种采用Teflon一维烧蚀模型计算工质烧蚀质量的改进模型, 并以LES-6 PPT为研究对象进行了仿真. 通过与LES-6 PPT实验数据进行对比, 仿真结果与实验数据符合, 充分验证了模型的可靠性. 此模型能够对Teflon工质在PPT工作过程中的温度变化和烧蚀过程进行仿真, 弥补了机电模型忽略烧蚀过程对仿真结果所造成的影响, 同时, 此模型依然保持了机电模型简单易于实现的优点, 对于脉冲等离子体推力器的设计具有重要意义. 关键词： 脉冲等离子体推力器 机电模型 烧蚀模型 数值仿真     

Fractional differential models for anomalous diffusion

In this study, we investigate three kinds of fractional differential models (distributed-order model, variable-order model and random-order model) for characterization of anomalous diffusion. The characteristics, physical advantages and potential applications of each model are highlighted. The numerical simulations also validate our analytical and comparison results. Furthermore, a generalized distributed-variable-order model and a more generalized distributed-variable-random-order model are proposed to combine the advantages of distributed-order model, variable-order model and random-order model.     

基于无导数优化方法的数值模式误差估计

初始场误差和模式误差是制约数值预报准确率的两个关键因素,本文主要考虑利用历史观测资料实现时空演变的模式误差的估计问题.通过把模式误差综合考虑成为准确模式中的未知项,把历史资料看作是带有未知项的准确模式的特解,构造了求解时空演变的模式误差项的反问题及其最优控制问题.给出了一个解决最优控制问题的无导数优化方法,该方法的优点是不需要建立原数值模式的切线性模式与伴随模式,它只需在增加一个外强迫项的基础上运行原数值模式即可实现模式误差项的最优估计.关于Burgers方程的算例表明,无论模式的初始状态是否准确已知,无导数优化方法都能有效解决时空演变的模式误差的最优估计问题,它为实际业务模式利用历史数据提取模式误差信息并显著地改进预报效果提供了一种方便可行的数值方法与理论依据.     

基于MC-UVE、GA算法及因子分析对葡萄酒酒精度近红外定量模型的优化研究

对葡萄酒酒精度偏最小二乘（Partial least squares,PLS）回归模型进行优化研究。使用近红外光谱仪采集葡萄酒样本的光谱数据,用于建立酒精度定量模型,实现在线快速检测。通过蒙特卡罗无信息变量消除（Monte Carlo uninformative variable elimination,MC-UVE）和遗传算法（Genetic algorithm,GA）进行变量选择,基于被选择的变量分别进行PLS和因子分析（Factor analysis,FA）,建立回归模型。结果表明,MC-UVE-GA-FAR模型预测集相关系数（R²）为0.946,预测均方根误差（Root mean square error of prediction,RMSEP）为0.215,效果优于MC-UVE-GA-PLS模型。与基于全范围光谱所建PLS回归模型相比,模型效果有所提升,而且模型所选变量个数仅为6,极大地简化了模型。MC-UVE和GA算法与FA分析结合可以实现模型的优化。     

相变过程的格子Boltzmann方法模拟

应用Shan提出的伪势多相模型替代R-K着色模型,建立一种新的描述气液相变过程的格子Boltzmann理论模型,模拟蒸发(高密度转化为低密度)过程.改进了计算效率,且得到较好的计算结果.同时应用该模型从孔隙尺度模拟了多孔介质中的相变现象,验证了该模型模拟复杂相变问题的可行性.     

Portfolio Optimization with a Mean–Absolute Deviation–Entropy Multi-Objective Model

Investors wish to obtain the best trade-off between the return and risk. In portfolio optimization, the mean-absolute deviation model has been used to achieve the target rate of return and minimize the risk. However, the maximization of entropy is not considered in the mean-absolute deviation model according to past studies. In fact, higher entropy values give higher portfolio diversifications, which can reduce portfolio risk. Therefore, this paper aims to propose a multi-objective optimization model, namely a mean-absolute deviation-entropy model for portfolio optimization by incorporating the maximization of entropy. In addition, the proposed model incorporates the optimal value of each objective function using a goal-programming approach. The objective functions of the proposed model are to maximize the mean return, minimize the absolute deviation and maximize the entropy of the portfolio. The proposed model is illustrated using returns of stocks of the Dow Jones Industrial Average that are listed in the New York Stock Exchange. This study will be of significant impact to investors because the results show that the proposed model outperforms the mean-absolute deviation model and the naive diversification strategy by giving higher a performance ratio. Furthermore, the proposed model generates higher portfolio mean returns than the MAD model and the naive diversification strategy. Investors will be able to generate a well-diversified portfolio in order to minimize unsystematic risk with the proposed model.     

一种实用型粗糙面六参数双向反射分布函数模型

通过对五参数半经验双向反射分布函数(BRDF)模型进行修改,并吸收其它模型的优点,提出了一个六参数BRDF模型,该模型形式更简单,拟合效果更好,并且模型满足了能量守恒和互易性,使该模型更趋于实用化。利用模拟退火算法对多种不同样片的BRDF进行了拟合建模,获得了相应模型的参数值和偏差,结果证明了该模型的正确性,尤其适合对散射特性较弱样片BRDF的拟合建模。对于散射特性较弱的样片,与常用的五参数模型进行了比较,该模型的漫反射部分拟合效果更好,总体精度还略有提高。最后,为了更直观地表示目标样片的BRDF,分别给出了各个角度BRDF的三维拟合图。