二维量子态的相干值计算

利用单量子比特混合态的Bloch球表示法给出7种常见的相干度量(l₁范数相干度量、l₍-overp)范数相干度量((-overp)≥2)、 相对熵相干度量、 Tsallis - α相对熵相干度量、 Rényi - α相对熵相干度量、 α - 亲和度相干度量和斜信息相干度量)下二维量子态的相干值解析表达式及其取值范围.该研究结果可为研究单量子比特系统上的不同相干度量的序关系提供参考.     

三维X型态的相干值计算

利用相干度量的定义式和三维X型态的密度矩阵对3类相干度量的解析表达式进行了研究,并给出了具体解析表达式.这3类相干度量分别为基于范数的相干度量(l₁范数相干、 l_p范数相干(p>1)、 α - 亲和度相干)、基于熵的相干度量(相对熵相干、Tsallis - α相对熵相干、 Rényi - α相对熵相干)和基于斜信息的相干度量.该研究结果可为在不同相干度量下讨论量子态的权衡关系、不确定性关系以及序关系提供参考.     

波的相干叠加的数值研究

利用数值方法研究了光波相干叠加过程中狭缝的个数、宽度以及狭缝间隔宽度对相干叠加结果的影响．另外,利用量子理论对光波相干叠加过程进行解释,给出相干叠加和非相干叠加的区别．     

两体懒态的几种刻画

通过验证两体量子态算子矩阵表示中的算子元和约化态之间的交换关系,给出一个懒态判据.受非交换性度量的启发,引入一种懒态度量,此度量对应一个非负函数,任意给定的一个两体量子态是懒态当且仅当其对应的度量值为0.类似相对相干度量,定义下相对相干度量,利用它构造了相应的懒态判据.在无限维情形下,找到了一类可分但不是懒态的两体态;此外,研究了懒态和量子失协为0的态之间的关系.     

Unruh单粒子态拥有左右成分时在振幅阻尼通道下的量子消相干

研究了非惯性系中振幅阻尼通道下由Unruh效应引起的量子消相干现象.结果表明：当Unruh单粒子态拥有左右成分时,初始纠缠越大,共生纠缠度就越大,并且与Unruh单粒子态只有右成分时相比,纠缠受到了严重地衰减.     

最小L1范数实现周期非均匀采样与重构研究

根据周期非均匀采样需要多个采样通道的特点,利用联合子空间理论将采样与重构转换为矩阵向量运算。结合最小L1范数算法,提出了一种针对稀疏信号的周期非均匀采样与重构方法,分析了最小L1范数算法在周期非均匀采样系统中的完整重构条件。最后,以多带正弦信号为例,分别从可完整重构概率和系统整体验证两个方面证明了该方法能够实现稀疏信号的采样与重构。     

弱测量理论对三能级量子态共享的保真度分析

量子态共享是量子密码学研究中的一个重要分支,而纠缠态分发是实现量子态共享方案的必要手段.噪声环境会导致量子纠缠态产生退相干,从而降低量子态共享方案的性能甚至出现失败的情况.基于三能级量子系统下三方量子态共享方案,研究了振幅阻尼信道在4种不同配置下量子态共享的保真度问题.为提升共享量子态的保真度,采用量子弱测量方法对振幅阻尼噪声信道中纠缠态的分发进行保护,得到在量子弱测量方法辅助下振幅阻尼信道中量子态共享的保真度.最后,以特定形式的量子态为例,分析了在4种不同配置的振幅阻尼信道中量子弱测量方法对共享量子态保真度的改善效果.通过仿真实验表明,量子弱测量方法只对振幅阻尼信道中2种不同配置下的量子态共享保真度有改善作用,而对其他2种配置下量子态共享的保真度没有明显的改善效果,甚至会产生相反的效果.     

基于相干平均的正弦信号频率估计

文章提出了一种适用于高斯白噪声背景下的正弦信号频率估计新算法.在给定的频率分辨率△f下,以(m-1)f/△f+1,m=1,2…M为起点进行分段,分段长度根据谱估计要求设定.当正弦信号频率fc/△f为整数时,各分段中期望信号全相关,应用相干平均法可获得M倍信噪比增益,FFT分析后其谱极大值对应的频点即为正弦信号频率.当fc/△f不为整数时,由于分段平均引入了相位误差,无法正确进行频率估计.因此可由大到小设定若干频率分辨率△f,在每个△f下按上述方法进行频率估计,当相邻△f下的估计结果一致,或者某个△f下估计的谱极大值远大于次极大时,即可认为频率估计完成.仿真结果表明,基于相干平均的正弦信号频率估计性能优于直接对同样长数据作FFT分析,且计算量小,硬件上更容易实现.     

基于L0范数约束非相邻系数FIR数字滤波器设计

传统有限冲击响应滤波设计时,均默认滤波器系数相邻。该文提出了采用L0范数约束的非相邻系数有限冲击响应滤波器设计模型,保持其线性相位特性,通过增加滤波器设计的自由度,以少量的系统延时为代价来提高滤波器性能。并采用遗传算法来解该非凸优化模型,进一步推导出近似解的求解方法,降低了算法复杂度。计算机仿真结果表明,在相同的阶数下,该滤波器模型较传统模型有更小的逼近误差。     

2BaTiO3/1SrTiO3/1CaTiO3超晶格的纵向挠曲电系数计算

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,研究了由²BaTiO₃/¹SrTiO₃/¹CaTiO₃所构成的超晶格材料的纵向挠曲电系数。构建了三种超晶胞构型,钛酸钡、钛酸锶和钛酸钙的层数比都为2：1：1,并且保持超晶胞的总层数为16层。对三种超晶胞构型,分别施加余弦应变,分析超晶格中各原子的位移和应变,以及每种构型的纵向挠曲电系数。结果表明,构型Ⅱ的纵向挠曲电系数可达5.63 nC/m,比单晶BaTiO₃、单晶SrTiO₃材料分别提升了16倍和6倍。本文的研究结果对遴选纵向挠曲电系数的材料具有较好的指导意义。     

一类拟线性薛定谔方程的H2(RN)- 解的爆破现象

为了获得有非正初始能量解的爆破结果,将参数分成3类(① β≤0, θ<0和20, θ<0和2+4/N*; ③ β>0, θ≥0和4+4/N≤p<2·2^*)进行讨论,并在不同参数假设下分别给出了一类拟线性薛定谔方程的H²(R^N)-解的爆破现象.研究表明,在第②类情形下,当p趋近于2+4/N时,柯西问题的解在时间无穷大时爆破.本文结果扩展了文献[8]的研究结果.     

基于机器学习的马尾松松花粉提取工艺研究

为提高马尾松松花粉提取率,对采用正交实验法和机器学习法提取马尾松松花粉的效果进行了对比研究.研究显示：以马尾松松花粉浸膏为指标时,机器学习方法获得的马尾松松花粉浸膏的优化验证值为21.06%,正交试验的验证值为20.98%;以松花粉多糖为指标时,机器学习方法获得的多糖提取率的优化验证值为2.74%,正交试验的验证值为2.61%;以松花粉综合评分为指标时,机器学习方法获得的综合评分优化验证值为92.01%,正交试验的验证值为89.78%.该结果表明,采用机器学习法提取马尾松松花粉浸膏和多糖的效果显著优于正交实验法,同时该方法可为同类提取工艺提供参考.     

Fault diagnosis of reciprocating compressor cylinder based on EMD coherence method

Since there always exist interference components which caused by valve vibration,it is hard to directly use cylinder signal for fault diagnosis of reciprocating compressor.Based cn Empirical Mode Decom...     

基于网络药理学探讨水红花子抗肝硬化机制

为进一步研究水红花子的药用物质基础,利用网络药理学和分子对接技术探讨了水红花子治疗肝硬化的作用机制.首先利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、人类基因数据库(GeneCards)、蛋白质-蛋白质相互作用网络功能富集分析平台(STRING)建立了水红花子有效成分-肝硬化的靶点基因网络,然后利用基因本体(gene ontology,GO)、京都基因和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析和分子对接手段研究了水红花子的抗肝硬化机制.研究结果显示：水红花子治疗肝硬化的成分可能是具有保肝功能的β-谷甾醇、山奈酚、儿茶素、圣草酚、槲皮素,作用靶点可能为IL-6、VEGFA、AKT1、TP53、CXCL8、TNF;水红花子参与抗肝硬化的生物学过程可能有凋亡负调控、程序性细胞死亡负调控、细胞增殖调控等,相关信号通路可能包括癌症通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用、Toll样受体信号通路等;槲皮素、山奈酚与AKT1的结合能和呋塞米与AKT1的结合能相似.该研究结果可为后续研究水红花子抗肝硬化的机制提供理论依据.     

基于量子框架的开放式汽车电控系统体系结构

针对封闭式汽车电控系统中存在的问题,通过对开放式系统要求及汽车电控系统特点的分析,采用先进的嵌入式系统软件技术,建立了基于量子框架的开放式汽车电控系统体系结构。电控离合器实验系统的设计表明,采用该体系结构可实现汽车电控系统的开放,并且具有传统封闭式汽车电控系统不可比拟的优点。     

基于双链量子遗传优化的分类规则挖掘算法

针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函数梯度变化确定量子旋转门转角,并利用量子非门进行个体变异.选取UCI数据库中9组分类数据集对所提出算法分类性能进行测试,结果表明,所提出算法具有较好的分类精度和噪声容忍度.     

基于兴趣度关联规则的在线学习行为分析方法

针对如何使用数据挖掘技术分析指导用户改善学习行为的问题,提出了一种基于兴趣度关联规则的学习行为分析方法.首先,采用K-means聚类方法快速归纳出用户的学习状态; 其次,通过含兴趣度的关联规则算法获得学习行为与学习效果之间的强规则; 最后,以edX平台提供的用户学习数据为例对算法进行了验证.结果表明:含兴趣度指标的算法所获得的强规则数目比传统关联规则算法缩减了40.9%,同时该方法能够得出学习行为因素与学习效果之间的具体关系,有利于指导用户改善学习行为.     

关于马约拉纳准粒子量子态变换问题的研究

讨论量子点与马约拉纳粒子耦合量子态的变换问题。首先介绍了马约拉纳费米子及其性质;然后引入量子态的Bloch球表示以及转动算符,通过量子操控技术实现量子态绕z轴的任意角旋转及绕xoy平面的任意轴π旋转;最后通过数学方法证明了2个和4个马约拉纳粒子与量子点构成的体系不能实现绕x轴和y轴旋转任意角。