对光磁共振实验中测量gF值的方法的评述和改进

对文献中测量gF因子的方法进行了评述，阐述了如何基于三角波扫场，用抽运信号确定计算和测量gF的方法。     

局部有限超拓扑的局部紧性

本文讨论了赋予局部有限拓扑的非空闲子集超空间的局部紧性.主要结果是:X正则,则其闭子集超空间局部紧当且仅当X可表示成一个紧空间与一个离散空间的拓扑和.     

用单一驱动变量同步混沌与超混沌的一种方法

为减少混沌或超混沌同步过程中所需同步信号的个数以及提高同步的效率，提出了用线性可逆变换的方法重组系统，从而使原来不能同步的系统实现了只用单一信号就可同步的目的-另外，也大大提高系统的同步速率- 关键词： 线性可逆变换 混沌和超混沌同步 最大条件Lyapunov指数     

生物分子拉曼散射测定过程中荧光背景的抑制

拉曼共焦技术、表面拉曼增强技术以及降低入射激光强度的方法，被运用于SOD、DNA等生物分子拉曼散身实验中，以抑制其荧光背景，改善光谱质量。     

Pulsar Spin—Down by ^3P2 superfluid Neutron with Field Decay

To describe pulsar spin-down,we present a simple combined torque model that takes into account both the standard magnetic dipole radiation and the electromagnetic radiation from the 3P2 superluid vortex neutrons inside neutron star.Using an ordinary exponential model for the magnetic field decay,we derive an analytical formulae for pulsar evolution tracks,The pulsar evolution on the P-P diagram is quite different from that of the standard magnetic dipole radiation model,especially when the superfluid torque or field decay becomes dominant.     

红外单站被动定位技术速度更新算法研究

针对红外单站被动定位技术中空中机动目标的运动速度不断变化这一实际情况,提出了一种基于红外相机运动特性的对目标的运动速度进行实时更新的校正算法.该算法克服了大多基于匀速直线运动这一空间模型的红外单站被动定位方案目标速度不变的缺点,客观地反映了空中机动目标的实际运动状况,不仅能对目标的运动速度进行实时准确的更新校正,而且可推演出一种新的红外单站被动定位算法,对推动红外单站被动定位技术的工程实用化进程具有重要的意义.     

基于超混沌Chua电路的广义同步保密通信

利用状态反馈方法成功地实现了 6维超混沌Chua电路的广义同步建立速度的加快 ,极大地缩短了同步过渡时间。同时 ,在广义同步的基础上设计了一种超混沌保密通信方案 ,有效地提高了通信系统的保密性能。理论分析和数值仿真均取得了显著的效果。     

一种新的超分辨记录点的读出技术

提出一种新的超分辨记录点的读出技术—超分辨反射膜技术，详细分析了其原理。用该技术，以Sb为超分辨反射膜，SiN为介电层，在激光波长为632．8nm和光学头的数值也径为0．40的读出光学系统中实现了直径为380nm的超分辨记录点的读出。同时研究了Sb薄膜厚度对读出信噪比的影响规律，发现最佳的Sb薄膜厚度为28～30nm，所得的信噪比为38～40dB。     

一种控制掺铒光纤激光器超混沌的方法——非线性延时反馈参数调制法

提出一种非线性延时反馈参数调制法来控制混沌/超混沌，给出了利用这种方法控制处于超混沌状态的双环掺铒光纤激光器的方案.数值模拟表明，只要延时时间和反馈强度合适就可以把双环掺铒光纤激光器从超混沌状态成功地控制到不同的周期状态. 关键词： 掺铒光纤激光器 超混沌 非线性延时反馈参数调制 混沌控制     

基于增广Lagrange函数的RQP方法

Recursive quadratic programming is a family of techniques developd by Bartholomew-Biggs and other authors for solving nonlinear programming problems.This paperdescribes a new method for constrained optimization which obtains its search di-rections from a quadratic programming subproblem based on the well-known aug-mented Lagrangian function.It avoids the penalty parameter to tend to infinity.We employ the Fletcher‘s exact penalty function as a merit function and the use of an approximate directional derivative of the function that avoids the need toevaluate the second order derivatives of the problem functions.We prove that thealgorithm possesses global and superlinear convergence properties.At the sametime, numerical results are reported.