幂幂损失下正约束参数的贝叶斯估计量及其应用（英文）

所提出的幂幂损失函数对参数过大或过小具有均衡收敛速度或惩罚,具有本文列出的所有七个性质,因此建议用于正限制参数空间.然后在幂幂损失函数下计算参数的贝叶斯估计量、后验风险、综合风险和贝叶斯风险.接着,我们在一个分层正态–正态逆伽玛模型下解析地计算了这些量.最后,数值模拟验证了我们的理论研究.     

自由曲面光束调控Monge-Ampère方法研究进展

自由曲面具有灵活的面形结构,用于光束调控可获得高性能、轻小型的系统,可创造新的结构形式和实现新的光束调控功能。自由曲面光束调控是一个根据输入和目标反求光学自由曲面的逆问题。Monge-Ampère(MA)方法基于理想光源近似,将自由曲面光束调控逆问题转化成一个带有非线性边界条件的MA方程。MA方法无需预先给定光线落点位置,而是通过控制曲面的高斯曲率分布来实现对光传输的高效灵活调控,被认为是当前最有效的可自动满足曲面连续性可积条件的自由曲面设计方法。对MA方法的研究进展进行了概述,详细介绍了自由曲面光束强度调控模型,以及自由曲面光束强度和波前同时调控模型的构建过程与求解方法,并通过三个设计实例充分展示了各类光束调控模型的有效性和MA方法的优势。     

平面波超声成像中的波束合成方法研究进展*

平面波成像通过单次全孔径发射-接收即可获取整幅图像,将成像帧频显著地提升至1000帧/秒以上。然而,平面波成像过程中发射的非聚焦波束将导致回波信号信噪比降低,进而使图像的分辨率和对比度变差。通过多角度相干复合成像技术可以改善平面波成像的图像质量,但是会以牺牲帧频为代价。因此研究人员们开始将新型波束合成技术引入平面波成像中,例如自适应波束合成、基于逆问题求解的波束合成及基于深度学习的波束合成方法等,以期实现图像质量和成像帧频间更好的权衡。该文综述了平面波成像中的新型波束合成方法领域的研究进展,并对该应用进行了总结和展望。     

神光Ⅱ终端光学组件的频率变换逆问题研究

在激光惯性约束核聚变(ICF)精确打靶中,对激光束变换、整形和控制要求苛刻,通过数字在线操控技术能够在线实现激光系统的自动校准,而频率变换是数字在线操控技术中的关键一环。在不进行逼近迭代计算的情况下,基于可逆的傅里叶变换和龙格-库塔算法,对神光II终端靶场系统中负单轴晶体KDP的"I+II"类频率变换的逆问题进行了探讨和相应的算法研究,并给出了对应的模拟计算结果。最后,与神光装置运行的实验数据进行比对,验证了频率变换逆问题算法的正确性和稳定性。     

基于伪对称序列的OFDM-PON系统载波间干扰抑制算法EI北大核心CSCD

受多种光纤非线性因素的影响,基于正交频分复用(OFDM)技术的无源光网络(PON)会受到较为严重的载波间干扰(ICI)。为了抑制OFDM-PON系统中的上述问题,构造了一种新的伪对称序列(PST),并提出将该问题转化为求解两个Toeplitz子系统,然后对其中一个子系统的解进行预处理,将其转化为另一子系统的输入,之后利用最小二乘准则对子系统求解,从而达到抑制载波间干扰的目的。在算法实现过程中,利用所构造序列的伪对称特性和快速傅里叶变换(FFT),避免了高阶矩阵直接求逆,从而提升了算法实时性。仿真结果表明,该方法不仅能够有效抑制OFDM-PON系统的载波间干扰,而且能有效提升该算法的实时性能。     

广义逆矩阵行处理法

给出求解满足关系式ＡＡ＾＋Ａ＝Ａ的广义逆矩阵Ａ＾＋的行处理法并证明算法的正确性的收敛性。     

Modified constructions of binary sequences using multiplicative inverse

Two new families of finite binary sequences are constructed using multiplicative inverse. The sequences are shown to have strong pseudorandom properties by using some estimates of certain exponential sums over finite fields. The constructions can be implemented fast since multiplicative inverse over finite fields can be computed in polynomial time.     

逆p·n·p·矩阵的表征

一个n阶实方阵A,若其各阶主子式皆非正,则称A为p.n.p.矩阵,记作A∈PNP;特别地,若A∈NP且各阶主子式皆负,则称A为p.n.矩阵,记作A∈PN进一步,若n阶实方阵A非奇异,且A^-1∈PNP,则称A为逆p.n.p.矩阵,记作A∈IPNP;特别地,若A^-1∈PN,则称A为逆p.n.矩阵,记作A∈IPN。     

Gamma 算子在 Lp (1≤p ≤∞)空间带权同时逼近的强逆不等式

该文利用修正的带权 K- 泛函K²σ f, t²)_w,p, 考虑Gamma算子在L_p~ (1≤p ≤∞)空间带权同时逼近, 给出了它的 B -型强逆不等式.