桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

水下多级微结构液气界面的稳定性和可恢复性研究

微结构表面浸没水下所形成的液气界面对减阻等应用具有重要意义.液气界面的稳定存在是结构功能表面发挥作用的前提.因此,如何增强液气界面的稳定性以抵抗浸润转变过程,以及在液气界面失稳之后,如何实现去浸润过程以提高液气界面的可恢复性能,均具有重要的科学研究意义和实际应用价值,也是国内外研究关注的热点问题.本文针对具有多级微结构的固体表面,研究其在浸没水下后形成的液气界面的稳定性和可恢复性.通过激光扫描共聚焦显微镜对不同压强下液气界面的失稳过程和降压后的恢复过程进行原位观察,实验结果和基于最小自由能原理的理论分析相吻合.本文揭示了多级微结构抵抗浸润转变以及提高液气界面可恢复性能的机理:侧壁上的次级结构(纳米颗粒、多层翅片)通过增加液气界面在壁面的表观前进接触角增强了液气界面的稳定性;底面的次级结构(纳米颗粒和封闭式次级结构)可以维持纳米尺寸气核的存在,有利于水中溶解气体向微结构内扩散,最终使液气界面恢复.本文的研究为通过设计多级微结构表面来获得具有较强稳定性和可恢复性的液气界面提供了思路.     

新重丰中子核素209Hg

报道了重丰中子核素²⁰⁹Hg的首次合成、鉴别和半衰期测定．     

高维量子可积系统的精确解

量子多体问题或量子场论中有一类模型是可以精确求解的,这类模型称作量子可积模型.量子可积模型的主要特征是:系统的守恒量数目与系统自由度的数目相同(对于具有无限自由度的系统,守恒量的数目亦为无限),从而使系统的本征态、本征能谱及热力学量都可精确求得.自从1931年Bethe～[1]首次求得一维Heisenberg链的精确解后,许多一维量子多体物理模型或(1+1)维(一维空间加一维时间)量子场论模型都获得了精确解.这些精确解曾对于人们理解许多物理现象(如稀磁合金中的Kondo效应)起到了极为重要的作用.如何将这方面的理论推广到高维空间,即寻找并精…     

Jordan函数r次方Jrk(n)的误差项的进一步性质

设k，r分别是自然数和非零整数，Jk(n)是Jordan函数。以E(x；k，r)表示和式sum from (n≤x) Jkr(n)的渐近公式中的误差项，本文研究了E(x；k，r)的某种加权平方积分均值。     

C^n中子空间之间极端主角的一些应用

本文给出了Ｃ＾ｎ中子空间之间最大和最小主角在矩阵逼近，投影算子的扰动分析，群逆以及Ｏｒａｘｉｎ逆的扰动估计，条件数理论，Ｂｏｔｔ－Ｄｕｆｆｉｎ系统扰动分析中一些应用。     

边剖分、点扩张与图的最大亏格的可约性

设γM（G）是连通图G=（V，E）的最大亏格，记EM^-（G）={e∈E(G)|G\e连通，且γM（G\e）=γM（G）}。若EM^-(G)≠0，则称G是γ（G）-可约的；否则称G是γM（G）-不可约的。本文证明了边的剖分不改变图的最大亏格可约性，点的扩张不改变上可嵌入图的最大亏格可约性；并给出了两类满足EM^-（G）=E（G）的非4-边连通图。     

模糊线性回归模型的约束最小二乘估计

自Tanaka等1982年提出模糊回归概念以来,该问题已得到广泛的研究。作为主要估计方法之一的模糊最小二乘估计以其与统计最小二乘估计的密切联系更受到人们的重视。本文依据适当定义的两个模糊数之间的距离,提出了模糊线性回归模型的一个约束最小二乘估计方法,该方法不仅能使估计的模糊参数的宽度具有非负性而且估计的模糊参数的中心线与传统的最小二乘估计相一致。最后,通过数值例子说明了所提方法的具体应用。