基于二维泊松方程六阶紧致格式的多重网格方法

利用六阶紧致差分格式、结合多重网格V循环算法求解了二维泊松方程的Dirichlet边值问题，并用不同的松驰算子与四阶精度格式的多重网格方法进行了比较，计算结果表明，该方法在不明显增加计算量的前提下较四阶精度格式的多重网格方法具有更好的精确度和收敛阶，且ZLGS迭代不论对四阶精度还是对六阶精度格式的多重网格算法，都是一种较其他松弛算子更加有效的“光滑剂”。     

三维泊松方程的高精度求解方法

本文用有限差分方法推导出三维泊松方程的多点四阶差分格式,并用新的迭代法得出数值解并与解析解进行比较,结果表明该差分格式的精度高,收敛速度快。     

多维泊松分布极值问题的探讨

多维泊松分布为：记为π（Ｋ１，Ｋ２…Ｋｍ，λ１…λｍ）或简记为π（Ｋ１，Ｋ２…Ｋｍ）或π。现提出这样的问题：（１）。对一切自然数ｎ，当Ｋ１、Ｋ２…Ｋｍ各取什么值时，使π（Ｋ１、Ｋ２…Ｋｍ）最大？（２）．对给定的数ｎ，当Ｋ１、Ｋ２…Ｋｍ各取什么值时，使π（Ｋ１、Ｋ２…Ｋｍ）最大？本文回答了这两个问题，给出了具体求法。     

关于Serfling的泊松分布论断的注

通过一个反例说明了存在两个泊松过程X(t),Y(t),并且它们不独立,但是它们的和X(t) Y(t)仍然是一个泊松过程。     

一类非线性抛物方程的半网格点差分格式

如何数值求解抛物型方程,已经成为各个领域非常重视的课题,特别是非线性抛物型方程的数值解.本文利用半网格点构造差分格式,求解了一类非线性抛物型方程,给出误差分析,数值算例证实该方法是一有效方法.     

含内生协变量的泊松回归模型的经验似然推断

在模型的协变量为内生性协变量的情况下,考虑泊松回归模型的经验似然统计推断问题。通过结合一些辅助变量信息作为工具变量,提出一个基于工具变量的经验似然统计推断过程。数据模拟表明构造的经验对数似然比函数渐近服从标准卡方分布,进而给出了回归系数的置信域。并且模拟结果表明所提出的统计推断方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响。     

妇女社会经济特征对子女数影响的泊松回归分析——基于对乌鲁木齐市维吾尔族妇女的调查

利用随机抽取的乌鲁木齐市800户维吾尔族家庭状况数据,使用专用统计模型泊松回归分析了维吾尔族妇女的社会经济特征对家庭子女数的影响,同时考察了计划生育政策的影响作用。分析发现,维吾尔族妇女的受教育程度、就业状况和计划生育政策对家庭子女数的影响具有统计学显著意义。     

解非线性方程组的异步并行区间算法

基于ＭＩＭＤ多处理机系统，提出一种求解非线性方程组的异步并行区间算法，对算法的实现原理及结构作了详细分析，讨论了算法的收敛性及效率估计，所得结果表明该算法比常用串行区间算法的计算量小，收敛速度较好。     

基于并行遗传算法的去相关多用户检测器

通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于“联姻”策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

天气雷达回波数据的并行自适应编码

研究基于小波的并行自适应天气雷达回波数据有损压缩算法。根据回波数据的特点,提出了回波数据的坐标转换算法、矢量场保持算法及标量场滤波算法等有效的预处理算法;利用并行自适应压缩算法对预处理后的雷达回波数据进行压缩实验。实验结果表明,该算法具有较好的并行性和自适应性,在低比特率情况下,能获得较高的功率信噪比值和满意的主观效果。     

遗传算法应用于并联管道计算中的研究

传统求解并联管路的水力计算的方法不是精度低就是限制条件多。设计了一种改进的遗传算法求解的方案，对适应度函数的选取作了详尽地分析，并提出了可增强局部搜索能力的微调变异算子。并联管路的水力计算实例证明了改进的遗传算法的有效性。     

混合并行技术在FDTD计算中的应用研究

为提高网络环境下细粒度并行FDTD计算的性能,引入局域网两层并行能力的概念,发展了一种高性能的混合并行FDTD算法。在该算法中,通过利用MPI与OpenMP多线程技术,在传统域分解FDTD算法基础上,实现了数据与任务的两层并行化。作为算法实现的应用,对一种常见的车载隐藏式印刷天线进行了模拟研究。计算在不同数量的PC机上执行,并与传统的网络并行FDTD算法进行了比较。数值结果表明,当域分解粒度较小时,该混合并行方法能够有效地提高局域网并行FDTD的算法性能。     

基于管管相贯的五轴插补算法的研究

针对目前等离子数控切割机进行管管相贯坡口切割过程中,管端相贯数学模型有局限性、插补算法尚不完善等问题,文章通过对各类管管相贯进行分析,提出统一的坡口相贯线数学模型,在该模型的基础上,提出变步长相贯线的五轴插补算法,最后在切割运动方案的基础上,完成机床逆解的理论计算。仿真结果显示,该算法在保证切割效率的前提下,实现了加减速控制,保证加工稳定性,提高切割加工精度。     

并行算法的应用与发展

并行计算是新兴的科学,其重要性与日俱增,显示了强大的生命力。在计算机领域并行处理的软件性能也在迅速提高。为了推动这一技术的应用与发展,现在流行的理论模型即并行随机存取机(PRAM)模式及应用,是这一研究领域较为新的、独立的方面。     

基于MPRP方法的求解单调非线性方程组的算法

MPRP方法是求解优化问题的一种共轭梯度算法,将其推广至求解单调非线性方程组,给出收敛性的证明,并通过数值实验表明算法是稳定和有效的.     

一种并行的遗传／神经网络混合学习算法

提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应共轭梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在多指令流多数据流（ＭＩＭＤ）平台实现。通过把该算法用于一个图像识别问题，对它的性能进行了评估。文中还显示了所提出的并行混合神经网络学习算法良好的收敛性。     

MUSIC算法在高速并行处理机上的实现

利用FPGA的特点,提出了一种实现MUSIC算法的新的高速并行硬件解决方案。给出了对MUSIC算法进行预处理的结果,为硬件实现加速提供可能;导出了MUSIC算法适合于FPGA实现的并行分解方法;介绍了用FPGA来实现谱峰搜索的新方法。结果表明,该设计方法处理速度理想,能够满足实时性要求。