离散系统仿真输出数据的统计分析

概括了分析仿真产生的数据的方法，讨论了离散系统仿真输出分析的目的以及应用统计方法的要求，对单变量情形，给出了有关估计来自终态仿真和和稳态仿真参数的技术。对多变量情形，以终态仿真为例，给出了用于分析离散系统的仿真输出的某些多变量统计技术，并提出均值向量的估计方法。     

共轴式小型直升机操纵系统动态特性分析研究

对某共轴式小型遥控直升机纵向系统建立了工程实用的数学模型,分析研究了该系 统动态特性和参数变化对其动特性的影响.通过与试验、试飞比较,证明该模型是正确的、 可信的、其精度符合工程要求.     

PRACTICAL G~2 CONTINUITY ALGORITHMS BETWEEN ADJACENT NURBS PATCHES

Geometriccontinuityiswidelyrecognizedastheappropriatewaytofittogethertwoadja-centsurfacepatchesinCAD/CAM.ItavoidsdePendenceofparametrizatinnandprovidesaddi-tionalparametersformodelingtheshapes.Apatchworktechniqueconstructsanycompositesurfacestraightforwardly,patchbypatch.ThetangentplanecontinuityG1andcurvaturecon-tinuityG2ofparametricsurfacepatcheshavebeenstudied[1~6J-AlltheseresearchersworkwithsurfacepatchesinBezierformandrationalBezierform.IncontrasttoNURBSsurface,BezierandrationalBe…     

一般高等院校开设数学文化课的几点建议

近几年，由于高校招生数量的大幅度增加，高等教育也从精英型向大众普及型转化。一般院校学生入学时的数学总体水平有较明显的降低，学习自觉性，积极性不足，缺少较好的学习方法，缺少学好数学的信心。因此高校数学教育的改革势在必行。从目前学生学习现状，大学数学教学中存在的新问题，高校数学课程设置的缺欠等几个方面讨论了高校开设数学文化课的重要性。     

在非结构网格上求解非线性航空声学问题的高精度有限体积法

介绍了有限体积数值方法,该方法适用于在任意非结构网格上求解线性和非线性的航空声学问题.本方法基于角点-中心的多参数格式,可在笛卡尔网格上达到六阶精度,对于可能的不连续性采用了自适应耗散.通过一系列算例研究了该方法的特性,结果表明:在模拟谐振型管中的噪声抑制中,所提出的方法是很有效的.     

求解大型对称特征值问题的迭代Chebyshev-Lanczos方法

本文研究计算大型对称矩阵极端(几个最大或最小)特征值及相应特征向量的问题,讨论了Chebyshev迭代法对Lanczos方法的应用,提出了Chebyshev-Lanczos方法。计算实践表明迭代Chebyshev-Lanczos方法比迭代Lanczos方法优越。     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.     

关于Davidson—Lanczos方法的收敛率

本文对文[1]提出的求解大型对称矩阵A的极端(几个最大或最小)特征值及相应特征向量的Davidson—Lanczos方法,用Rayleigh—Ritz逼近理论,研究了该方法的收敛率。证明了由该方法产生的规范正交向量{v_i}_i~m=1是Krylov子空间K_m≡Span(v_1,Av_1,…,A~(m-1)v_1)的一组基。设A的k个最大特征值为又,λ_1>λ_2>…>λ_k,相应的近似特征值为λ_i~(m)(i=1,…,k),得到 这里γ_i(γ_i>1),W_i和W_i~(m)是常数。     

三维有限元网格的自动划分

本文作者从研究结构的数学模型入手,讨论了建立三维结构有限元计算模型的方法。成功地获得了一些具有应用代表性的三维板壳和块体结构有限元计算网格的自动划分原理和算法。     

Modeling visuospatial reasoning

I apply my proposed modification of Soar/Spatial/Visual System and Kosslyn’s (1983) computational operations on images to problems within a 2 × 2 taxonomy that classifies research according to whether the coding involves static or dynamic relations within an object or between objects (Newcombe & Shipley, 2015). I then repeat this analysis for problems that are included in mathematics and science curricula. Because many of these problems involve reasoning from diagrams Hegarty’s (2011) framework for reasoning from visual-spatial displays provides additional support for organizing this topic. Two more relevant frameworks specify reasoning at different levels of abstraction (Reed, 2016) and with different combinations of actions and objects (Reed, 2018). The article concludes with suggestions for future directions.