【摘 要】
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循环码是一类重要的线性码,由于具有重要的理论价值和实用价值,学者们开始关注比循环码更普遍的常循环码。它们是循环码的自然扩展,在技术上可以通过移位寄存器来实现。设p是Fq的特征,q=pm,k,p和l是不同的奇素数。本文中,我们在有限域Fa上研究长度为2klmpn的常循环码。一方面利用生成多项式给出了Fq上长度为2klmpn的重根常循环码及其对偶码的结构,给出了Fa上长度为2klmpn的所有自对偶常循
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循环码是一类重要的线性码,由于具有重要的理论价值和实用价值,学者们开始关注比循环码更普遍的常循环码。它们是循环码的自然扩展,在技术上可以通过移位寄存器来实现。设p是Fq的特征,q=pm,k,p和l是不同的奇素数。本文中,我们在有限域Fa上研究长度为2klmpn的常循环码。一方面利用生成多项式给出了Fq上长度为2klmpn的重根常循环码及其对偶码的结构,给出了Fa上长度为2klmpn的所有自对偶常循环码的特征和计数。另一方面利用Fq上码长为4ps重根循环码的对偶包含性,基于重根循环码的代数结构,结合码长为4ps重根循环码是对偶包含码的充要条件,计算它们的最小距离。基于Steane扩展构造,构造了几类最小距离、维数等方面参数均有改进的非二元量子码。
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本文主要研究了两个问题,一是最大平均度量下的Bowen维数熵与测度下局部熵的关系,二是amenable群作用下测度r-熵的Katok熵公式。具体安排如下:在第一章绪论中,我们介绍了动力系统产生的时代背景与现阶段动力系统主要的分类,简要的介绍了动力系统中熵理论的发展脉络,还有本文研究背景:用平均度量研究熵理论与amenable群作用下的动力系统。在第二章中,我们介绍了本文涉及的动力系统、熵理论、am
如今,卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）广泛应用于计算机视觉、语音识别和机器人技术等的人工智能（Artificial Intelligence,AI）应用中。尽管在大多数AI任务上CNN可以保证极高的准确性,但这往往是以高计算复杂性为代价的。因此,在保证一定准确性或不增加硬件成本的情况下,对CNN进行有效处理以提高能源效率和吞吐量的技术对于CNN在A
近年来,mKP系列和量子形变mKP（q-mKP）系列的Lax算子、Lax方程、流方程、波函数、附加对称和规范变换等问题已被广泛研究。本文在Kupershmidt-Kiso版本约束mKP（cmKP）系列相关研究的基础上,推广到约束q-mKP（q-cmKP）系列,研究具有M个分量的q-cmKP系列的相关问题。本文的主要结果如下:（1）给出了 q-mKP系列的q-Wronskian解约化到M分量q-cm
具有高响应度和探测率、快的响应速度和对宽光谱具有探测能力等综合特性的光电探测器是研究者们一向追求的。基于钙钛矿的探测器通常存在较大的迟滞现象,要获得更好性能的器件,需要进一步优化器件的结构。钙钛矿与其他半导体材料的异质结可以抑制光生载流子的复合速率,延长载流子的寿命,提高载流子的响应度和EQE（或者增益）。本文介绍了基于钙钛矿与有机半导体异质结的光电探测器的制备方法和光电性能,研究结果如下:1)采
当前汽车发动机附件驱动系统的轻量化研究,主要包括结构优化设计和前端轮系相关零部件减重设计与成形两个方向。与曲轴前端相连接的扭转减振器是前端轮系中广泛应用的功能性带轮组件之一,由于带轮组件中的部分金属零件的结构高复杂性且功能高集成性,壳体带轮这类回转体零件的整体化和轻量化成形是当前制造业的难点。为此,本文提出一种综合了旋压成形与板体积成形的板材旋弯成形工艺,同时提出“旋弯增厚、聚料增厚”旋弯轮结构设
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