【摘 要】
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21世纪的信息化进程,正以"彻头彻尾、彻里彻外"的形式,以前所未有的速度、深度和广度,走向人类社会(人)、信息网络(机)与物理世界(物)的彻底融合,信息流越来越多、越来越快地与能量流、物质流融汇交织,跨越了时空的限制,相互作用,造就了一个更加广义的网络空间."人机物"三元互动,社会资源、信息资源、物理资源的深度融合,对信息技术的发展提出了终端接入规模、海量数据处理性能、能耗和安全等重大挑战,带来了
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21世纪的信息化进程,正以"彻头彻尾、彻里彻外"的形式,以前所未有的速度、深度和广度,走向人类社会(人)、信息网络(机)与物理世界(物)的彻底融合,信息流越来越多、越来越快地与能量流、物质流融汇交织,跨越了时空的限制,相互作用,造就了一个更加广义的网络空间."人机物"三元互动,社会资源、信息资源、物理资源的深度融合,对信息技术的发展提出了终端接入规模、海量数据处理性能、能耗和安全等重大挑战,带来了感知终端与人机交互终端(海)、新型网络技术(网)、云计算(云)的新型组合模式、使用模式以及"海—网—云"
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最近的一个器测资料分析显示,东亚气温超前大西洋年代际振荡(AMO)5~7年时,而不是同期或AMO稍微领先东亚气温时,二者正相关最大.这一新结果对此前的认识—AMO对东亚气温年代际变化具有显著影响—提出了异议.因为大气对海洋的响应是快过程,AMO对东亚气温具有显著影响意味着同期或AMO稍微领先东亚气温时,二者正相关最高.考虑到器测资料序列可能包含工业革命以来人类活动的影响信号,这一新结果是否也存在于
本文选取多项式、有理多项式以及三角函数等五类函数作为基函数,设计相应的谱方法逼近格式并实现相应算法,对任意三角形上Laplace特征值问题进行数值求解对比研究.比较实验结果显示,谱方法相较于经典有限差分、有限元等低阶方法有较多的可信特征值;其中的Koornwinder多项式谱方法与基于Koornwinder多项式的有理谱方法,其可信特征值的数量达到全部计算特征值的4/π~2,并且达到"指数阶收敛"
本文给出了一个基于谱分割并行求解稀疏矩阵特征值的方案,将矩阵的特征值求解区间划分为多个独立的子区间,分别对各个子区间内的特征值进行独立的并行求解.在该方案中,提出了一种通过盖尔圆信息估计矩阵特征值分布的方法,并结合二分法以及插值方法修正特征值的分布,提高估计的准确性,进行谱区间分割.本文还结合谱分割和基于围道积分的近似谱投影算法设计出一个特征值问题多级并行算法,并在"深腾7000"和"元"超级计算
本文设计了一个带三个台阶重构的熵格式,并和带一个台阶的熵格式相结合计算一维Euler方程组.对四个经典的数值算例进行了数值计算,并且与一阶Godunov格式以及二阶的ENO格式进行了数值比较,数值结果表明,本文的格式优于一阶的Godunov格式,和二阶ENO格式相当.
本文对hp自适应策略进行了研究,在前人提出的几种基于误差下降预测的hp自适应策略的基础上给出了一个新的hp自适应加密策略.该策略适用于二维三角形、四边形和三维四面体、六面体等不同类型的单元,适用于正则加密、二分加密等不同自适应加密方式.数值实验表明,该策略可以达到最优的误差指数下降阶,并在数值解的精度和计算效率上优于文献中的一些策略.该部分工作已集成到自适应有限元计算框架PHG的hp自适应模块.
非奇异H-矩阵在数值线性代数的理论与应用中起着重要作用,因此判定一个矩阵是否为非奇异H-矩阵有着非常重要的意义.本文根据广义严格α-链对角占优矩阵和广义严格α-对角占优矩阵的性质,以及引入迭代因子,给出了一组非奇异H-矩阵新的迭代判定条件.这些判定条件推广和改进了相关已有结果,丰富和完善了非奇异H-矩阵的理论,数值算例说明了其有效性.
将计算实矩阵的Moore-Penrose逆和Drazin逆转化为线性矩阵方程组的求解问题,然后采用修正共轭梯度法求线性矩阵方程组的一般解,并通过简单的矩阵乘法运算或者直接得到实矩阵的Moore-Penrose逆和Drazin逆.修正共轭梯度法不同于通常的共轭梯度法,它不要求涉及的线性代数方程组的系数矩阵正定、可逆或者列满秩,因此总是可行的.数值算例表明,这种算法是有效的.
在工业电气自动化操控体系逐渐实现方便、快捷以及实用的过程中,数字技术起到了很大的作用。本文通过介绍数字技术的优势,从而来探讨数字技术在工业电气自动化中的应用以及创新。
近日,全国八省(区)保密工作调研座谈会在昆明召开,河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、贵州、云南等省(区)保密局局长参加会议,中央保密办副主任、国家保密局副局长杜永胜,云南省委常委、省委秘书长、省委保密委主任曹建方,省委副秘书长、省委办公厅主任、省委保密委主任林金宏出席会议。与会同志认真总结交流了近年来保密工作的做法和经验,查找了保密工作中存在的突出问题,分析了当前保密工作面临的形势和繁重任
21世纪是大数据时代,在不同领域,每天产生TB/PB级多种不同类型数据,如科学计算领域的天体、洋流、医学、生物等数据,工农业生产中的无线传感器网络和监测数据流,社会生活领域的社交网络、社会媒体等数据。"一切可数据化"的思维革命带给我们一个重大挑战,即如何有效地分析实时产生、快速变动、体量庞大的异质多源大数据,探索、挖掘和理解隐藏在复杂数据背后的新规律与新现象,为人类提升智