高中化学常见计算题的计算技巧

高一化学计算题对于学生来讲,一直是个难点,尤其是在计算技巧的运用上,掌握好高中化学常见的解题技巧、方法,能大大加快解题的速率,起到事半功倍的效果。现就有关几种解题技巧归纳如下:一、差量法化学反应前后,反应物与生成物之间质量的改变或气体体积的改变都是一个定值,称之为差值或差量。据题意找出物质在反应前后增减数量(即差量)与欲求量之间的比例关系求解的方法,叫差量法在化学计算中应用很广。其特点只需利用反应的终态和始态的某些量的变化,以差量和物质间反应的化学计量数列对应比例解题。例1:在含有50g溴化钠的溶液中,通入一些氯…     

面向分层混合存储架构的协同式突发缓冲技术

科学计算产生和分析的数据规模日益增长,高性能计算机的存储系统在体系架构和软件管理方法上面临重大挑战。针对天河-2系统的新型分层混合存储架构,提出一种由应用程序耦合的协同式突发缓冲技术来有效利用其存储资源优势。该方法采用运行时动态耦合的方法,将临近计算任务的分布式高速存储资源聚合成为一个的巨大的协同式突发缓冲区,通过采用文件命名空间投影的映射方法组织全局数据视图,利用位置亲和和感知数据意图的方法来挖掘空间局部性和时间局部性,并利用应用并发度感知的策略优化数据移动效率。天河-2系统的测试结果表明,该方法能够有效优化多种典型应用场景,可获得高可扩展的突发并行输出带宽和稳定的持续并行输出带宽,可显著提升数据分析场景的输入/输出性能,适合应用于大规模超级计算机的存储系统。     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。     

SPH并行计算方案及其在自由表面流动模拟中的应用

针对光滑粒子动力学主要计算量是近邻粒子搜索这一特点,提出了一种基于粒子分解的光滑粒子动力学并行计算方案。利用该方案可以方便地将任意串行光滑粒子动力学代码并行计算,而且每一个时间步内的信息传递量只和粒子总数有关,而和粒子的分布无关,因而特别适合于自由表面流动等大变形问题的并行数值模拟。对一个粒子总数为40万的三维溃坝问题的模拟结果表明:此方案能达到的最大加速比约为16,这一结果可能比空间分解方案(不考虑动态负载均衡)更优。     

双速制声自导鱼雷射击提前角及变速时机研究

双速制声自导鱼雷直航搜索阶段速度的变化给射击提前角的计算带来了新的挑战,通过对双速制鱼雷直航搜索阶段速度配置策略的分析,提出了特定战位条件下双速制鱼雷射击有利提前角范围的概念,建立了在选定射击提前角的前提下鱼雷变速时机的计算模型,仿真结果表明此方法思路清晰、步骤简单,结论合理,为双速制声自导鱼雷有利提前角和变速时机计算作了理论探讨,具有一定的实用价值。     

磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

基于FPGA+DSP的双核控制器硬件设计

在设计高实时性的系统时,针对基于DSP、单片机等串行运算方式的单核控制器无法实现高实时性的问题,利用FPGA的并行运行优点构建了基于DSP+FPGA的双核控制器,以达到提高系统实时性的目的。通过分析系统总体结构,主要设计完成了系统总线构架、DA电路、CAN总线和PROM电路,然后通过软件编程来验证硬件设计。经调试分析,该系统各部分运行正常,可为研究设计高实时性的控制器提供参考和借鉴。     

自适应平方根无迹滤波的雷达组网状态估计算法

从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。     

机载PD雷达宽带线性调频信号运动补偿

采用宽带线性调频信号能够显著地提高雷达的距离分辨率和抗干扰能力,然而雷达与目标间的相对运动损耗了部分目标回波相参积累能量,影响目标频率向和距离向分辨力。针对以上问题,提出了一种基于改进匹配滤波函数的运动补偿方法,补偿信号回波中的相位误差,实现宽带线性调频信号目标运动运动补偿。实验与仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于简化CKF的IMM算法北大核心

IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。