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本文给出了相邻的三角域上B-B曲面和矩形域上Bezier曲面的GC^2连续条件,这些条件有很好的几何解释,易于在CAD/CAM中应用。 相似文献
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针对滑翔式高超声速目标能够利用强大的横向机动能力形成较大的可达区域的特点,着眼于系统阐述这类问题的解决方案,研究了几种可达区域计算方法。首先建立了滑翔式高超声速目标的三自由度动力学模型,并给出再入过程必须满足的相关约束。然后详细论述了轨迹优化、再入走廊规划、常倾侧角和近似椭圆拟合4种滑翔式高超声速目标可达区域计算方法,给出了几种方法具体的实现流程,并对方法的不足进行改进。通过算例仿真,对几种可达区域计算方法的优缺点与应用特点进行了比较分析。最后,以轨迹优化方法为例,分析了可达区域动态变化情况,验证方法的完备性和动态适应性。 相似文献
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大整数分解难题是RSA密码的数学安全基础.目前数域筛算法是分解365比特以上大整数的最有效方法,然而它的时间复杂度仍然是亚指数的.对于目前普遍使用的1024比特以上大整数,数域筛算法还不能分解,所以研究数域筛算法具有重要的意义.现有的一般数域筛算法普遍使用两个数域,对多个数域的研究极少.一般数域筛算法经过修改可以使用三个数域,即两个代数数域和一个有理数域.分析表明:修改后的数域筛算法与原来的一般数域筛算法在时间复杂度上处于同一量级.但修改后的数域筛算法有更多地方可以合并计算,所以计算速度更快了.通过两个实验也验证了这一结论. 相似文献
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随着并行计算技术的成熟,地理空间栅格数据处理算法的并行化研究成为新的热点。聚焦于处理流程包含多个计算步骤的复杂地理空间栅格数据处理算法,基于空间计算域理论,提出了一个随着算法处理流程而动态变化的任务调度方法。实验证明,该方法在算法流程的每一个计算步都会调整任务分组方案,因此相比于传统任务调度方法,任务调度的负载均衡效果更好,并行算法程序的运行时间更短。 相似文献
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主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。 相似文献