量子理论中一个定理的随机推广     

欧谦宁 《成都信息工程学院学报》2010,25(2):223-225

随机情况下的量子理论有着更广泛的实际应用,所以利用数学期望将量子理论中的一个重要定理在随栅隋况下作了推广,证得这个定理对随机自相似集也成立,这对进一步研究随机自相似集的量子维数和量子误差提供了理论依据,丰富了量子理论．  相似文献   

土层随机地震反应分析中侧向边界的影响分析     

陈清军  杨永胜 《岩土力学》2011,32(11):3442-3447

研究了随机地震激励下土层地震反应及土-结构相互作用分析中有限土域的取值范围对计算精度的影响。分别以基岩白噪声谱和杜修力修正基岩谱作为输入,进行了土层随机地震反应分析,探讨了自由边界、固定边界和黏弹性边界3种人工边界条件下土域的取值范围、土介质阻尼和土体长深比（L/H）对土层随机地震反应的影响,给出了侧向人工边界合理位置的具体建议。在此基础上,选取土体的合理边界范围,建立土-结构相互作用分析模型,分别以基岩白噪声谱、杜修力修正基岩谱以及实测地震波功率谱作为输入,进行了土-结构相互作用体系随机地震反应分析,计算结果验证了侧向人工边界取值在土-结构相互作用体系随机地震反应分析中的有效性。  相似文献   

基于Janbu法的边坡整体稳定性滑动面搜索新方法   总被引：6，自引：1，他引：5  

邓东平  李亮  赵炼恒 《岩土力学》2011,32(3):891-898

对于边坡整体稳定分析,找到了一种用随机角来搜索随机滑动面的新方法。在此过程中,采用简化Janbu法计算安全系数。这种新方法产生随机滑动面的过程是：先假定滑动面与边坡上、下缘的交点,在某一初始方向的情况下,以下缘交点为基点开始每随机一个角度方向,使其与对应的滑动体土条划分竖线相交,直到随机角度方向与上、下缘交点的连线重合,将这些交点依次连接,即可得到一条随机曲线（或随机滑动面）。通过随机模拟曲线,发现随机角物理意义明确,具有以下两个独特优点：①只有一个随机条件,随机因素易于控制,便于计算机编程;②为保证其随机曲线为一光滑曲线,可对随机角进行适当优化,并且在条分数足够大时,能够模拟任何曲线。针对以往随机搜索精度不高的问题,采用近似曲线来代替随机曲线的方法加以改进,并且将近似曲线的生成进行了简化。经各种实例对比分析后,得出此方法计算得出的安全系数与以往研究成果颇为接近,得到的最危险滑动面亦与实际情况相符,因而可说明此方法能够适用于边坡整体稳定性分析。  相似文献   

医用CT在三维椭球颗粒随机堆积结构研究中的应用          下载免费PDF全文

闵佶华  董海鹏  杲霄源  林慧敏  曹一新  王宇杰  寇斌权 《CT理论与应用研究》2016,25(1):49-56

颗粒随机堆积问题是物理和工程领域的热门问题。椭球颗粒随机堆积体系作为球形体系的拓展,增加了旋转自由度,从而表现出更复杂的性质,由于椭球颗粒比球形颗粒更类似于自然界中普遍存在的非规则颗粒,因此其研究具有重要的实用价值。研究三维颗粒堆积结构问题一般需要CT成像技术,本文介绍了如何利用医用CT对三维椭球随机堆积体系进行成像研究的技术细节,包括如何通过图像处理的方法获取椭球颗粒的空间位置、取向和体积,如何利用接触数标度函数拟合的方法得到近邻颗粒间的接触信息等。本文的研究内容和方法为利用各种X射线CT成像方法研究三维颗粒体系提供了技术参考。   相似文献   

非平稳地震激励下隔震曲线梁桥振动控制研究          下载免费PDF全文

李喜梅  杜永峰 《地震工程学报》2016,38(1):103-108,115

曲线梁桥由于其平面不规则性导致结构在地震激励下产生弯扭耦合效应,使得隔震曲线梁桥的地震响应更加复杂。目前常用的控制方法是将隔震技术与附加减震装置相结合对曲线梁桥进行控制。本文将地震动考虑为一均匀调制非平稳随机过程,针对隔震曲线梁桥长周期、低频率的特点,选取Clough-Pension平稳地震动功率谱模型作为随机地震动输入模型,对无控(NON-C)、经典线性最优控制(COC)以及序列最优控制算法(SOC)三种状态下的曲线桥梁进行随机响应分析。通过建立曲线梁桥在随机地震动作用下的运动方程,求出减震控制结构的位移谱密度、加速度谱密度响应及时变方差。分析结果表明:序列最优控制算法(SOC)在使隔震层位移得到减小的同时,可以更有效地控制上部结构的地震响应,具有更好的控制效果。  相似文献   

基于逐减随机震源采样法的频率域二维黏滞声波方程全波形反演     

冯晅  鲁晓满  刘财  周超  金泽龙  张明贺 《吉林大学学报(地球科学版)》2016,46(6):1865-1873

全波形反演方法利用叠前地震波场的运动学和动力学信息重建地下速度结构,具有揭示复杂地质背景下构造与岩性细节信息的潜力。然而,巨大的计算量是阻碍其发展的一个瓶颈问题。为此,研究者们提出了震源编码技术来减少计算量,但是此方法在模型更新过程中会引进随机串扰噪声,降低反演结果准确性。所以,在保证计算精度的情况下,本文提出了采用逐减随机震源采样的方法来高效计算全波形反演问题。笔者将此方法应用于频率域二维黏滞声波波动方程全波形反演,开始了在频率域进行随机震源采样类方法的研究,计算过程中共使用了依次增大的8个频率段;并应用Overthrust模型来验证此类随机震源采样法的正确性。实验结果表明：基于逐减随机震源采样法的反演结果与实际Overthrust模型的拟合误差为0.065 65,而应用基于全部震源的全波形反演方法得到的反演结果与实际Overthrust模型的拟合误差为0.064 64,两者差别不大;但计算用时由740 min减少到291.2 min,即计算效率提高了2.54倍。为了更好地确定方法的有效性,将其应用于Marmousi模型进行试算。模型试算结果表明：基于逐减随机震源和基于全部震源得到的反演结果与实际Marmousi模型的拟合误差分别为0.080 12和0.078 97,相差不大;但计算用时由1 218.9 min减少到274.4 min,计算效率提高了4.44倍。综上,在保证反演精度的情况下,基于逐减随机震源采样法的频率域全波形反演方法大大减少了计算量,具有不可替代的计算优势,并且没有引进随机串扰噪声。  相似文献   

局部奇异值分解法压制随机干扰     

陈美年  何兵寿 《中国煤炭地质》2009,(8):51-55

对于低信噪比资料,压制随机噪声,增强有效信号是地震资料处理的首要任务。而传统的奇异值分解去噪算法,在有效信号横向相干性较强时,去噪效果明显,但当有效信号同相轴呈倾斜、弯曲或孤立状态时,其在压制随机噪声的同时,存在滤除部分有效信号的弊端,为此通过对不同时窗内的地震数据进行拉平、奇异值分解数据重构与反拉平等处理方法,对常规奇异值分解算法进行改进,以克服其对包含非水平连续信号资料去噪效果差的局限。理论数据和实际资料的去噪结果表明,改进后的算法去噪效果明显优于常规奇异值分解法,能在保证有效波不被滤除的前提下有效提高地震资料的信噪比。  相似文献   

相对位移反分析的DFP优化方法及其工程应用     

贾超  郭志川 《岩土工程技术》2009,23(4):206-209

洞室围岩的某些参数,如弹性模量、强度参数等,对地下洞室的施工和设计具有极其重要的作用,直接进行这些参数的现场测量势必要耗费大量的物资和精力,在这种背景下,位移反分析的工程应用具有很重要的理论和实用价值。但洞室工程中大量不确定性因素的存在使得监测结果不可避免地存在随机性,有时会使得变形监测结果产生较大的误差,甚至失真。因此以监测结果的绝对值所反演得到的参数可能是错误的。在这种情况下,以监测数据的相对值进行参数反演在一定程度上可以消除测量误差。基于相对位移的随机反分析法并结合DFP优化算法开发了基于相对位移的随机反分析法,将其应用于一具体洞室工程中反演其弹性模量取得了较为理想的效果。  相似文献   

Linear interpolation and joint model fitting of experimental transiograms for Markov chain simulation of categorical spatial variables     

Weidong Li  Chuanrong Zhang 《International journal of geographical information science》2013,27(6):821-839

In Markov chain random field (MCRF) simulation of categorical spatial variables with multiple classes, joint modeling of a large number of experimental auto and cross-transiograms is needed. This can be tedious when mathematical models are used to fit the complex features of experimental transiograms. Linear interpolation can be used to perform the joint modeling quickly regardless of the number and the complexity of experimental transiograms. In this paper, we demonstrated the mathematical validity of linear interpolation as a joint transiogram-modeling method, explored its applicability and limitations, and tested its effect on simulated results by case studies with comparison to the joint model-fitting method. Simulations of a five-class variable showed little difference in patterns for interpolated and fitted transiogram models when samples were sufficient and experimental transiograms were in regular shapes; however, they neither showed large difference between these two kinds of transiogram models when samples were relatively sparse, which might indicate that MCRFs were not much sensitive to the difference in the detail of the two kinds of transiogram models as long as their change trends were identical. If available, expert knowledge might play an important role in transiogram modeling when experimental transiograms could not reflect the real spatial variation of the categorical variable under study. An extra finding was that class enclosure feature (i.e., a class always appears within another class) was captured by the asymmetrical property of transiograms and further generated in simulated patterns, whereas this might not be achieved in conventional geostatistics. We conclude that (i) when samples are sufficient and experimental transiograms are reliable, linear interpolation is satisfactory and more efficient than model fitting; (ii) when samples are relatively sparse, choosing a suitable lag tolerance is necessary to obtain reliable experimental transiograms for linear interpolation; (iii) when samples are very sparse (or few) and experimental transiograms are erratic, coarse model fitting based on expert knowledge is recommended as a better choice whereas both linear interpolation and precise model fitting do not make sense anymore.  相似文献   

From A to B,randomly: a point-to-point random trajectory generator for animal movement     

Georgios Technitis  Walied Othman  Kamran Safi  Robert Weibel 《International journal of geographical information science》2013,27(6):912-934

For applications in animal movement, we propose a random trajectory generator (RTG) algorithm that combines the concepts of random walks, space-time prisms, and the Brownian bridge movement model and is capable of efficiently generating random trajectories between a given origin and a destination point, with the least directional bias possible. Since we provide both a planar and a spherical version of the algorithm, it is suitable for simulating trajectories ranging from the local scale up to the (inter-)continental scale, as exemplified by the movement of migrating birds. The algorithm accounts for physical limitations, including maximum speed and maximum movement time, and provides the user with either single or multiple trajectories as a result. Single trajectories generated by the RTG algorithm can be used as a null model to test hypotheses about movement stimuli, while the multiple trajectories can be used to create a probability density surface akin to Brownian bridges.  相似文献