耦合非线性薛定谔方程组的二阶Crank-Nicolson有限元算法

研究了三维空间中耦合非线性薛定谔系统二阶Crank-Nicolson有限元算法,证明了该耦合薛定谔方程组离散解的稳定性．通过对误差函数分别取实部和虚部,并利用逆不等式以及插值不等式,得到了无条件的最优L2误差估计．     

通货膨胀目标制度的多角度分析

本文首先给出了通货膨胀目标制度的定义和核心特征,然后通过和理论上的“最优货币政策制度”、货币政策历史经验、美国货币政策制度的对比,从多方面考察了这种制度的优势和可能存在的不足。这种比较分析能增进我们对通货膨胀目标制度的认识,以更好地为我国货币政策制度建设和政策操作提供借鉴。     

他山之石⑧

AI的棋看多了,会发现它的思路十分清晰,确实有其独到之处,尤其是对于局部细节的处理可称精益求精,彰显功力。基本图一如图,黑■连扳,对此白棋应该怎样应对呢?图一白1打吃再3位长是第一感觉,黑4贴起是白棋期待的下法,白5、7、9连扳一气呵成,全都是先手,等黑10长,白再走11位飞攻黑三子,控制了局面的主动权。     

基于局部信息相似性的学科引证知识扩散动态链路预测研究

在知识经济时代,学科知识的传播与扩散促进了学科的协同、交叉、融合、发展与创新。文章利用复杂网络算法对学科引证知识扩散时序演化网络进行动态链路预测分析,以期探索学科知识流动结构变化及演进态势,为学科知识管理及决策制定提供可资借鉴的理论和实践参考。文章以学科引证知识扩散时序演化网络结构信息为基础,采用10项基于局部信息的相似性指标分别对无权和加权知识扩散网络进行动态链路预测分析,并将各指标的预测性能进行了对比。最后,利用无权RA指标和加权AA指标对学科引证知识扩散态势进行了预测。研究表明:不同指标的预测精度在不同的时间段内会动态变化;在学科引证知识扩散网络中,存在一定程度的弱连接效应;不同链路预测指标在无权和加权学科引证知识扩散网络中的适用性存在一定差异。     

蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进

在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。     

不对称信息下的最优发明专利资助政策研究

借鉴委托代理理论,构建专利资助政策绩效分析模型,提出两个假设,即发明专利申请人在无需承担任何成本和风险的情况下,资助政策将会增加发明专利的申请量,但对发明专利授权量会有影响;无差异化的资助政策对发明专利的产生并不是有效的。通过对广州市1995-2010年发明专利申请、授权等数据进行取证,并进行计量模型分析,上述实证验证了两个假设的合理性。为此,专利资助政策的制定需要考虑上述因素,提出对现行政策进行渐近完善、政策体系配合和更加差异化地设计与实施。     

不完全信息条件下知识共享激励机制研究

 基于委托代理理论和企业内部知识共享过程中所呈现的不完全信息特征,构建了不完全信息条件下企业内部知识共享多阶段激励机制模型。通过最优化一阶条件分别求解员工风险中性与风险规避时的最优激励机制,并分析最优激励机制的特点。研究结果表明：在不完全信息条件下的企业内部知识共享过程中,当员工为风险中性时,企业无需对员工进行激励,员工会承担全部风险实际充当委托人角色;当员工为风险规避时,企业应采用固定报酬加利润分成方式设计激励合同,使得员工承担一定风险,此时帕累托最优合同无法实现。最后,以黑龙江省电力科学研究院为例,应用以上研究结果提出了激励企业内部知识共享的措施。     

混沌时间序列单变量和多变量重构的预测比较

提出了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法，给出了多变量混沌时间序列的局部平均预测法，局部线性预测法和BP神经网络预测法等3种非线性预测方法．通过Lorenz系统的仿真计算表明，无论用3种非线性预测方法中的哪一种，多变量混沌时间序列要比单变量混沌时间序列的预测误差小得多，即使前的数据长度只有后的一半，前的预测误差也要小很多．另外从预测误差最小的角度验证了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数选取方法的有效性．     

基于混合局部搜索方法的大规模车辆路由问题求解研究

车辆路由问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是一种复杂的组合优化问题,属NP-hard问题。文章对大规模的容量受限的车辆路由问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)进行了分析和建模,并设计了一种混合局部搜索方法(Hybrid Local Search Approach,HLSA)对问题进行求解。所设计的HLSA中,主要利用传统局部搜索和大规模邻域搜索对解的邻域进行搜索。最后,通过对基准测试数据的计算,验证了HLSA对大规模CVRP的有效性。     

身体活动对改善药物成瘾戒断者脑功能损伤的研究——来自抑制加工及脑功能静息态的证据

目的：探讨身体活动对药物成瘾戒断者抑制能力及静息态脑功能的改善,拟为药物成瘾提供有效的辅助治疗手段。方法：将药物成瘾戒断者按身体活动量分为活动组和久坐组,首先进行Go/NoGo抑制能力测试,然后采集他们的静息态功能磁共振数据。选取静息态的两项重要分析方法——低频振幅（amplitude of low frequency fluctuations,ALFF）和局部一致性（regional homogeneity,ReHo）来探讨身体活动对药物成瘾戒断者脑功能损伤的改善。结果：①Go/NoGo测试：活动组NoGo正确率显著高于久坐组。②ALFF分析：活动组在双侧脑岛、左侧额下回眶部、双侧额内侧回、左侧前扣带回、右侧背外侧前额叶、左侧枕上回、左侧辅助运动区、双侧内侧扣带回ALFF显著高于久坐组。③ReHo分析：活动组在左侧枕中回、双侧背外侧前额叶、左侧辅助运动区ReHo显著高于久坐组。这些显著差异脑区主要与成瘾的抑制能力有关。结论：①身体活动能有效地提高药物成瘾戒断者的抑制能力。②身体活动是修复药物成瘾戒断者大脑功能损伤的关键因素之一。身体活动可通过增加药物成瘾戒断者静息状态下脑功能的低频振幅和局部一致性,改善药物成瘾戒断者大脑功能损伤。