一、Fixed-node Quantum Monte Carlo: A Novel Approach（论文文献综述）
杨立浩[1]（2021）在《电子在材料中的非弹性散射平均自由程的理论研究》文中研究表明电子的非弹性平均自由程（IMFP）是描述电子在材料中的输运性质重要的参数,同时也是定量表面分析最重要的参数之一,在电子能谱学及电子显微学中具有重要应用。在很多表面分析技术,例如Auger电子能谱（AES）、X射线光电子能谱（XPS）的定量分析中,IMFP是必不可少的参数。对于其他的以电子束作为探针的表面表征方法而言,IMFP常用于确定该表面表征方法的表面灵敏度。本文首先介绍了电子在材料中输运的IMFP及其在定量AES、XPS分析中的应用,介绍了 IMFP的三种获得手段,即使用公式预测、理论计算和实验测量。最后详细讨论了实验获得IMFP中存在的一些问题以及本论文的研究动机。（第一章）电子在材料中输运过程中会被材料内部的原子核及核外电子散射。根据是否发生能量损失,可将这些散射分为两类:弹性散射与非弹性散射。我们介绍了用于描述电子弹性散射的Mott截面,以及计算该截面需要的相关弹性散射势。同时,介绍了当前对于描述无限大介质材料非弹性散射的常规介电函数理论,及考虑表面等离激元激发、描述半无限大介质材料的半经典理论。介绍了多种用于能量损失函数（ELF）从光学极限外推至（q,ω）空间的外推方法,并对这些方法进行了比较。最后我们介绍了电子在材料内部及样品表面输运过程Monte Carlo模拟方法。（第二章）从反射电子能量损失谱（REELS）中提取电子在材料中输运的IMFP是近年来兴起的用于获得IMFP的重要方案,该方案主要分为两个步骤:1)从REELS能谱中提取光学ELF或光学常数;2)基于获取的光学ELF计算得到IMFP。逆Monte Carlo（RMC）方法是近几年发展的通过将Monte Carlo方法模拟REELS能谱及Markov链Monte Carlo方法更新参数化ELF相结合的方法。在简单介绍了 RMC方法的原理后,我们进一步改进了 RMC方法并将该方法运用到更多的材料,包括三个过渡金属材料Cr、Co、Pd、重金属Ir、轻元素C、半导体材料Si、Ge:（第三章）一、在对于三个过渡金属材料Cr、Co、Pd的分析中,我们考虑一个更精确的弹性散射势用于计算弹性散射截面。基于该截面,使用RMC方法对Cr、Co、Pd宽能量范围（0-200eV）的REELS能谱进行分析,获得了高度准确的ELF数据。该结果的准确性可以由两个求和规则,即ps-求和规则和f-求和规则,来验证。我们提出一个RMS值用于描述不同f-求和规则之间的相对偏差。相比于单个f-求和规则,RMS值更能反应低能ELF、介电函数、光学常数数据的准确性。该值预期能和求和规则一样,成为判断光学数据准确性的重要准则。二、我们将RMC方法应用于重金属材料Ir和轻元素无定形态碳（a-C）中。从这些材料的能谱中提取的ELF结果都具有较高的准确性,两个求和规则与理论值的偏差或RMS值都较小,要远低于当前其他方法获得的结果。在对a-C的分析中,我们提倡使用材料的ELF而不是REELS能谱来确定材料的等离激元能量,从而计算材料的局域密度。REELS能谱中通常存在表面效应或多重散射效应,这些效应的存在会使得确定的等离激元能量并不准确。另一方面,基于当前RMC方法得到的a-C的ELF,我们提供了一个简单的公式用于预测其他密度的a-C材料的ELF、介电函数、光学常数等。该公式预计能为后续的a-C材料性质的研究、a-C材料的定量表面分析提供重要数据支撑。三、我们提出一个FPA-Ritchie-Howie模型来将光学ELF外推到（q,ω）空间,该模型使用FPA方法处理电子在材料中的体激发,而Ritchie-Howie方法处理电子的表面激发。该模型既能非常准确地处理电子在材料中输运时的多重散射效应,同时又一定程度上兼顾了计算效率。对于自由电子类材料的定量表面分析具有重要意义。我们将FPA-Ritchie-Howie模型引入到RMC方法中,用于分析Si、Ge两个自由电子类材料并提取材料的ELF、介电常数、光学常数。我们使用ps-求和规则、f-求和规则、惯性求和规则、直流电导率求和规则、RMS值计算等多种方法对获得的结果进行检验。除了f-求和规则以外,所有的检验相对误差均小于千分之一。而两个材料的RMS值计算结果分别为0.036%和0.010%,如此小的RMS值结果表明,f-求和规则的较大误差（0.6-1.2%）主要来源于高能段其他来源数据的不准确。当前获得的高准确性的结果一方面为后续的材料分析提供重要的数据支撑,另一方面,也证明了 FPA-Ritchie-Howie模型的有效性。四、基于从REELS能谱中提取的Cr、Co、Pd、Ir、a-C、Si、Ge材料的ELF数据,计算了电子在这些材料中输运的IMFP,对IMFP数据库是一个重要补充。已经有很多结果表明,在材料的低能有效衰减长度/IMFP/平均自由程的曲线中存在一些特殊的结构。尽管有研究人员认为这些结构是由于表面等离激元激发导致的,但目前并没有任何直接的证据能够明确证明这一点。观测的有效衰减长度/IMFP/平均自由程数据中,通常包含有弹性散射效应、薄膜与衬底的耦合效应等的贡献,亟需一个更加有效的分析方法剔除相关效应的干扰,提取出材料的带有结构的纯粹的IMFP用于证明这一观点。我们基于经典电子轨迹框架,发展了一套ZT模型用于描述电子在无支撑二维材料中的输运。基于该方法,我们重新分析文献中报道的1-4层无支撑石墨烯的弹性反射率及弹性透射率数据,获得电子在石墨烯中输运的弹性平均自由程（EMFP）和IMFP数据。我们的分析表明“单个原子层厚度要比电子的IMFP小得多”这一固有观念至少对于低能电子是错误的。我们的IMFP结果表明,电子在单层石墨烯中输运的IMFP没有明显的特征结构,而对于双层石墨烯,电子的IMFP在5-15eV处开始出现一个台阶特征,随着厚度的增加,该特征变成一个凹陷结构,这一特征被认为是π+σ等离激元的面外激发模式导致的。我们的结果表明,计算低能电子在材料中输运的IMFP时必须考虑等离激元贡献,我们提出的分析方法为后续研究电子在薄膜样品中输运的IMFP提供了重要思路。这项工作表明,即使对于最薄材料,即单层石墨烯,的横向方向,经典电子轨迹框架仍可用于揭示低能电子与石墨烯相互作用的物理图像。（第四章）IMFP的实验确定通常基于电子能谱。获得IMFP的不同实验方法实际上是分析电子能谱中来自不同能量范围的信号电子的过程。已经发展了许多方法用于对弹性峰电子、二次电子、REELS能谱、Auger电子进行分析,从而获得电子的IMFP。然而,这当中存在一个空缺——背散射电子背景信号。除了背散射电子背景以外,来自所有能量范围的信号电子都已用于进行定量分析从而获得IMFP。通常,研究人员会研究不同的信号峰,例如弹性峰、Auger峰或二次电子的信号,以获得有用的信息。背散射电子背景信号通常被认为是无用的。我们提出了一种方法针对背散射电子背景信号进行定量分析,该方法可以将人们通常认为无用的信息,即背景信号,利用起来,从中提取出表面科学领域非常重要的参数——电子在材料中输运的IMFP。这一方案扩展了 IMFP的实验测量手段。同时也为后续背散射电子背景定量分析研究提供一种重要的分析手段。该方案的可扩展性强,只需要给定材料的化学式及密度,就可以从背散射电子能谱中的背景信号中获得电子IMFP。（第五章5.1小节）除了改进已有的IMFP实验获得方法、提出实验获取IMFP的新思路,我们还运用Monte Carlo方法对背散射电子能谱和REELS能谱进行定量分析。我们利用Monte Carlo方法对两个重金属Mo和W的背散射系数实验数据进行细致的分析。基于Monte Carlo方法计算得到的结果,我们认为,以往Mo和W材料在几keV以下的背散射系数实验数据存在的大偏差主要是由实验样品表面污染导致的。这些表面污染使得几keV以下的背散射系数实验数据比无污染时数值更小。我们详细分析了不同厚度的无定形态C、水、PMMA薄膜对衬底Mo和W材料背散射系数的影响。此外,我们进行了不确定度分析,以证实当前计算结果和结论的可靠性。我们提出了一种新方法用于清晰地分离电子能谱中表面激发、体激发、begrenzungs效应组分。通过使用此方法,可以详细分析电子能谱中不同组分的贡献。该方法首次对begrenzungs效应进行了定量研究,预期能为后续begrenzungs效应的详细研究提供有效的分析手段。我们以Si材料5keV的REELS能谱为例进行定量分析,展示了该方法的有效性。我们的工作证明,由于表面效应的局域性,在Si材料REELS能谱的表面激发组分中,单次散射占主要贡献,电子不发生体激发而发生多次表面激发的概率随着表面激发次数的增加而迅速减小。本分析清楚地表明,由于表面效应的深度依赖性,电子的最终碰撞顺序取决于轨迹。这项工作将REELS能谱的定量分析方法扩展到更详细,更准确的领域。（第五章5.2小节、第六章6.1小节）粒子输运研究中的负截面问题多年以来一直困扰着科学家们。负截面的出现意味着在粒子输运研究中必须要考虑粒子与材料相互作用时的负概率。我们以电子为例,详细地分析了电子与材料表面相互作用时微分非弹性散射截面（DI-IMFP）中出现负值的原因。我们认为,这些负值源于电子在表面附近运动时产生的尾波效应。介质对运动电子的响应产生的尾波势本身是振荡存在的,这一尾波势在材料内部中并不占主要贡献而是当作微扰。但是在真空中,该振荡的尾波势将会使得DIIMFP也以振荡的形式存在并出现负值。更加有趣的是,我们还发现,对于begrenzungs项中也存在振荡的现象,begrenzungs项对应的DIIMFP在某些区域存在正值。这与传统的认知完全不同。我们的结果表明,当前对于begrenzungs效应的认识过于简单过于片面。begrenzungs效应不能简单地理解为对材料中体等离激元的抑制,其对（z,ω）空间中的不同区域具有不同的效果,既存在抑制也存在加强,且整体呈现为对体等离激元激发的抑制效果。我们由此发展了针对负概率的抽样方法。传统方法并不能对DIIMFP进行“正确的”抽样,在（z,ω）空间中总有一些区域无法被兼顾,而该负概率抽样方案可以很好地处理DIIMFP中出现的负值。尽管DIIMFP中的负值对能谱的影响是微弱的,但该方案能够正确地描述电子与表面相互作用的物理过程,对后续高精度的电子-表面相互作用定量分析、电子-表面相互作用机理研究具有重要意义。（第六章6.2小节）
任玉[2]（2021）在《分子级石脑油蒸汽裂解反应过程模拟与工艺优化》文中指出随着工业4.0概念的提出,智能制造逐渐渗透到各个工业领域。大数据、物联网、人工智能等先进数字化技术助力传统石化产业转型升级。低碳烯烃是重要的化工基础原料,石脑油蒸汽裂解是生产烯烃的主要化工过程,也是能源消耗巨大的操作单元。传统粗放型和经验型的裂解过程模拟已无法满足当下经济高质量发展的需求,亟需为该过程建立准确的、分子级的过程模拟与优化模型,以契合当前世界“分子炼油”的发展方向,及顺应过程模拟软件国产化的趋势。与此同时,近些年石化类车载燃料的市场受到电能、氢能等新能源冲击,国内炼油能力过剩现象明显,传统千万级炼厂逐渐向“炼化一体化”转型。因此,开发原子经济性更好、低碳烯烃收率更高的石油烃裂解新工艺具有极为重要的时代意义。新型烃类低温引发裂解技术具有显着的开发潜力。该技术基于烃类高温热裂解机理,通过添加低温下更易裂解生成自由基的引发剂,从而达到提前引发链式反应的目的。然而,现有常见小分子助剂存在添加量大、成本高等缺点,而新型超支化聚合物助剂仅需很少的添加量即可达到优质的引发裂解效果。目前,助剂低温引发裂解增产低碳烯烃的作用规律尚未完全明晰,特别是聚合物助剂的引发机理值得深入探讨。本文围绕分子级石脑油蒸汽裂解反应过程模拟与优化,先后进行了石脑油组成分子重构建模、蒸汽裂解动力学建模、人工神经网络建模,并进一步探究了助剂低温引发烃类裂解制烯烃的作用规律。主要研究结论如下:（1）建立了基于常见宏观物性的石脑油分子重构模型。该模型使用确定性分子库,根据碳数和同系物两个维度,将C4-C12范围内的258个烃类分子集总为35个集总组分,并引入按照碳数或沸点遵循伽马分布的假设。对比了伽马分布中使用碳数和沸点的差异,以及宏观物性作为约束条件或目标函数的组合效果,采用文献中的50组石脑油样品对各建模方案进行检验。结果表明,同系物内部含量按照碳数遵循伽马分布,并将PIONA（直链烷烃、异构烷烃、烯烃、环烷烃、芳烃）含量数据放置于约束条件,而将其他宏观物性信息放置于目标函数的这种建模方案准确性最高。经检验,该最优组合的模型能够在仅依赖常见宏观物性的情况下较为准确地预测石脑油详细组成分布。（2）借助自动反应网络生成技术,构建了石脑油蒸汽裂解的详细自由基机理模型。提出一种分步式构建方法:从单个烃分子的反应网络自动生成开始,依据特定的合并规则将所有考虑的烃分子的反应网络合并。一共60种烃分子被选作反应物种来描述石脑油裂解原料。最终合并得到的模型包含1947个物种和82130个反应。文献中的正癸烷裂解实验被用来验证单个烃分子反应网络的准确性。正癸烷和主产物含量变化的模拟结果与实验结果吻合较好。一系列石脑油蒸汽裂解小试实验被用来验证石脑油混合物的详细机理模型。结果显示所得到的石脑油蒸汽裂解反应网络能够在常规裂解温度下,准确预测主产物产率及其变化趋势,副产物误差也在可接受范围内。（3）基于上述机理模型获取反应器模拟数据集,构建了石脑油蒸汽裂解反应过程人工神经网络模型。该模型由进料组成ANN和反应器ANN两个子网络构成,能够实现从进料石脑油宏观物性直接预测裂解产物分布。在第一部分进料组成ANN中,对比了直接通过油品宏观物性预测组分含量,和间接通过先预测PIONA各自含量分布再得到总含量分布的这两种ANN构建方法。结果表明间接法进料组成ANN预测精度更高。第二部分反应器ANN的裂解产物MAE（平均绝对误差）为0.24wt%。将两部分ANN结合起来,则对于直接法和间接法,其从宏观物性直接预测产物分布的裂解产物MAE分别为0.53wt%和1.02wt%。经验证表明间接法之所以能够拥有更低的产物预测误差,根本原因是其能够保证PIONA与实际值相等,而不仅仅是进料组成总误差的降低。最后,基于ANN代理模型,以乙烯、丙烯、甲烷为对象,对石脑油蒸汽裂解进行了耦合进料油配比的单目标和多目标过程优化,实现了进料组成和操作条件的同时优化。（4）选取三类常见小分子助剂的代表性分子,通过自动反应网络生成获得各助剂与正己烷的共裂解反应网络,通过反应器模拟对助剂的引发裂解性能进行了对比和分析。结果表明,引发温度与助剂本身裂解温度有关,助剂的裂解温度越低,正己烷裂解温度的降幅越大。三乙胺和硝基甲烷均能提高正己烷生成乙烯、丙烯的选择性,硝基甲烷更加显着,而DTBP几乎无效。通过考察影响助剂初始引发裂解速率的各因素,表明助剂的性能与初始引发反应的温度和自由基浓度关系密切。DTBP由于在过低温度下已完全裂解,因而几乎失效;硝基甲烷在预热段出口附近充分裂解,此时正己烷夺氢反应和乙烯生成反应的速率常数均达到较高水平,释放的自由基正好能起作用;三乙胺由于裂解温度过高,烃类自身热裂解已发生,低温引发效果被削弱。通过计算助剂的自由基转化比,发现硝基甲烷比三乙胺拥有更高的自由基转化比,说明硝基甲烷释放的自由基浓度更高,这也是硝基甲烷呈现出更优促进效果的原因之一。最后我们提出助剂选择和设计的三条标准:适当的裂解温度、较高的自由基转化比、较大的自由基夺氢反应速率常数。（5）通过自动反应网络生成技术构建了超支化聚合物助剂与烃类分子的共裂解反应网络。选取能够反应原始聚合物中心结构连接模式和端位基团基特征的代表性碎片和模型化合物作为反应物种。通过反应网络分析得到助剂碎片可能的裂解路径。发现助剂在裂解过程中不断生成·H、·NH2、·CH3自由基和一些小分子物质,与PY-GC/MS热裂解实验中的产物基本吻合。通过分析助剂进攻正己烷的反应过程,超支化聚合物助剂的作用机理可以被解释为:助剂加入后释放活性自由基·CH3,·H,同时还引入了新的·NH2;三种活性自由基进攻正己烷,夺氢反应反超C-C断裂反应成为主反应,从而改变了正己烷的反应网络;·NH2具有较强的夺取仲氢原子的能力,生成的仲碳自由基可能具有更高的丙烯选择性。
杨科[3]（2020）在《基于强化学习的物联网通信中继选择策略研究》文中研究表明物联网作为第五代移动通信系统的三大应用场景之一,已经渗透到人们日常生活的方方面面。由于物联网中的传感器节点设备简单、数量众多、功率受限等原因,不适合远距离传输,无法构建全面覆盖的物联网通信系统达到万物互联的目的。因此,本文将中继协作网络运用到物联网通信系统中,并且提出利用强化学习在众多中继候选节点中选择一个或者多个信道条件较好的节点参与协作传输,在保证系统性能的前提下,可以节省系统开销相对延长了中继设备的使用寿命,同时避免多个中继节点同时传输所带来的功率浪费、同步等问题,满足了无线物联网系统对低功耗、高可靠传输以及增大有效通信覆盖面积的要求。相对于传统的中继选择技术,强化学习的算法复杂度不会随着中继节点数量增加而增加,且对于不同的通信标准往往只需设计不同的回报值,无需大量的理论推导,在算法的设计上具有简单和普适的特点。本文的主要工作如下:1、面向物联网中的中继协作传输场景,分别针对放大转发协议和解码转发协议两种协议,提出了基于Q-learning单中继和多中继选择两种策略。首先对强化学习中的动作集、状态集、状态转移函数、动作选择策略等要素进行了定义和选择并且将目的端的接收信噪比作为立即回报值,接着利用时间差分方法的Q-learning算法来寻找出最佳中继策略。仿真结果表明:对于最优单中继选择,Q-learning算法所获得的系统吞吐量明显优于随机中继选择算法且随着中继节点数量的增加性能优势更加明显;对于多中继选择,在目的端的接收信噪比大于10d B的条件下,Q-learning算法相对于随机中继选择算法,需要的中继节点个数可以平均减少两个以上。2、针对物联网中的协作传输场景,提出了分布式波束成形与中继选择相结合的方案,建立以接收端信噪比最大为准则的目标优化问题,首先采用Q-learning算法选择出多个中继用于协作传输,为了降低Q-learning算法的计算复杂度,本文采用拟牛顿法来快速求解出接收端最大信噪比的上界值,并将该值作为立即回报值用于指导Q-learning算法计算出最佳选择策略。其次,当被选中继确定后,该优化问题变为一个单目标的非凸优化问题,在基于半正定松弛的条件下使其变为凸优化的问题,再结合二分法和内点法求解出最优权值及接收端的最大信噪比。仿真结果表明,基于Q-learning的多中继选择算法能获得接近于最佳的性能且明显优于随机多中继选择方案。
欧阳衡[4]（2020）在《基于相关性分析的结构不确定性传播与计算反求方法研究》文中研究表明实际工程中普遍存在着不确定性,准确地研究结构不确定性参数的度量模型及其传播与反求规律是结构优化设计与分析的重要基础。传统的不确定性度量、传播与反求方法大多数都是基于概率模型开展的,即先采用概率模型对结构不确定性参数进行建模,再利用概率密度或统计矩实现不确定性传播与反求。一般来说,构建准确的概率模型需要抽取大量的结构参数样本,但由于实验条件和外界环境的限制,实际问题中往往只能收集少量的样本信息,无形地限制了概率模型的适应性。此外,结构几何参数、材料参数和外部条件等不确定因素之间通常是具有相关性的,且相关性的存在会对结构不确定性参数的传播与反求结果产生一定的影响。然而,基于概率模型的结构不确定性传播与反求方法难以确定传播响应与待反求参数的概率密度类型,无法准确地描述其联合概率密度函数。近年来,随着非概率凸模型的出现及日益完善,特别是针对小样本下度量结构参数不确定性与相关性的椭球凸模型,使得基于非概率模型的结构不确定性传播与反问题研究受到了广泛关注。目前,基于非概率椭球模型的结构不确定性传播与反问题中仍有诸多问题亟待解决,包括结构参数不确定性与相关性序列传播、相关参数的全局敏感性分析、反求过程中最优测点选择和结构参数不确定性与相关性序列反求等。为此,本文针对上述问题逐个开展研究工作,力求在结构不确定性传播与反求方面做出一些有效的尝试和探索,并有序地建立一套考虑非概率相关性分析的结构不确定性传播与反求方法体系。本文的研究工作是基于结构输入参数端和输出响应端等两个层面开展的。首先,为了准确地度量结构输出响应不确定性边界,推导了结构参数到响应的非概率相关性传播公式;其次,为了实现结构相关参数的重要性排序,确定主要的反求参数,研究了结构相关参数的全局敏感性问题;再次,为了保证结构不确定性反问题中测量信息的有效性及反求结果的准确性,研究了结构不确定性参数识别的最优测点布局问题;最后,为了准确地度量结构参数具有相关性的不确定性边界,在上述研究的基础上,研究了结构参数不确定性与相关性的解耦和反求问题。基于上述思路,本文所开展和完成的主要工作如下:（1）提出了基于非概率相关分析的结构不确定性传播方法,实现了结构参数不确定性与相关性的共同传播。针对少量样本下结构参数不确定性与相关性的度量问题,采用椭球凸模型对其进行建模,准确地度量其不确定性边界。将考虑非概率相关性的结构不确定性传播问题分解为区间传播问题和非概率相关系数传播问题。针对区间传播问题,发展了椭球约束下的子区间分解方法,高效地获取了结构响应的区间。针对非概率相关系数传播问题,推导了从结构参数空间到响应空间的非概率相关性传播公式,且可根据实际精度要求将结构模型扩展至n维泰勒展开,解析地确定结构响应的非概率相关系数矩阵,并建立其椭球凸模型。（2）提出了考虑非概率相关性的结构不确定性参数全局敏感性分析方法,实现了非概率相关参数的重要性排序。采用椭球凸模型对相关参数的不确定性边界进行度量,并将非概率方差定义为非概率敏感性指标。推导了从不确定结构参数到结构响应的非概率方差传播公式,并基于方差分解的思想将结构输入参数对输出响应方差的影响分解成了方差贡献和协方差贡献。在椭球模型的基础上,定义了结构输入参数对输出响应方差的总贡献率、独立贡献率和相关贡献率等评价指标,从而准确地评价各输入参数对输出响应的敏感程度。（3）提出了基于最大独立均方差准则的结构最优测点布局方法,保证了测量信息的有效性和不确定性反求过程的稳定性。将结构不确定性参数识别的最优测点布局问题转换为均值已知和均值未知的结构参数不确定性传播问题。针对均值已知的结构参数不确定性传播问题,建立了最优测点布局的最大独立方差准则,并发展了基于蒙特卡洛模拟和正交匹配追踪的最优测点布局方法。同时,为了传感器布置效率,提出了基于降维积分和正交匹配追踪的最优测点布局方法。针对均值未知的结构参数不确定性传播问题,建立了最优测点布局的最大独立均方差准则,并发展了基于双层降维积分和正交匹配追踪的最优测点布局方法,从而确定最优测点的位置及数量。（4）提出了结构不确定性参数识别的序列区间与相关性反求方法,实现了结构参数区间和相关系数矩阵的反求。考虑结构测量响应的不确定性和相关性,采用椭球凸模型对其不确定性边界进行了量化。同时,将考虑相关性的不确定性反求问题分解为区间反求问题和相关性反求问题。针对结构参数的区间反求问题,分情况讨论了结构测量响应区间与计算响应区间的区间接近程度,定义了误差区间,并采用子区间分解分析法获取结构计算响应的区间。针对结构参数的相关性反求问题,采用非概率相关性传播公式确定结构计算响应的相关系数矩阵。利用优化算法循环减小测量响应与计算响应之间的区间误差和相关系数误差,获取结构参数的反求区间与相关系数矩阵,并建立其相应的椭球凸模型。
左佳[5]（2020）在《漫射光血流成像的重建算法研究》文中进行了进一步梳理很多疾病都与组织中的异常血流值有关。近红外漫射光相关断层成像（Diffuse Correlation Tomography,DCT）是一种用于生物组织血流无创成像的新兴技术,其中,图像重建算法是血流成像效果的关键因素。本文对DCT血流重建算法开展了较为深入和系统的研究,重点考察和比较两类重建算法,即代表偏微分方程成像框架的有限元算法（Finite Element Method,FEM）和代表积分方程成像框架的N阶线性（Nth-order Linear,NL）算法,主要研究内容包括:1、基于有限元方法（FEM）的DCT重建算法。利用基于漫射光断层成像（Diffuse Optical Tomography,DOT）的开源软件包Nirfast,并结合DCT的微分方程表达式,实现了有限元的建模和血流成像计算。2、光学探头（Source-Detector）S-D位置设计。为了充分的利用蒙特卡罗（Monte Carlo,MC）方法仿真的光子信息（光子路径、权重）来提高血流重建质量,本文设计了新型的光学探头S-D阵列。3、建立上述两种DCT重建算法的计算机仿真模型;并开展了仿体实验,对重建算法进行了定量的评测。为了评价FEM和NL模型的血流成像质量,本文从平均误差（Mean Error）,均匀度（CV）和对比度（ζ）三个参数对重建结果进行了评测。计算机仿真和仿体实验结果均表明,在相同S-D阵列和空间体素条件下,NL重建算法在对比度和均匀性方面均优于FEM方法。说明DCT血流成像受重建算法的影响很大,因此在未来的算法设计和优化中具有很大的潜力。
陈梓驹[6]（2020）在《倾角传感器在斜拉桥索塔变形监测中的关键技术研究》文中研究表明目前随着经济不断发展,桥梁超载现象较为普遍。斜拉桥索塔作为斜拉桥重要组成部分承受了各种外荷载的作用,可能发生较大的偏位,其结构状况直接关系到整座斜拉桥的安全性。索塔塔顶位移是最直观的一个评价指标,测量其变化情况很大程度上能获悉大桥的使用状况。因此索塔变形监测是十分重要的。相比其他测量方法,倾角法测量索塔变形有较多的优势。本文提出了利用倾角法对斜拉桥索塔变形进行的监测方法,对该法应用于动态变形测量的关键技术进行了研究分析,为同类型的结构提供了一种新的监测方法。本文主要研究及工作内容包括以下几个方面:（1）斜拉桥索塔变形监测的重要性及其变形监测方法介绍。对斜拉桥索塔的结构形式以及其变形测量主要方法进行了简要介绍,提出将倾角法应用于索塔变形监测并介绍其相比传统方法的优缺点。并介绍倾角法变形测量的研究现状。（2）介绍倾角法测量挠度的方法。包括倾角法进行变形测量的原理、该法测量动态挠度的两个关键问题以及对这两个关键问题的处理方法,并介绍基于对该法的两个关键问题的考虑而确定的采集机制、硬件参数、拓扑结构及通讯方式。（3）倾角法变形测量的验证性试验。首先介绍倾角法在实验室环境下的静态及动态试验的过程及结果以初步验证该方法在外界干扰相对较少环境中的测量效果。然后进一步进行实桥试验,验证其在相对复杂的环境中,应用于实际结构变形测量中的可行性及实际应用效果。（4）倾角法测量斜拉桥索塔变形的传感器布置方案分析。首先介绍倾角法变形测量的精度分析方法,包括曲线分段计算误差及测量不确定度评估的方法。然后基于该精度分析方法,选取斜拉桥索塔变形的五个典型的变形工况,对每个工况的若干种倾角传感器的布置方案进行精度分析,确定满足工程精度要求而经济性较高的传感器布置方案。（5）倾角法索塔变形监测系统现场实施与测量结果分析。根据前述确定的传感器布置方案,在斜拉桥索塔上进行传感器安装。首先介绍变形监测系统的技术参数、系统结构、通讯方式以及测量的工况,然后采用倾角法以及传统全站仪法进行两者的索塔变形测量结果的对比及分析,验证前述倾角法变形测量关键问题的分析结论。同时验证传感器布置方案分析方法的指导性以及倾角法应用于索塔变形监测的实际效果。本文通过对倾角传感器在斜拉桥索塔变形监测中关键技术研究,为同类型项目提供一种新的监测方法参考,具有一定的工程意义。
庹奎[7]（2020）在《基于机器学习的Potts模型相变研究》文中提出机器学习被广泛应用于自然语言处理、人脸识别、大数据处理等众多领域。采用机器学习方法研究相变问题是最前沿的研究领域之一。本文主要用机器学习方法研究Potts模型相变和临界点。本文主要研究内容和结果:1.采用Glauber算法对二维Potts模型做蒙特卡罗模拟。蒙特卡罗模拟结果表明各态Potts模型的接受率差异很大,并在临界点附近具有较大涨落,研究发现通过Glauber算法的接受率可以估测各态Potts模型的临界点;同时模拟出了各态Potts模型能量、磁化强度随温度的变化关系,并估测出了临界点。2.采用监督学习研究二维Potts模型相变。采用全连通网络和卷积神经网络的方法构建神经网络模型,研究发现训练后的神经网络可以识别Potts模型的铁磁相和顺磁相,且识别出的临界点与理论值一致。此外,相较于蒙特卡罗模拟而言,机器学习在小尺寸晶格下也能精确识别出临界点,且在相同尺寸下,随着Potts模型的态q增大,神经网络识别临界点的准确性更高。3.采用非监督学习研究二维Potts模型相变。分别采用自编码（Autoencoder）、t分布随机近邻嵌入（t-SNE）和主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法,在没有给Potts位型任何输入信息的情况下,自编码能够学习到Potts位型的主要特征,可以识别低温相和高温相,能把Potts位型低温相的不同态区分出来,呈现同态聚类现象,同时自编码器可以估测出Potts模型的临界点;PCA和t-SNE能对Potts位型降维,可以区分低温相和高温相,同样呈现同态聚类现象。
潘伟[8]（2019）在《哈密顿矩阵基态普适关系的探寻及其可能应用》文中认为量子多体体系包含大量相互作用的粒子,蕴含着丰富的新奇量子效应,是凝聚态物理研究的核心内涵。由于系统的希尔伯特空间维度随体系尺寸呈指数增长,造成量子多体系统的描述与理论研究变得极其困难。目前,量子多体理论在研究多体系统时遇到的困难已经在一定程度上影响到凝聚态物理的发展,这在当今强关联系统的研究中表现尤其明显,为凝聚态物理学家理解高温超导、量子Hall效应等物理现象的本质造成很大的阻碍。传统的多体理论研究方案,比如平均场理论、量子蒙特卡罗模拟,密度矩阵重整化群等,在取得许多重大进展的同时,却也遇到了很难逾越的瓶颈。这说明,量子多体问题的解决需要理念上的创新和方法上的拓展。新的思路或方法即使不能用来产生一种普适的解决方案,至少在某些方面或某些体系中可以突破传统方法面临的壁垒。由于量子多体问题原则上都可以化为矩阵的对角化问题,在本论文中,我们着眼于探索矩阵的普适规律。从对大量矩阵的分析入手,对解量子多体问题在两个方面进行了尝试。针对一类矩阵（随机矩阵）,一方面,我们探索了量子多体系统的本征态与矩阵元之间是否存在简单的普适关系。另一方面,我们考察了矩阵元符号的变化对其基态波函数的影响。主要的研究内容和结果概述如下:1、基态与矩阵元之间的标度关系。通过对大量非对角元不大于零的实对称随机矩阵的理论分析和计算,我们发现,基态本征矢的分量gi（即基态本征矢中每个基矢的系数）与对应行矩阵元之间存在一些普适的联系。对于对角元远小于对应行非对角元之和的随机矩阵,基态本征矢的分量与对应一行矩阵元的和Si之间呈现显着的线性关系gi=-Si。这个关系无论是对稠密矩阵或是稀疏矩阵都成立。当对角元的值域与矩阵每行之和具有相同的量级时,尽管gi与Si之间已经不是简单的线性关系,但仍然一直保持着近似幂律的正相关关系。通过同时考虑对角元、矩阵密度、矩阵维度等因素后,我们找到了一个标度函数,通过这个标度函数,对于非对角元不大于零的实对称随机矩阵,我们建立了基态本征矢与矩阵元之间的简单关系.最后,我们尝试从物理或数学上对这种基态与矩阵元之间的标度关系进行了证明或推演。对于一类特殊矩阵,我们可以严格证明gi与Si之间的正相关性是严格存在的。进一步,我们在量子多体物理的3个代表性模型:BCS模型、Hubbard模型和横场Ising模型中分别验证了基态标度关系。对于BCS模型的基态,发现gi与Si之间存在正相关性。在Hubbard模型和横场Ising模型中则验证了所有的基态标度关系。并且,根据基态标度关系计算的基态能量与严格值非常接近。基态与矩阵元之间的简单标度关系为复杂量子多体系统的计算提供了一个新的思路,也为分析量子多体体系基态性质给出了一种可能的新途径。2、基态与矩阵非对角元符号之间的关联。当把研究推广到非对角元含有正元素的矩阵时,我们发现,对于随机矩阵,当正矩阵元数量不太多的时候,基态线性标度关系仍然成立。当正矩阵元数量超过一半时,线性关系突然被破坏。对大量矩阵的分析表明,上述变化主要是由正负矩阵元的相对数量决定的,对矩阵元的具体分布不敏感。另外,我们发现随机矩阵的任意次幂矩阵每行之和与初始矩阵每行之和也存在线性标度关系。利用这一点和基态投影算符,我们对基态标度关系进行了推导。进一步,我们发现,这种基态线性标度关系的破坏过程对应于一类量子相变。基于相变理论中的有限标度拟合,我们计算了无穷大矩阵的相变点。最后,我们从随机矩阵能谱结构的角度出发,验证了用有限标度拟合得出的临界点。
张天驰[9]（2019）在《脑胶质瘤核磁共振图像分割方法研究》文中提出医学图像处理技术作为医疗的重要技术手段,发挥着不可替代的作用。脑瘤是影响人类健康的重要原因之一,基于核磁共振图像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）进行脑胶质瘤标志物分割辨识是目前最有效的医疗诊断技术手段之一,因此,研究脑瘤MRI图像分割技术具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文针对脑胶质瘤MRI图像目标物形状复杂且不规则、边缘模糊、目标和背景灰度值相近等特征,基于纳什均衡、粗糙集和粗糙熵、玻色-爱因斯坦凝聚等理论,研究脑胶质瘤MRI图像分割问题,旨在为提高脑瘤等医学图像分割质量探索新方法。论文主要研究内容如下:研究基于纳什均衡理论改进支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的脑胶质瘤图像分割方法。针对SVM中惩罚参数的设置影响图像分割准确性的问题,提出熵和标准差双重约束的新型纳什均衡模型,研究图像特征及其分割过程与纳什均衡理论及其推理机制之间的关系,得出新型纳什均衡模型参数计算方法,构建纳什均衡过程。提出基于新型纳什均衡模型改进SVM,采用熵和标准差双重约束的纳什均衡收益通过纳什均衡推理来设定SVM中的惩罚参数。通过对脑胶质瘤MRI图像分割实验验证本文方法的效果。研究基于纳什均衡理论的目标边缘区域聚类方法。针对脑胶质瘤图像目标边缘区域模糊的问题,提出两步纳什均衡聚类方法,通过类内最大相似性判断（目标区域内部节点之间的最大相似度）和类间最小相似性判断（目标和背景区域的节点之间的最小相似度）获得脑瘤目标区域和背景区域。基于纳什均衡理论改进C-V模型,通过该模型得到脑瘤目标轮廓线;针对脑瘤图像目标边缘区域相似的问题,提出基于纳什均衡的纹理相似区域判断与合并方法,获得脑瘤目标区域和背景区域之后,基于纳什均衡理论改进多纹理特征C-V模型,将图像中节点特征映射为纳什均衡的收益,通过纳什均衡推理来设定C-V模型中平均灰度参数。通过改进后的C-V模型求得脑瘤目标轮廓线。通过MRI脑瘤图像分割实验验证本文方法的效果。研究基于粗糙集和粗糙熵的Petri网脑瘤图像分割方法。针对粗糙集和粗糙熵只对轮廓线上某个节点自身进行判断不对该节点相邻节点进行相关性判断而导致脑瘤图像分割轮廓线不准确的问题,提出基于粗糙集和粗糙熵的Petri网的脑瘤图像分割方法,提出粗分割、精分割两阶段分割方式:第一阶段基于粗糙集和粗糙熵进行粗分割以获得目标对象的初步轮廓;第二阶段通过Petri网进行精分割,利用Petri网进行对多边界选择和前后向校正以得到更精确的目标轮廓。通过实验验证该方法在提高图像分割准确性方面的效果。研究基于玻色—爱因斯坦凝聚理论（Bose–Einstein Condensate,BEC）的脑胶质瘤图像分割模型。针对脑胶质瘤形状通常为囊性或环状增强的边缘轮廓而难以对其图像进行精确分割的问题,为探索新的医学图像分割方法,本文尝试将BEC理论应用于脑瘤图像分割。基于BEC构建支持向量机（SVM）中的核函数,提出一种BEC核函数的SVM脑瘤图像分割方法。通过不同类型的脑胶质瘤图像分割实验,对比验证本文方法与其他相近方法的分割效果。研究基于量子虫洞粒子群优化算法的脑瘤图像分割方法。针对具有“瓶颈”和“硬脑尾”等复杂形状的脑瘤图像分割问题,引入量子和虫洞理论来改进量子粒子群优化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）,提出一种新的量子虫洞粒子群优化算法（Quantum and Wormhole-behaved Particle Swarm Optimization,QWPSO）,提出将图像中节点分为种子粒子节点和像素粒子节点两类,给出区分两类节点的分类公式。提出一种虫洞双曲线路径公式,给出QWPSO算法的计算公式。通过实验验证本文方法和其他方法的对比效果。为复杂形状的脑瘤MRI图像分割探索一种新方法。
黄珍燕[10]（2018）在《基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价研究》文中进行了进一步梳理随着我国存款基准利率的进一步下调,投资者们纷纷转向投资收益更高的结构性产品,这使得结构性产品成为“后降息时代”投资的新热点。其中,利率挂钩型结构性产品更是在市场中占据着较大的份额,但是由于我国投资者及相关金融机构对这类新的利率衍生产品的设计和定价的认识还有所欠缺。因此,如何对利率挂钩型结构性产品合理定价是一个十分重要的课题。由于利率挂钩型结构性产品的定价与挂钩利率期限结构息息相关,这使得探寻一种更符合实际的利率期限结构模型就显得尤为重要。量子场论模型是对在量子场论下由无套利模型推广得到的量子场论下的HJM模型和量子场论下的LIBOR市场模型的总称。相对于传统利率期限结构模型,量子场论模型将远期利率的动态性描述为一个二维高斯量子场,并且在日历时间和未来时间两个方向上考虑了远期利率间的相关性。基于此,本文在量子金融理论框架下,首先,在理论上对量子场论下的LIBOR市场模型和标准LIBOR市场模型进行比较分析。然后,通过使用量子场论下的LIBOR市场模型来确定产品的挂钩利率期限结构,从而构建基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价模型,并选取一款具有代表性的样本产品进行实证研究。最后,对量子场论下的LIBOR市场模型与标准LIBOR市场模型对产品挂钩利率曲线的估计结果以及样本产品的定价结果进行具体的分析,并根据实证分析结果提出对策建议。通过对利率挂钩型结构性产品的研究,在所构建的基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价模型基础上,得到量子场论下的利率挂钩型结构性产品的定价公式。实证结果表明,样本产品理论价值略高于市场价格。量子场论下的LIBOR市场模型相比于标准LIBOR市场模型,其对产品挂钩利率曲线的拟合更符合实际,数值计算效率也更高。有别于以往学者多使用动态利率期限结构模型来确定利率挂钩型结构性产品的挂钩利率期限结构。本文的创新点是,使用量子场论下的LIBOR市场模型来确定产品的挂钩利率期限结构,并将其应用于构建基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价模型中。
二、Fixed-node Quantum Monte Carlo: A Novel Approach（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Fixed-node Quantum Monte Carlo: A Novel Approach（论文提纲范文）
（1）电子在材料中的非弹性散射平均自由程的理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电子非弹性平均自由程(IMFP)及其在定量表面分析中的应用 |
| 1.1.1 IMFP |
| 1.1.2 IMFP在定量表面分析中的应用 |
| 1.2 IMFP的获得方法 |
| 1.2.1 预测公式用于计算IMFP |
| 1.2.2 IMFP的理论计算 |
| 1.2.3 IMFP的实验获得 |
| 1.2.4 实验获得IMFP中的问题 |
| 1.3 本章小结 |
| 第2章 电子散射理论及电子能谱的Monte Carlo模拟 |
| 2.1 弹性散射理论 |
| 2.1.1 Mott截面 |
| 2.1.2 弹性散射势场 |
| 2.1.3 电子发生弹性散射的总截面及输运截面 |
| 2.2 非弹性散射理论 |
| 2.2.1 介电函数理论 |
| 2.2.2 表面等离激元激发 |
| 2.3 能量损失函数(ELF)的外推方法 |
| 2.3.1 Full-Pen算法与单极近似 |
| 2.3.2 Ritchie-Howie方法及其简化方法 |
| 2.3.3 不同ELF外推方法的比较 |
| 2.4 电子能谱的Monte Carlo模拟 |
| 2.4.1 电子在材料内部输运的Monte Carlo方法模拟 |
| 2.4.2 电子在样品表面输运的Monte Carlo方法模拟 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 逆Monte Carlo(RMC)方法从反射电子能量损失谱(REELS)实验数据中提取IMFP |
| 3.1 研究现状 |
| 3.2 RMC方法的原理 |
| 3.3 对过渡金属材料Cr、Co、Pd的再分析 |
| 3.3.1 相比之前方法的改进 |
| 3.3.2 光学ELF、介电函数、光学常数的提取 |
| 3.3.3 求和规则检验 |
| 3.3.4 IMFP的计算 |
| 3.4 对重金属Ir (Z=77)的分析 |
| 3.4.1 研究背景 |
| 3.4.2 光学ELF、介电函数、光学常数的提取 |
| 3.4.3 求和规则检验 |
| 3.4.4 IMFP的计算 |
| 3.5 对轻元素无定形态C(Z=6)的分析 |
| 3.5.1 研究背景 |
| 3.5.2 光学ELF、介电函数、光学常数的提取 |
| 3.5.3 求和规则检验 |
| 3.5.4 a-C材料密度依赖的ELF |
| 3.5.5 IMFP的计算 |
| 3.6 对半导体材料Si、Ge的分析 |
| 3.6.1 研究背景 |
| 3.6.2 FPA-Ritchie-Howie模型 |
| 3.6.3 光学ELF、介电函数、光学常数的提取 |
| 3.6.4 求和规则检验 |
| 3.6.5 IMFP的计算 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 从石墨烯的弹性透射率与弹性反射率中提取EMFP和IMFP |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 Geelen分析中的不自洽性 |
| 4.3 VT近似和ZT近似 |
| 4.4 对Geelen的弹性透射率与弹性反射率数据的再分析 |
| 4.5 ZT近似中的误差分析 |
| 4.5.1 截断带来误差及其误差分析 |
| 4.5.2 条件数的数值计算 |
| 4.5.3 弹性散射角的二值化——两组分ZT模型与三组分ZT模型 |
| 4.6 关于不同实验数据之间较大偏差的讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 背散射电子信号的定量分析研究 |
| 5.1 从背散射电子背景中提取IMFP |
| 5.1.1 研究背景 |
| 5.1.2 背散射电子背景定量分析方法 |
| 5.1.3 实验数据来源 |
| 5.1.4 AES能谱的绝对强度 |
| 5.1.5 模拟的背散射电子绝对强度与实验结果的比较 |
| 5.1.6 从背散射电子能谱中提取IMFP——简单测试 |
| 5.1.7 一般化方法 |
| 5.2 Mo和W材料背散射系数计算 |
| 5.2.1 研究背景 |
| 5.2.2 Monte Carlo模型介绍 |
| 5.2.3 背散射电子能谱、平均能量、背散射系数计算 |
| 5.2.4 背散射电子的最大穿透深度 |
| 5.2.5 不确定度分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 REELS能谱的定量分析研究 |
| 6.1 表面电子能谱中表面激发、体激发和begrenzungs效应组分的分离 |
| 6.1.1 研究背景 |
| 6.1.2 方法介绍 |
| 6.1.3 对Si的REELS能谱的定量分析 |
| 6.2 电子与材料表面相互作用中负微分非弹性散射截面的讨论 |
| 6.2.1 物理学中的负概率 |
| 6.2.2 电子与材料表面相互作用时微分非弹性散射截面(DIIMFP)及总截面中负值的讨论 |
| 6.2.3 负值非弹性散射截面对REELS能谱模拟的影响 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 光学常数、介电函数、能量损失函数的求和规则检验 |
| A.1 几个常见的求和规则 |
| A.1.1 振子强度求和规则 |
| A.1.2 振子强度求和规则的RMS偏差 |
| A.1.3 完美屏蔽求和规则 |
| A.1.4 惯性求和规则 |
| A.1.5 直流电导求和规则 |
| A.2 求和规则的简单证明 |
| 附录B 原子散射因子与光学常数、介电函数的关系 |
| B.1 基于原子散射因子计算介电函数、光学常数、ELF |
| B.2 不同密度的a-C材料的介电函数、光学常数、ELF的计算 |
| 附录C 三组分ZT模型 |
| C.1 模型介绍 |
| C.2 两组分ZT模型与三组分ZT模型的比较 |
| C.3 三组分ZT模型的计算公式 |
| 附录D 量子力学框架下的表面等离激元激发 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（2）分子级石脑油蒸汽裂解反应过程模拟与工艺优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义及目的 |
| 1.2 本研究的主要工作 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 石脑油蒸汽裂解过程简介 |
| 2.1.1 蒸汽裂解装置 |
| 2.1.2 烃类热裂解反应机理 |
| 2.2 石油组成分子重构技术研究进展 |
| 2.2.1 分子重构建模方法 |
| 2.2.2 石脑油馏分的分子重构 |
| 2.3 石脑油蒸汽裂解动力学建模研究进展 |
| 2.3.1 不同水平的动力学模型分类 |
| 2.3.2 自动反应网络生成技术 |
| 2.3.3 人工神经网络的应用 |
| 2.4 助剂低温引发烃类裂解研究进展 |
| 2.4.1 小分子助剂 |
| 2.4.2 超支化聚合物助剂 |
| 2.5 课题的提出 |
| 第三章 基于常见宏观物性的石脑油分子重构建模方法与比较 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 建模方法 |
| 3.2.1 石脑油确定性分子库 |
| 3.2.2 分子重构数学模型 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.3.1 伽马分布中使用碳数和沸点的比较 |
| 3.3.2 在约束条件和目标函数中放置PIONA数据的比较 |
| 3.3.3 最优建模方法的详细说明 |
| 3.4 本章小结 |
| 符号命名 |
| 第四章 石脑油蒸汽裂解自由基机理模型的自动反应网络生成 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 建模方法 |
| 4.2.1 挑选作为反应物种的烃分子 |
| 4.2.2 单个烃分子反应网络自动生成 |
| 4.2.3 石脑油混合物的反应网络合并 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 单个烃分子裂解反应网络的验证 |
| 4.3.2 石脑油混合物裂解反应网络的验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 符号命名 |
| 第五章 石脑油蒸汽裂解反应过程人工神经网络模拟与优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 人工神经网络的搭建 |
| 5.2.1 数据集的获取 |
| 5.2.2 进料组成的ANN模型 |
| 5.2.3 反应器的ANN模型 |
| 5.3 人工神经网络的结果与讨论 |
| 5.3.1 进料组成ANN的预测性能 |
| 5.3.2 反应器ANN的预测性能 |
| 5.3.3 组合ANN的预测性能 |
| 5.3.4 猜想验证 |
| 5.4 基于人工神经网络的过程优化 |
| 5.4.1 耦合石脑油进料配比的单目标优化 |
| 5.4.2 裂解产物的多目标优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 小分子助剂低温引发裂解过程模拟与性能对比 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 小分子助剂低温引发裂解反应过程建模 |
| 6.2.1 引发裂解反应网络模拟 |
| 6.2.2 裂解过程反应器模拟 |
| 6.3 不同助剂的低温引发裂解效果与对比 |
| 6.3.1 低温引发裂解效果 |
| 6.3.2 烯烃产率提升效果 |
| 6.3.3 选择性调变效果 |
| 6.4 助剂性能的关键因素分析 |
| 6.4.1 助剂的裂解温度 |
| 6.4.2 助剂的自由基转化比 |
| 6.4.3 助剂设计标准浅析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 超支化聚合物助剂引发裂解机理探究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 超支化聚合物助剂共裂解反应网络模拟 |
| 7.2.1 模型化合物的选取 |
| 7.2.2 共裂解反应网络自动生成 |
| 7.3 结果与讨论 |
| 7.3.1 超支化聚合物助剂的裂解路径 |
| 7.3.2 超支化聚合物助剂的作用机理分析 |
| 7.3.3 超支化聚合物助剂与小分子助剂的对比 |
| 7.4 木章小结 |
| 第八章 总结和展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.1.1 结论 |
| 8.1.2 创新点 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 表格 |
| 第三章 基于常见宏观物性的石脑油分子重构建模方法与比较 |
| 第四章 石脑油蒸汽裂解自由基机理模型的自动反应网络生成 |
| 第五章 石脑油蒸汽裂解反应过程人工神经网络模拟与优化 |
| 附录2 程序 |
| 第四章 石脑油蒸汽裂解自由基机理模型的自动反应网络生成 |
| 第七章 超支化聚合物助剂引发裂解机理探究 |
| 附录3 反应网络 |
| 第四章 石脑油蒸汽裂解自由基机理模型的自动反应网络生成 |
| 作者简介 |
（3）基于强化学习的物联网通信中继选择策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究背景 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 强化学习理论基础 |
| 2.1 强化学习基础 |
| 2.1.1 马尔科夫决策过程 |
| 2.1.2 最优决策理论 |
| 2.2 基于值函数的强化学习方法 |
| 2.2.1 基于蒙特卡罗的强化学习方法 |
| 2.2.2 基于时间差分的强化学习方法 |
| 2.3 探索与利用问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 物联网中基于Q学习的中继选择策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 基于Q-learning算法的最佳中继选择策略 |
| 3.3.1 Softmax选择策略 |
| 3.3.2 单中继选择策略下的仿真分析 |
| 3.4 基于Q-learning算法的多中继选择策略 |
| 3.4.1 ε-贪婪选择策略 |
| 3.4.2 多中继选择策略下的仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 物联网中分布式波束成形算法下的多种继选择策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 接收端信噪比最大准则下的分布式波束成形算法 |
| 4.3.1 基于凸优化的波束成形最优解 |
| 4.3.2 基于Q-learning算法的多中继选择策略 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（4）基于相关性分析的结构不确定性传播与计算反求方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 结构不确定性建模方法 |
| 1.2.2 结构不确定性传播方法 |
| 1.2.3 结构敏感性分析方法 |
| 1.2.4 结构参数识别的最优传感器布局方法 |
| 1.2.5 结构不确定性反求方法 |
| 1.3 结构不确定性传播与反求研究目前存在的问题 |
| 1.4 本文的研究目标和主要研究内容 |
| 第2章 基于非概率相关分析的结构不确定性传播 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非概率椭球凸模型 |
| 2.3 考虑相关性的结构不确定性传播问题 |
| 2.4 结构不确定性和非概率相关性传播方法 |
| 2.4.1 结构不确定性参数的标准化 |
| 2.4.2 子区间分解分析方法 |
| 2.4.3 非概率相关性传播公式 |
| 2.5 数值算例及讨论 |
| 2.5.1 数值算例1 |
| 2.5.2 数值算例2 |
| 2.6 复合材料层合板的载荷不确定性传播 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 考虑相关性的结构参数全局敏感性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于概率方差指标的全局敏感性分析方法 |
| 3.3 弱非线性结构的相关参数全局敏感性分析方法 |
| 3.4 非线性结构的相关参数全局敏感性分析方法 |
| 3.5 数值算例及讨论 |
| 3.5.1 数值算例1 |
| 3.5.2 数值算例2 |
| 3.5.3 桁架结构算例 |
| 3.6 复合材料层合板的载荷全局敏感性分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于最大独立均方差准则的结构最优测点布局 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结构参数识别的最优传感器布置问题 |
| 4.3 基于蒙特卡洛模拟和正交匹配追踪的最优测点布局方法 |
| 4.3.1 参数均值已知情况下的最优测点布局 |
| 4.3.2 参数均值未知情况下的最优测点布局 |
| 4.4 基于降维积分和正交匹配追踪的最优测点布局方法 |
| 4.5 数值算例和实验算例 |
| 4.5.1 复合材料层合板材料特性反求的最优测点布局 |
| 4.5.2 识别桁架结构弹性模量的最优传感器布局 |
| 4.5.3 识别复合材料层合板载荷参数的最优传感器布局 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于序列区间与相关性反求的结构参数识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑相关性的结构不确定性反求问题 |
| 5.3 序列区间与相关性反求策略 |
| 5.3.1 结构参数初始区间与相关系数的确定 |
| 5.3.2 序列区间与相关性反求策略 |
| 5.4 数值和实验算例 |
| 5.4.1 数值算例 |
| 5.4.2 桁架结构算例 |
| 5.4.3 复合材料层合板载荷参数反求 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的成果目录 |
| 附录 B 攻读学位期间参加的科研项目 |
（5）漫射光血流成像的重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 |
| 2 有限元方法及在漫射光技术的应用 |
| 2.1 前向模型 |
| 2.1.1 光学成像的近似表示 |
| 2.1.2 有限元方法的应用 |
| 2.2 逆向模型(单波长情况) |
| 2.3 重建基础 |
| 2.4 图像重建案例 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 近红外漫射光理论 |
| 3.1 近红外漫射光(NIR)测量原理 |
| 3.2 漫射光层析成像(DOT)理论 |
| 3.3 漫射光相关谱(DCS)理论 |
| 3.4 漫射光相关断层成像(DCT)理论 |
| 3.5 DCS血流测量原理及仪器 |
| 3.5.1 DCS血流测量原理 |
| 3.5.2 DCS血流测量仪器 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 DCT血流重建算法 |
| 4.1 DCT的有限元重建方法 |
| 4.2 DCT的 NL重建方法 |
| 4.2.1 N阶线性算法 |
| 4.2.2 Bregman-TV重建算法 |
| 4.3 评价标准 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 计算机仿真实验及结果分析 |
| 5.1 计算机仿真实验设计 |
| 5.1.1 光子的蒙特卡罗(MC)仿真 |
| 5.1.2 组织模型的建立及光学探头S-D位置的设计 |
| 5.1.3 计算机产生自相关数据 |
| 5.2 计算机仿真实验结果分析 |
| 5.2.1 仿真产生自相关数据 |
| 5.2.2 重建结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 仿体实验及结果与分析 |
| 6.1 仿体实验设计 |
| 6.1.1 仿体装置的搭建 |
| 6.1.2 仿体溶液的配置 |
| 6.2 仿体实验结果分析 |
| 6.2.1 实验测量的自相关数据 |
| 6.2.2 重建结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）倾角传感器在斜拉桥索塔变形监测中的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 斜拉桥索塔变形测量概述 |
| 1.1.1 斜拉桥索塔简述 |
| 1.1.2 斜拉桥索塔变形监测的重要性 |
| 1.2 斜拉桥索塔变形测量方法 |
| 1.2.1 光学测量法 |
| 1.2.2 GNSS测量法 |
| 1.2.3 倾角法 |
| 1.3 倾角法变形测量研究现状 |
| 1.3.1 倾角传感器简介 |
| 1.3.2 倾角法测量变形研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 倾角法测量挠度方法研究 |
| 2.1 倾角法变形测量原理 |
| 2.2 倾角法测量动态挠度分析 |
| 2.2.1 结构静态挠度与动态挠度概述 |
| 2.2.2 倾角法测量挠度关键问题 |
| 2.2.3 倾角法采集同步性原理 |
| 2.2.4 倾角法同步采集方法研究 |
| 2.2.5 倾角法短周期扰动处理 |
| 2.2.6 倾角变形监测系统设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 倾角传感器测量变形试验 |
| 3.1 实验室简支梁动静态试验 |
| 3.1.1 试验设计 |
| 3.1.2 静态试验过程 |
| 3.1.3 静态试验结果及分析 |
| 3.1.4 动态试验过程 |
| 3.1.5 动态试验结果及分析 |
| 3.2 连续梁实桥试验 |
| 3.2.1 试验设计 |
| 3.2.2 试验过程 |
| 3.2.3 试验结果及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 倾角传感器测量斜拉桥索塔变形的精度分析方法及布置方案分析 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 倾角传感器变形测量精度分析方法 |
| 4.2.1 曲线分段计算误差分析方法 |
| 4.2.2 倾角法测量不确定度评估方法 |
| 4.3 工程应用背景概况 |
| 4.4 斜拉桥有限元计算模型 |
| 4.5 活载塔顶最大位移工况 |
| 4.5.1 曲线分段计算误差分析 |
| 4.5.2 测量精度评估 |
| 4.6 整体升温工况 |
| 4.6.1 曲线分段计算误差分析 |
| 4.6.2 测量精度评估 |
| 4.7 行车制动工况 |
| 4.7.1 曲线分段计算误差分析 |
| 4.7.2 测量精度评估 |
| 4.8 纵向风荷载工况 |
| 4.8.1 曲线分段计算误差分析 |
| 4.8.2 测量精度评估 |
| 4.9 施工过程最大塔偏工况 |
| 4.9.1 曲线分段计算误差分析 |
| 4.9.2 测量精度评估 |
| 4.10 索塔变形监测的倾角传感器布置方案 |
| 4.11 本章小结 |
| 第五章 斜拉桥索塔变形监测系统现场实施与分析 |
| 5.1 索塔变形监测系统介绍 |
| 5.1.1 测量仪器设备技术参数 |
| 5.1.2 索塔变形监测系统拓扑结构 |
| 5.1.3 索塔变形监测系统通讯过程 |
| 5.1.4 倾角传感器安装 |
| 5.1.5 数据采集分析方法及对比工况理论计算 |
| 5.2 索塔变形测试结果对比及分析 |
| 5.2.1 索塔变形倾角法实测结果 |
| 5.2.2 索塔变形结果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 本文主要结论 |
| 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于机器学习的Potts模型相变研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 机器学习的背景及应用 |
| 1.2 Ising模型 |
| 1.3 Potts模型 |
| 1.4 研究动机 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 2D Glauber Potts模型的蒙特卡罗模拟 |
| 2.1 Metropolis算法和Glauber算法 |
| 2.2 Potts模型的Glauber算法接受率 |
| 2.3 Glauber Potts模型的蒙特卡罗模拟 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于监督学习的Potts模型相变研究 |
| 3.1 全连接神经网络 |
| 3.2 卷积神经网络 |
| 3.3 用全连接和卷积神经网络研究Potts模型相变 |
| 3.4. 本章小结 |
| 第四章 基于非监督学习的Potts模型相变研究 |
| 4.1 主成分分析 |
| 4.2 自编码 |
| 4.3 用主成分分析研究Potts模型相变 |
| 4.4 用t-SNE研究Potts模型相变 |
| 4.5 用自编码研究Potts模型相变 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）哈密顿矩阵基态普适关系的探寻及其可能应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 量子多体理论简介 |
| 1.1.2 量子多体理论的主要研究方法 |
| 1.1.3 随机矩阵与量子多体物理 |
| 1.1.4 机器学习与量子多体物理 |
| 1.2 本文工作 |
| 第二章 基态本征矢的标度关系 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 对角元不占优情形 |
| 2.2.1 完全随机矩阵 |
| 2.2.2 非完全随机矩阵 |
| 2.2.3 稀疏矩阵 |
| 2.2.4 线性标度关系的均方根偏离 |
| 2.2.5 结果讨论 |
| 2.3 对角元占优的情形 |
| 2.3.1 问题的提出 |
| 2.3.2 稠密矩阵 |
| 2.3.3 稀疏矩阵 |
| 2.4 更普适的基态标度函数 |
| 2.5 讨论与分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基态标度关系的进一步验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 BCS模型 |
| 3.1.2 Hubbard模型 |
| 3.2 一类特殊矩阵基态标度关系的严格证明 |
| 3.3 BCS模型的基态标度关系验证 |
| 3.3.1 正常态 |
| 3.3.2 粒子数守恒表象中的超导波函数 |
| 3.3.3 BCS基态的标度关系 |
| 3.4 Hubbard模型的基态标度关系验证 |
| 3.4.1 选取完备基组构造哈密顿矩阵 |
| 3.4.2 非对角元的符号 |
| 3.4.3 基态标度关系 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基态标度关系的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 横场Ising模型 |
| 4.2.1 横场Ising模型简介 |
| 4.2.2 横场Ising模型的哈密顿矩阵 |
| 4.3 对角元不占优的情况 |
| 4.4 一般的情况 |
| 4.4.1 横场Ising模型的基态标度关系、基态能量与磁性 |
| 4.4.2 Hubbard模型的基态能量和磁性 |
| 4.4.3 幂标度函数的普遍性质 |
| 4.5 基态标度关系应用于Lanczos算法 |
| 4.6 应用于宏观体系的思路 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 基态与矩阵非对角元符号之间的关联 |
| 5.1 基态本征矢的符号 |
| 5.1.1 基态本征矢的符号 |
| 5.1.2 正负矩阵元相对数量对基态本征矢符号的影响 |
| 5.2 基态线性标度关系的变化 |
| 5.3 理解基态线性标度关系 |
| 5.3.1 基态投影算符 |
| 5.3.2 最大本征态投影算符 |
| 5.3.3 矩阵幂次标度关系 |
| 5.3.4 理解基态的线性标度关系 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 基态标度关系与量子相变 |
| 6.1 引言 |
| 6.1.1 量子相变简介 |
| 6.1.2 能级的交叉和回避交叉 |
| 6.1.3 有限体系的相变 |
| 6.2 模型 |
| 6.3 计算结果与讨论 |
| 6.3.1 能级的回避交叉 |
| 6.3.2 序参量 |
| 6.3.3 用有限标度方法确定临界点与临界指数 |
| 6.3.4 根据能级密度分布确定临界点 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
（9）脑胶质瘤核磁共振图像分割方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于纳什均衡理论的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.2.2 基于粗糙集和粗糙熵的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.2.3 基于量子理论的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.2.4 基于其它理论的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构框架 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构框架 |
| 第2章 基于纳什均衡理论改进SVM图像分割方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 纳什均衡模型和纳什均衡过程 |
| 2.2.1 纳什均衡理论及其在图像分割中应用简述 |
| 2.2.2 具有双重约束的纳什均衡模型 |
| 2.2.3 双重约束纳什均衡模型参数计算方法 |
| 2.2.4 纳什均衡过程 |
| 2.2.5 双重约束纳什均衡模型算法及算例 |
| 2.3 基于纳什均衡理论改进SVM图像分割方法 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.4.1 新型纳什均衡方法的基本性能实验 |
| 2.4.2 新型纳什均衡方法的脑瘤图像分割实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于纳什均衡的目标边缘区域聚类方法 |
| 3.1 两步纳什均衡分类方法 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 两步纳什均衡分类方法 |
| 3.1.3 基于纳什均衡理论改进C-V模型 |
| 3.1.4 实验验证 |
| 3.2 基于纳什均衡的纹理相似区域判断方法 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 基于纳什均衡的纹理相似区域判断方法 |
| 3.2.3 基于纳什均衡理论改进多纹理特征C-V模型 |
| 3.2.4 实验验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于粗糙集和粗糙熵的Petri网图像分割方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 粗糙集和粗糙熵 |
| 4.3 基于粗糙集和粗糙熵的粗分割方法 |
| 4.4 基于Petri网的精确分割方法 |
| 4.4.1 构建图像精确分割的Petri网框架 |
| 4.4.2 基于Petri网的图像精确分割方法 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于玻色—爱因斯坦凝聚理论的脑图像分割模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BEC和胶质瘤的相似性分析 |
| 5.3 BEC核函数 |
| 5.4 对BEC核函数的理论分析 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.5.1 单节点集合的分割实验 |
| 5.5.2 双节点集合的分割实验 |
| 5.5.3 脑胶质瘤图像分割实验 |
| 5.5.4 本文方法与其他方法的对比实验 |
| 5.5.5 基于BEC改进SVM与基于纳什均衡改进SVM方法的对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于量子虫洞粒子群优化算法的脑瘤图像分割方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于QWPSO的脑肿瘤图像分割方法 |
| 6.2.1 QPSO算法 |
| 6.2.2 本文提出的量子虫洞粒子群优化算法 |
| 6.3 实验结果与分析 |
| 6.3.1 脑肿瘤MRI图像分割结果及分析 |
| 6.3.2 脑肿瘤CT图像分割结果及分析 |
| 6.3.3 实验结果讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 结构性产品定价研究 |
| 1.2.2 利率期限结构理论研究 |
| 1.2.3 量子场论在金融衍生产品定价研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容和方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文创新点和文章架构 |
| 1.4.1 论文创新点 |
| 1.4.2 文章架构 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 金融资产定价理论 |
| 2.1.1 债券定价理论 |
| 2.1.2 期权定价理论 |
| 2.2 动态利率期限结构理论 |
| 2.2.1 均衡模型 |
| 2.2.2 无套利模型 |
| 2.2.3 市场模型 |
| 2.3 量子金融理论 |
| 2.3.1 量子场论 |
| 2.3.2 传播子 |
| 2.3.3 量子场论下的HJM模型 |
| 第三章 基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价模型构建 |
| 3.1 量子场论下的LIBOR市场模型 |
| 3.2 量子场论下的LMM模型和标准LMM模型的理论对比 |
| 3.3 基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价模型 |
| 3.3.1 期初远期利率期限结构 |
| 3.3.2 波动率期限结构 |
| 3.3.3 标准化传播子 |
| 3.3.4 二维高斯量子场离散化 |
| 3.3.5 量子场论下的LIBOR利率期限结构 |
| 3.3.6 利率挂钩型结构性产品定价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 利率挂钩型结构性产品的实证研究——以平安银行资产管理类产品为例 |
| 4.1 样本产品的选择和介绍 |
| 4.2 量子场论下的挂钩利率曲线的确定 |
| 4.2.1 挂钩利率期初远期利率的估计 |
| 4.2.2 历史波动率 |
| 4.2.3 传播子的非线性参数估计 |
| 4.2.4 利率更新过程 |
| 4.2.5 量子场论下的挂钩利率曲线估计 |
| 4.3 量子场论下的LMM模型和标准LMM模型的实证对比 |
| 4.4 样本产品的现金流分解 |
| 4.5 样本产品的定价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实证结果分析与对策建议 |
| 5.1 实证结果分析 |
| 5.1.1 量子场论下的LMM模型和标准LMM模型的实证结果分析 |
| 5.1.2 定价结果分析 |
| 5.1.3 影响定价结果的因素 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.2.1 对发行商的建议 |
| 5.2.2 对投资者的建议 |
| 5.2.3 对金融衍生产品市场发展的建议 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历及在学期间的研究成果 |
四、Fixed-node Quantum Monte Carlo: A Novel Approach（论文参考文献）
- [1]电子在材料中的非弹性散射平均自由程的理论研究[D]. 杨立浩. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [2]分子级石脑油蒸汽裂解反应过程模拟与工艺优化[D]. 任玉. 浙江大学, 2021(01)
- [3]基于强化学习的物联网通信中继选择策略研究[D]. 杨科. 南京邮电大学, 2020
- [4]基于相关性分析的结构不确定性传播与计算反求方法研究[D]. 欧阳衡. 湖南大学, 2020
- [5]漫射光血流成像的重建算法研究[D]. 左佳. 中北大学, 2020(09)
- [6]倾角传感器在斜拉桥索塔变形监测中的关键技术研究[D]. 陈梓驹. 华南理工大学, 2020(02)
- [7]基于机器学习的Potts模型相变研究[D]. 庹奎. 华中师范大学, 2020(01)
- [8]哈密顿矩阵基态普适关系的探寻及其可能应用[D]. 潘伟. 华东师范大学, 2019(08)
- [9]脑胶质瘤核磁共振图像分割方法研究[D]. 张天驰. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [10]基于量子场论的利率挂钩型结构性产品的定价研究[D]. 黄珍燕. 福州大学, 2018(03)