在软共线有效理论（SCET）中，具有二维库仑行为的Glauber相互作用算子描述了沿相反方向移动的高能夸克之间的相互作用，其中动量传递远小于质心能量。 在这里，我们确定此n – n共线Glauber相互作用算子，并在一个循环中考虑其重归一化性质。 按照这个顺序出现了速度发散，这引起了红外发散（IR）速度异常维度，通常称为胶子Regge轨迹。 然后，我们继续考虑SCET中的前夸克散射截面。 从格劳伯相互作用中释放出真正的软胶子会产生Lipatov顶点。 平方和加上实际和虚拟振幅会导致IR散度抵消，但是仍然存在快速散度。 我们引入了一个速度反项来消除速度差异，并推导了一个快速再归一化群方程，即Balitsky–Fadin–Kuraev–Lipatov方程。 这将Glauber交互作用与SCET中Regge行为的出现联系起来。

双目立体视觉是指利用两台相机从略微不同的视角拍摄同一场景，通过模拟人类的双眼视觉原理，计算出场景中物体的三维位置信息。这一技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维建模等领域。 在双目立体视觉系统中，深度最大值指的是系统能够识别的最远距离物体的深度信息。而精度计算则涉及如何准确地测量出这个深度值。深度最大值和精度的计算主要依赖于以下几个因素： 1. 基线距离（Baseline Distance）：基线是指两个相机镜头中心之间的距离，这一距离越长，理论上可以测量的深度最大值也就越大，但同时系统对远距离物体的测量精度可能会降低。 2. 焦距（Focal Length）：焦距影响成像尺寸，间接影响深度计算的精度。较长的焦距可以提高远处物体的测量精度，但可能会牺牲对近处物体的测量精度。 3. 像素分辨率（Pixel Resolution）：相机传感器的像素分辨率越高，所拍摄的图像细节越丰富，对于深度和位置的计算就越精确。但是，像素数量的增加也会导致计算量增大。 4. 校准精度（Calibration Accuracy）：双目系统的校准是保证测量精度的关键步骤。需要准确测量相机的内参和外参（包括旋转矩阵和平移向量），否则会引入系统误差，影响测量结果的准确性。 5. 匹配算法（Matching Algorithm）：在双目立体视觉中，必须找到同一物体在左右相机成像平面上的对应点，这一过程称为视差匹配。匹配算法的效率和准确性直接影响最终的深度计算精度。 6. 光学畸变（Optical Distortion）：如果相机镜头存在光学畸变，会影响图像的几何形态，进而影响深度计算的准确性。因此，在进行深度计算前需要校正光学畸变。 深度最大值与精度的计算方法通常包括： - 视差计算（Disparity Computation）：视差是指同一物体在左右相机图像平面上投影点之间的水平距离差。视差与深度成反比关系，即视差越大，物体越近，视差越小，物体越远。 - 深度图生成（Depth Map Generation）：基于视差图和相机参数，可以生成整个场景的深度图，深度图中的每个像素值代表了该点的深度信息。 - 深度范围计算（Depth Range Calculation）：根据视差和已知的相机参数，通过几何关系计算出深度最大值，通常这个计算需要考虑到相机的视场范围和分辨率限制。 - 精度优化（Precision Optimization）：优化深度计算的精度可能需要综合考虑算法、硬件和软件等多个方面的因素，例如采用多视图几何优化、提高匹配算法的鲁棒性以及增强硬件的性能等。 在进行双目立体视觉深度最大值与精度的计算时，需要充分考虑上述因素和计算方法，通过精密的算法和精确的设备校准来确保深度测量结果的准确性和可靠性。

我们基于A∞的同构摄动引理，阐明了光锥和协变弦场理论之间的一些确切关系。 协变弦场分为光锥弦场和BRST四重奏的平凡激发：后者产生了规范的对称性和协方差。 我们首先表明，可以通过应用引理来执行规度的降低，这给出了协变字符串的无鬼定理的改进版本。 然后，我们证明了简化后的规范固定理论可以被视为一种有效的场论，它考虑了相互作用，提供了一种精确的规范固定程序。 结果，从维滕的开放弦场理论中获得了新颖的光锥弦场理论。

"量化金融研究：周期理论与机器学习资产收益预测" 量化金融研究中，周期理论和机器学习资产收益预测是两个重要的概念。本文将从周期理论和机器学习的角度，探讨资产收益预测的方法和应用。 周期理论是指根据经济周期状态对资产配置的原理。美林时钟模型是宏观择时模型的代表，根据经济周期状态进行资产配置。但美林投资时钟模型并不是一个实时、定量的交易策略，其有效与否的关键在于对经济周期状态的判断是否正确。 华泰金工周期系列研究通过傅里叶变换、联合谱估计等信号处理方法，发现并证实了市场中广泛存在 42 个月、100 个月和 200 个月左右的共同周期。以此为基础，提出了华泰量化投资时钟“周期三因子定价与资产配置模型”。通过计算金融资产同比序列与其周期三因子的回归拟合值、拟合值的增加值等，实现对资产周期状态比较精确且全面的测度。 机器学习是指使用机器学习算法来挖掘资产周期状态与未来市场表现的内在逻辑。机器学习模型能以概率方法建立起资产同比周期状态与未来表现间的非线性联系，并给出收益排序的概率预测。仿真测试证明本文机器学习模型对挖掘上述联系的有效性。 机器学习的基本原理是以二元分类的逻辑回归为例。机器学习模型能够挖掘资产周期状态与未来市场表现的内在逻辑，实现对收益排序的概率预测。 在实证研究中，本文采用集成学习法，计算多种可行参数组合的预测结果，采用“少数服从多数”的原则，平均后确定最终结果，降低模型对参数依赖，更全面有效的利用历史规律。 实证结果证明周期理论与机器学习的研究方法具有不同市场的普适性基于周期理论和机器学习方法预测结果的资产配置实证显示，策略应用于全球和中国市场均有较好表现。与基准的等权配置模型相比，基于周期理论和机器学习方法的策略在年化收益、最大回撤等风险收益指标均有明显提升，充分证明了机器学习能够挖掘市场周期规律并实现更加有效的预测。 周期理论和机器学习方法可以相互结合，挖掘市场周期规律，并实现更加有效的资产收益预测。该方法可以应用于全球股债资产配置，取得良好的投资回报。 风险提示：本文基于华泰金工周期系列研究对全球各类经济金融指标长达近百年样本的实证检验结果，确定周期长度。然而市场存在短期波动与政策冲击，就每轮周期而言，暂无法判断具体长度。周期长度只是估计值，可能存在偏差；历史规律存在失效风险。

《基于Simulink仿真的恒功率负载下Buck变换器建模与控制策略研究——亲手搭建、附赠文献的现代控制理论应用案例》,"基于现代控制理论的Buck变换器恒功率负载建模与Simulink仿真实践：亲手搭建与文献参考",恒功率负载下Buck变器的建模与控制simulink仿真文 件 亲手搭建 现代控制理论 附赠参考文献 另有一份word或PDF报告可加价 ,核心关键词：恒功率负载; Buck变换器建模; 控制Simulink仿真; 现代控制理论; 参考文献; Word或PDF报告。,Buck变换器在恒功率负载下的建模与控制Simulink仿真研究报告

用Matlab实现sgd,adam,admm,proximal_grad,rmsp,fista,adaptive_grad,subgradient等优化算法，来求解拉索问题和逻辑回归问题。利用SVM和Matlab代码来读取数据集，能够实现一定的效果。 （需要自己安装SVM） 在当前大数据和人工智能快速发展的背景下，优化算法的研究与应用成为了一个极其重要的领域。《优化理论及应用》大作业要求学生深入理解并实现多种先进的优化算法，并将它们应用于解决实际问题，如拉索问题和逻辑回归问题。这些算法包括随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）、交替方向乘子法（ADMM）、近端梯度法（Proximal Gradient）、随机平均梯度下降（RMSP）、快速迭代收缩阈值算法（FISTA）、自适应梯度算法（Adaptive Gradient）和次梯度法（Subgradient）。 随机梯度下降法是最基本的优化算法之一，通过每次迭代使用一个或一小批样本的梯度来更新模型参数，能够有效处理大规模数据集。自适应矩估计（Adam）是一种用于深度学习的优化算法，它结合了动量法和RMSprop算法的特点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率，从而提高收敛速度和优化性能。 交替方向乘子法（ADMM）是一种求解分布式优化问题的算法，它将一个全局问题分解为多个子问题，并通过交替迭代的方式进行求解，特别适用于处理约束优化问题。近端梯度法（Proximal Gradient）是一种用于求解包含非光滑项的优化问题的算法，它通过引入近端算子来简化问题求解过程。 随机平均梯度下降（RMSP）是随机梯度下降的一种变体，它通过在每次迭代中使用一个随机样本集合的平均梯度来更新参数，从而提高稳定性和收敛速度。快速迭代收缩阈值算法（FISTA）是在梯度下降算法基础上提出的一种加速算法，它通过引入加速项来加快收敛速度。 自适应梯度算法（Adaptive Gradient），又称AdaGrad，是一种自适应调整每个参数学习率的优化算法，特别适合于稀疏数据的处理。次梯度法（Subgradient）是处理优化问题中非可微分函数的一种方法，它通过计算次梯度来进行参数更新，广泛应用于非光滑优化问题。 在实现这些算法时，学生需要熟悉Matlab编程环境，能够利用Matlab进行编程并解决优化问题。此外，学生还需要利用支持向量机（SVM）来处理数据集，SVM是一种强大的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类和回归任务。在大作业中，学生需要自行安装SVM，并编写Matlab代码来读取和处理数据集，然后运用上述优化算法来训练模型，并尝试实现一定的效果。 通过完成这项大作业，学生不仅能够深入理解各种优化算法的理论基础和计算方法，而且能够通过实践操作提高自己的编程能力和解决实际问题的能力。这不仅对学术研究具有重要意义，而且对于未来进入工业界或从事相关领域的研究工作也具有很大的帮助。

高热安定性吸热型碳氢燃料的理论设计与制备，曲海杰，沈慧明，根据高热安定性吸热型碳氢燃料的基本理化性质要求，建立高热安定性吸热型碳氢燃料的设计方法，利用燃料组成和性质关系的三角相图

【例程演示】 使用MATLAB打开Demo_PolePlace.m文件，可根据需要修改*...*注释行之间的参数，点击运行即可。 具体内容参见文件内详细注释。 【资源内容】 包含5个.m文件： 1. dynamic_fun.m 非线性倒立摆精确数学模型的状态空间方程函数。 输入：当前倒立摆状态向量，当前控制作用量 输出：状态向量导数 #注意：使用了global全局变量 2. dynamic_rk4.m 使用四阶龙格-库塔法进行微分方程数值递推计算的函数。 输入：当前时刻的状态向量、当前控制作用量 输出：下一时刻的状态向量 3. place_poles.m 使用极点配置法生成状态反馈增益矩阵的函数。 输入：倒立摆系统中的若干个常数参量 输出：状态反馈矩阵 4. render.m 根据记录数据生成演示动画的函数 输入：时间记录表、状态向量记录表 输出：无 5. Demo_PolePlace.m 演示示例（主程序）

在分析煤层结构和应力场特点的基础上,确定出了穿层钻孔起裂注水压力计算方法,并指出该压力不仅取决于侧向应力系数的大小,而且还取决于组成钻孔围岩的性质,总体表现出在径向上受最弱煤分层的控制,在轴向上则受最弱层理面的控制.在起裂位置上,轴向受控于最弱层理面,在径向上则受控于煤的最小抗拉强度和垂直侧向应力系数.

在现代交通与运输业迅速发展的背景下，汽车动态称重系统作为一项重要技术，承担着保障公路运输安全与管理的重任。本文通过对基于有限冲激响应（FIR）算法的汽车动态称重系统的理论研究与设计，深入探讨了其在实际应用中的优势和实现方式。 汽车动态称重系统指的是在车辆不停车情况下，对运动中的车辆进行称重的技术。与传统的静态称重相比，动态称重具有节省时间、提高效率、避免交通拥堵等优点。然而，动态称重技术的难点在于如何确保称重的精确性与可靠性，尤其是在车辆高速运行过程中。 为了达到这一目标，本文提出利用FIR算法对称重信号进行处理。FIR算法是一种数字信号处理技术，广泛应用于滤波器设计中，因其稳定性和优越的线性相位特性而受到青睐。在动态称重系统中，FIR算法能够有效地滤除噪声，提取出真实的重量信号，从而实现准确测量。 系统的设计主要包括硬件和软件两部分。硬件部分负责收集车辆经过时产生的压力数据，并将模拟信号转换为数字信号，供FPGA（现场可编程门阵列）和单片机处理。软件部分则是将FIR算法嵌入到单片机或FPGA的程序中，以实时处理信号数据。 本文通过对FIR算法的深入研究和动态称重原理的分析，设计了一套合理的动态称重系统方案。文中详细阐述了系统的总体设计框架，包括传感器布局、信号采集、数据处理流程，以及如何利用FIR算法优化信号处理效果等关键内容。同时，也对系统可能面临的技术挑战和解决方案进行了探讨，如信号的噪声干扰、数据的实时处理等。 总体而言，动态称重系统的研发对现代交通管理具有重大意义。它不仅能够有效避免车辆超载带来的道路损害和安全事故，还能够为公路养护和税收管理提供重要的技术支撑。而基于FIR算法的动态称重系统，以其高精度和高效率的特点，有望在未来公路运输管理中扮演更加重要的角色。 在设计论文中，作者还强调了知识产权的重要性，并承诺在研究中尊重他人的研究成果，注明所有引用和参考的来源。此外，作者也对可能发生的知识产权侵权行为承担相应的法律责任，并同意学校保留和使用毕业设计的相关材料，以促进知识共享和技术交流。 本文对基于FIR算法的汽车动态称重系统的理论研究设计进行了全面论述，为后续的实际应用和系统开发提供了理论基础和技术路径，对于推动相关技术进步和解决实际问题具有重要的参考价值。