为了解决高频微波集成电路中的滤波问题,设计了一种新型非对称共面波导结构的带阻滤波器。利用时域多分辨分析方法(MRTD)对滤波器进行了仿真计算,根据选用不同基底材料和槽线宽度得出的S参数值,分析了对滤波器性能的影响。该非对称结构共面波导滤波器具有体积小、损耗低、阻带宽、易于加工等优点,并且只要改变设计参数值,就可以得到其他频段的带阻滤波器。

我们寻找所有导致夸克质量矩阵中纹理为零且在标准模型框架内包含最少数量参数的弱碱。 由于存在十个物理观测值，即六个不消失的夸克质量，三个混合角和一个CP相，因此两个夸克扇区中纹理零的最大数目总共为九个。 九个零条目只能在具有六个和三个纹理零或五个和四个纹理零的矩阵对中的上夸克和下夸克扇区之间分配。 在夸克质量矩阵为非奇异且在一个扇区中具有六个零的弱基中，我们发现可以通过右手弱基转换获得54个矩阵，在另一个扇区中具有三个零。 还发现，由具有五个零的非奇异矩阵和具有四个零的非奇异且非解耦矩阵组成的所有对都仅对应于弱基选择。 没有任何进一步的假设，这些上下夸克质量矩阵对都不具有物理含量。 结果表明，所有包含九个零的夸克质量矩阵的非弱基对都与当前的实验数据不兼容。 还讨论了所谓的最近邻居互动模式的特殊情况。

执行Van der Waerden版本的非参数测试（正常分数测试） 以荷兰数学家 Bartel Leendert van der Waerden 命名，Van der Waerden 检验是 k 个人口分布函数相等的统计检验。 Van Der Waerden 检验将等级转换为标准正态分布的分位数。 这些被称为正常分数，测试是根据这些正常分数计算的。 标准方差分析假设误差（即残差）是正态分布的。 如果此正态性假设无效，另一种方法是使用非参数检验。 Van Der Waerden 检验的优势在于它在实际上满足正态性假设时提供了标准 ANOVA 分析的高效率，但在不满足正态性假设时也提供了非参数检验的稳健性。 此函数计算 5 个测试的正常分数： Levene、Mann-Whitney-Wilcoxon 和 Wilcoxon 检验，当有 2 组时； Kruskal-Wallis 和 Friedm

我们在SU（2）的三索引对称（4）表示中给出了带有物质的F理论模型的显式构造。 这个问题是在F理论基础的两个位点处实现的，其中携带量规组的除数是奇数； 关联的Weierstrass模型没有与通用SU（2）Tate模型关联的形式。 对于6D理论，该问题位于支持SU（2）组的曲线中，算术属g = 3的三点奇点。 这是F理论中物质的首次显式实现，其表示对应于大于1的属贡献。 构造是通过“取消希格”具有U（1）规格因数的模型来实现的，在该模型下存在电荷q = 3的物质。所得SU（2）模型可以进一步取消希格，以实现非阿贝尔G 2×SU（ 2）具有更多常规物质含量的模型，或具有三基物质的SU（2）3模型。 用作该构造基础的U（1）模型似乎没有Morrison-Park找到的一般形式的Weierstrass实现，这表明可能需要对该形式进行概括，以合并具有任意物质表示形式和量规的模型 组位于奇数除数上。

针对多齿重复截割、截槽非对称的实际截割条件,建立了非对称截槽的截割力学分析模型和数学模型,分析了截割深度与崩裂角的理论和实验关系,并提出了采煤机滚筒叶片截齿轴向倾斜布置的理论依据和倾斜角度的取值范围,为滚筒截割性能的分析,尤其对硬煤截割滚筒的截齿设计和截齿安装姿态参数诸如水平旋转角、切向安装角、轴向倾斜角的确定具有理论指导意义.

根据深部软岩室内三轴剪切和单试件分级加载蠕变试验结果,采用岩石蠕变力学元件模型和经验本构相结合的方法,获得描述岩石非线性蠕变本构模型。利用现场实测数据对软岩巷道开挖过程进行了参数反演,获得了和试验相一致的软岩本构力学模型参数,反演结果验证了该模型的可行性。

三维正压非线性潮汐潮流伴随同化模型II：开边界反演实验，张继才，吕咸青，基于内外模态分离技术，本文建立了一个三维正压非线性潮汐潮流模型，外模态采用ADI方法离散，时间步长不受CFL条件的限制；内模态的

采用BP神经网络反演的方法,通过ANSYS数值模拟获取训练样本,克服了传统Res2dmod获取的训练样本误差大的缺点。将训练好的网络用于其他视电阻率数据的反演中,将反演后的数据和传统的二维反演软件Res2dinv的反演效果进行对比分析。表明BP人工神经网络训练误差达到一定精度后,能够克服传统线性反演的不足,最后结合工程实例说明BP神经网络反演的可行性。

《多目标快速非支配排序遗传算法优化代码》 在计算机科学和优化领域，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术。它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原理，寻找问题的最优解。而多目标优化问题则涉及多个相互冲突的目标函数，需要找到一组平衡所有目标的解决方案，即帕累托最优解。快速非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是解决这类问题的一种有效方法。 `nsga_2.m` 是NSGA-II的核心实现文件。这个算法包括种群初始化、选择、交叉和变异等基本操作。`initialize_variables.m` 文件用于生成初始种群，它包含了问题的潜在解。接着，`evaluate_objective.m` 对每个个体进行评估，计算其对应的目标函数值，这在多目标优化中至关重要。 `non_domination_sort_mod.m` 实现了非支配排序，这是NSGA-II的关键步骤。非支配排序将个体按照非支配关系分为多个层，第一层（Pareto前沿）包含那些没有被其他个体支配的个体，这些个体代表了当前的最优解集。第二层包含被第一层个体支配但不被其他层个体支配的个体，以此类推。 `genetic_operator.m` 包含了遗传操作，如选择、交叉和变异。`tournament_selection.m` 实现了锦标赛选择策略，这是一种常见的选择策略，通过随机选取若干个体进行对决，胜者进入下一代。交叉和变异操作则用于产生新的个体，保持种群的多样性。 `replace_chromosome.m` 处理种群更新，将新产生的个体替换掉旧的个体，确保种群不断进化。在NSGA-II中，种群的更新不仅要考虑适应度，还要考虑拥挤度，以平衡解的多样性和分布质量。 `objective_description_function.m` 文件可能是用于定义和描述目标函数的，这可以根据具体问题的性质来定制。目标函数反映了我们希望优化的各个方面，可以是单个或多个指标。 `说明.pdf` 文件可能提供了算法的详细描述、实现细节以及如何运行和理解代码的指南。阅读这份文档可以帮助我们更好地理解和使用这些代码。 这个压缩包提供了一个完整的NSGA-II实现，用于解决多目标优化问题。通过理解和调整这些代码，我们可以将其应用于各种实际问题，如工程设计、资源分配、投资组合优化等，以寻找多目标之间的最佳平衡。

在数学建模领域，优化问题是一项关键任务，尤其是在面对复杂多目标问题时。"多目标快速非支配排序遗传算法"（Multi-Objective Fast Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，简称NSGA-II）是一种广泛应用的多目标优化算法，它结合了遗传算法的优势和非支配排序的概念，以有效地寻找帕累托最优解集。 遗传算法是模拟生物进化过程的一种搜索算法，通过模拟自然选择、遗传和突变等机制来探索问题空间。在多目标优化问题中，一个解决方案可能在各个目标之间存在权衡，没有全局最优解，而是存在一组非支配解，即帕累托最优解。这些解对每个目标都尽可能好，无法被其他解在所有目标上同时改进，因此非支配排序成为评估和选择种群中个体的关键步骤。 NSGA-II算法的核心步骤包括： 1. 初始化种群：随机生成初始解决方案群体，作为算法的起点。 2. 非支配排序：根据各个个体在多目标空间的位置，将种群分为多个非支配层。第一层是最优的，即没有其他个体在所有目标上都优于它，第二层是次优的，以此类推。 3. 分层拥挤度计算：对于同一层内的个体，根据它们在目标空间的分布情况，计算拥挤度，以处理 Pareto 前沿的稀疏性和多样性。 4. 选择操作：采用基于非支配层次和拥挤度的复合选择策略，确保在保留优秀解的同时保持种群多样性。 5. 变异和交叉操作：通过基因重组（交叉）和基因突变生成新的后代个体，维持种群的遗传多样性。 6. 更新种群：用新生成的后代替换旧种群的一部分，保持种群大小恒定。 7. 循环迭代：重复上述步骤，直至达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 NSGA-II算法的优势在于它能够同时考虑多个目标，并生成多样性的帕累托最优解集，这对于决策者在实际问题中权衡不同目标非常有用。在数模中的优化与控制方向，这种算法可以应用于如资源分配、调度问题、网络设计等多个领域，帮助找到满意的整体解决方案。 在提供的压缩包文件中，“多目标快速非支配排序遗传算法优化代码”可能是实现NSGA-II算法的一个具体程序。这个程序可能包含了算法的详细实现，包括种群初始化、非支配排序、选择、交叉、变异等核心功能，以及可能的性能优化措施。通过阅读和理解这段代码，用户可以学习如何应用NSGA-II解决实际的多目标优化问题，也可以在此基础上进行二次开发，适应特定的优化需求。