中文名 | 计算机生成曲面的细分算法与散乱数据插值 | 依托单位 | 复旦大学 |
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项目类别 | 面上项目 | 项目负责人 | 吴宗敏 |
本项目基本按计划实施。在细分算法方面,我们对细分算法的收敛性,目标函数的光滑价,多项式再生性,保型性进行了研究并归结成了一个易于应用的表格。为应用中构造适合特定目的的细分算法提供了方便。在散乱数据插值特别是径向基函数插值方面,我们发现了正定径向基函数的Bochner定理,获得了紧支柱正定径向基函数的数学性质,并找到了一系列紧支柱的正定径向基函数。之些结果得到了国际同行的注意。已经在多篇文章中出现把我们找到的这类函数为WU’S函数。有的文章还设立专门章节讨论WU’S函数的性质。我们还在项目相关的领域进行了研究,共发表了各种论文20余篇。文章被国际同行广泛引用,并被应用到一些应用领域如航天器外壳受压分析,油藏描述。 2100433B
批准号 |
19371023 |
项目名称 |
计算机生成曲面的细分算法与散乱数据插值 |
项目类别 |
面上项目 |
申请代码 |
A0503 |
项目负责人 |
吴宗敏 |
负责人职称 |
教授 |
依托单位 |
复旦大学 |
研究期限 |
1994-01-01 至 1996-12-31 |
支持经费 |
2(万元) |
打开控制面板-管理工具-服务 禁用Application Management服务,就能解决了。具体原因不明。
能考,只不过开从业证明要满5年,以下为具体报考条件:(一)凡遵守国家法律、法规并符合下列条件之一的,可报名参加二级建造师全部科目考试:1.具备工程类或工程经济类中专及以上学历并从事建设工程项目施工管理...
这个系统调试一般什么时候用?信息点怎么计算了? --:你好,这个点位就是设备终端的个数。 比如,打印机,网络插座,微机,扫描仪这些能够构成网络系统的设备 这个就是当设备比较多的时候记取的一个调试。
在密集井群条件下,利用测井数据对地层曲面和三维储层属性进行插值重构是正确认识地质构造和油藏表征的重要手段,确定性插值是对油藏构造和属性建模的手段之一,选取合理的插值方法是保证重构质量的根本。为此,对三角剖分、距离反比和克里金等几种常用插值重构方法进行了阐述和数值实验,对某地区地温场数据进行了处理,在100个井点中随机抽取25个样本点进行了比较,认为在不太追求精度时可选用普通距离反比或三角剖分方法,而克里金和径向基函数插值方法适用于精度要求较高的场合。
分析研究了利用坐标测量机进行曲面模具数控测量的有关理论和方法,提出了一种基于测量规划、散乱点三角划分和采用Bezier三角形插值曲面重建曲面模具实物数学模型的方法。
曲面的表示、生成和约束控制是计算机辅助几何设计的中心问题,其基础是曲面几何造型的数学理论和方法。本项目在研究规则区域上矩形剖分下的有理样条插值问题的基础上, 主要研究非规则区域上散乱数据的有理样条光滑曲面插值问题。对于规则区域上的插值问题,利用已导出的对称基研究其点控制的理论和方法;对于非规则区域上散乱数据,通过参数约束方法与B网方法的结合研究三角剖分下带参数的有理光滑插值样条曲面的生成与约束控制的理论和算法,导出的插值样条将具有简洁的显式表示;给出的方法将是散乱数据二元插值曲面可以进行局部和整体修改的创新方法。这些方法将为计算机辅助几何设计中曲面构造和控制开辟一条崭新的路子。 2100433B
DFSA算法可采用各种方法预测待识别的标签数量,然后动态调整最优帧长,与FSA相比,系统效率有明显改善,接近36.8%。但是,当标签数量较多(特别是标签数量大于500)时,采用由预测标签数量设置最优帧长的方案会使系统效率急剧下降。因此,在标签数量较多的情况下,为了使系统效率得到提高,EPCClass1Gen2标准中采用了Q值算法,该算法可以实时自适应地调整帧长 。
Q值算法
在Q值算法中,阅读器首先发送Query命令,该命令中含有一个参数Q(取值范围0~15),接收到命令的标签可在[0,2Q-1]范围内(称为帧长)随机选择时隙,并将选择的值存入标签的时隙计数器中,只有计数器为0的标签才能响应,其余标签保持沉默状态。当标签接收到阅读器发送的QueryRep命令时,将其时隙计数器减1,若减为0,则给阅读器发送一个应答信号。标签被成功识别后,退出这轮盘存。当有两个以上标签的计数器都为0时,它们会同时对阅读器进行应答,造成碰撞。阅读器检测到碰撞后,发出指令将产生碰撞的标签时隙计数器设为最大值(2Q-1),继续留在这一轮盘存周期中,系统继续盘存直到所有标签都被查询过,然后阅读器发送重置命令,使碰撞过的标签生成新的随机数 。
根据上一轮识别的情况,阅读器发送Query-Adjust命令来调整Q的值,当标签接收到Query-Adjust命令时,先更新Q值,然后在[0,2Q-1]范围内选择随机值。EPCClass1Gen2标准中提供了一种参考算法来确定Q值的范围.其中:Qfp为浮点数,其初值一般设为4.0,对Qfp四舍五入取整后得到的值即为Q;C为调整步长,其典型取值范围是0.1 该算法在参数C的辅助下对Q值进行动态调整,但是C太大会造成Q值变化过于频繁,导致帧长调整过于频繁,C太小又不能快速地实现最优帧长的选择。因此,研究者们对Q值的调整进行了各种优化 。 基于最大吞吐量调整Q值的算法 文献提出一种基于最大吞吐量对Q值进行调整的算法,其中定义了以下变量:Nt为已识别的标签个数;N为识别标签所需的总时隙数;NC为冲突时隙的个数;nu为上一轮未识别的标签个数;e为冲突时隙中的平均标签个数;PC为冲突时隙所占的比例 。 这些参数之间的关系为PC=NC/N,e=nu/Nc,吞吐量=Nt/N。由于Aloha类算法的最大吞吐量为0.368(e-1)[5],该算法以此作为调整Q值的依据。当系统吞吐量达到或接近0.368时,阅读器仅需调用2Q-1次QueryRep命令,而不需要在接下来的盘存周期中调整Q值。当吞吐量小于0.368时,根据未识别的标签个数nu来调整Q值 . 基于分组的位隙Aloha算法 文献提出一种基于分组的位隙Aloha算法,该算法采用位隙Aloha算法中的128位预定序列,代表128个位隙。若某个标签选择了第i个位隙,则将第i位置1,其余各位都置0。当标签数量为15时,位隙Aloha算法可获得最大吞吐率88.38%,但随着标签数量的增加,算法性能急剧下降 。 因此,基于分组的位隙Aloha算法通过对标签进行分组来提高算法的性能。该算法在查询命令中设置了一个位隙计数器的参数Q(Q为整数,且0≤Q≤15),当标签收到阅读器发送的查询命令后,在[0,2Q-1]范围内生成一个随机数,即代表选择了相应的位隙,只有选择了0的标签才会立即响应。同时,该算法根据冲突位隙数动态地对Q值进行调整:当冲突位隙数小于11时,Q减1且最小为0;当冲突位隙数在11~20之间时,Q保持不变;当冲突位隙数大于20时,Q加1且最大不超过15 。 综上所述,基于Aloha的防碰撞算法原理简单、容易实现,对新到达的标签具有较好的适应性,尤其对于标签持续到达的情况有较好的解决方案,但该类算法存在几个明显的缺点:①响应时间不确定,即同一批标签在不同时刻进行识别所需要消耗的时间相差很大;②个别标签可能永远无法被识别;③Aloha算法达到最佳吞吐率的条件是其帧长等于标签数量,当需要识别的标签数量较多或选择的帧长与实际待识别标签数量不符时,系统性能将明显下降。而基于树的算法则很好地解决了这些问题 。
第1章 绪论 1
1.1 预备知识 1
1.1.1 集合的笛卡儿积 1
1.1.2 二元关系 2
1.1.3 二元关系的基本性质和几种重要关系 3
1.2 什么是数据结构 4
1.2.1 从实际问题理解数据结构 4
1.2.2 数据结构所讨论的内容 6
1.2.3 如何表示数据结构 9
1.3 抽象数据类型 10
1.3.1 什么是抽象数据类型 10
1.3.2 抽象数据类型的定义与实现 12
1.4 算法与算法分析 13
1.4.1 什么是算法 13
1.4.2 算法描述 15
1.4.3 常用的算法设计方法 16
1.4.4 算法分析 21
习题 24
上机练习题 26
第2章 线性表的顺序存储及其运算 27
2.1 线性表的概念 27
2.1.1 什么是线性表 27
2.1.2 线性表的抽象数据类型 29
2.2 顺序表及其运算实现 30
2.2.1 线性表的顺序存储--顺序表 30
2.2.2 顺序表的基本运算 31
2.2.3 顺序表应用例--求子集 36
2.3 栈 36
2.3.1 什么是栈 37
2.3.2 栈的抽象数据类型 39
2.3.3 顺序栈及其运算 39
2.4 栈应用 42
2.4.1 栈在优先级处理中的应用 42
2.4.2 栈与分治法 48
2.4.3 栈与回溯法 50
2.4.4 栈与递归 55
2.5 队列 63
2.5.1 队列及其抽象数据类型 63
2.5.2 顺序队列及其运算 64
2.5.3 队列应用例 68
* 2.5.4 优先队列 72
2.6 数组与特殊矩阵的表示 74
2.6.1 数组的顺序存储 74
2.6.2 规则矩阵的压缩存储 76
* 2.6.3 稀疏矩阵的三列二维数组表示--三元组顺序表 78
习题 81
上机练习题 82
第3章 链表 83
3.1 线性表的链式存储--线性链表 83
3.1.1 线性链表的结构特点 83
3.1.2 线性链表的运算 84
3.2 链式栈与链式队列 91
3.2.1 栈的链式存储--链式栈 91
3.2.2 队列的链式存储--链式队列 95
3.3 循环链表 98
3.3.1 循环链表的结构特点 98
3.3.2 循环链表的基本运算 99
3.3.3 链表应用例 103
*3.4 多重链表 109
3.4.1 多重链表结构 109
3.4.2 双向链表 110
*3.5 广义表 112
3.5.1 什么是广义表 113
3.5.2 广义表的存储表示 114
3.5.3 广义表的基本运算 116
习题 120
上机练习题 121
第4章 树与二叉树 122
4.1 树的基本概念 122
4.1.1 什么是树 122
4.1.2 树的性质 127
4.2 二叉树 128
4.2.1 什么是二叉树 128
4.2.2 二叉树的基本性质 128
4.2.3 二叉树的抽象数据类型 131
4.2.4 二叉树的存储结构 131
4.2.5 二叉树的遍历及其他运算 133
* 4.2.6 线索二叉树 138
4.3 二叉树应用 141
4.3.1 表达式线性化 141
4.3.2 最优二叉树 143
4.3.3 二叉搜索树 148
4.3.4 堆 154
* 4.3.5 二叉树与减治法 160
4.4 树的运算 163
4.4.1 树的抽象数据类型 163
4.4.2 树的存储结构 164
4.4.3 树的遍历 165
* 4.4.4 树的其他运算 167
* 4.5 树与回溯法 170
4.5.1 问题解的描述--解空间树 171
4.5.2 回溯法的求解过程分析--遍历解空间树 172
4.5.3 回溯法求解问题的形式化描述 174
* 4.6 森林的遍历 176
4.6.1 森林与二叉树的转换 176
4.6.2 森林的遍历 177
习题 178
上机练习题 179
第5章 图 180
5.1 图的基本概念 180
5.1.1 图的定义和概念 180
5.1.2 图的抽象数据类型 184
*5.1.3 欧拉路径 185
5.2 图的存储结构 186
5.2.1 图的邻接矩阵表示 186
5.2.2 图的邻接表表示 189
*5.2.3 图的其他表示方法 192
5.3 图的遍历 195
5.3.1 图的深度优先遍历 195
5.3.2 图的广度优先遍历 197
5.3.3 图遍历的应用 198
*5.3.4 图的连通性 200
*5.4 有向图与有向无环图 201
5.4.1 有向图的连通性和传递闭包 202
*5.4.2 有向无环图和拓扑排序 204
*5.4.3 关键路径 207
5.5 最小生成树 208
5.5.1 图的生成树与最小生成树 209
5.5.2 普里姆(Prim)算法 210
5.5.3 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法 213
5.5.4 贪心算法 215
5.6 最短路径问题 218
5.6.1 单源最短路径 218
5.6.2 全源最短路径 220
5.6.3 动态规划算法 223
5.7 图应用例--城市间公路交通网问题 227
5.7.1 问题描述 227
5.7.2 问题求解思路 228
习题 228
上机练习题 230
第6章 查找 231
6.1 线性查找表 231
6.1.1 顺序查找 232
6.1.2 折半查找 232
*6.1.3 斐波那契查找 234
6.1.4 线性查找表的性能比较 234
6.2 二叉搜索树查找性能 235
6.3 AVL树 236
6.3.1 BST的旋转操作 237
6.3.2 AVL树的插入和平衡化旋转 238
*6.3.3 AVL树的删除 240
*6.3.4 AVL树的性能 241
6.4 B-树 242
6.4.1 多路动态搜索树 242
6.4.2 B-树的查找 243
6.4.3 B-树的插入 244
*6.4.4 B-树的删除 245
6.5 散列方法 246
6.5.1 散列技术 246
6.5.2 散列函数 247
6.5.3 冲突处理 250
6.5.4 散列的删除 252
6.5.5 散列的性能 252
6.6 静态索引结构 253
6.6.1 索引查找 253
6.6.2 索引存储方式 254
*6.6.3 索引文件结构 255
6.7 模式匹配 258
6.7.1 字符串及其ADT 258
6.7.2 字符串的存储表示 259
6.7.3 字符串的模式匹配及简单匹配算法 259
6.7.4 字符串匹配的KMP算法 260
习题 263
上机练习题 264
第7章 排序 265
7.1 排序的概念及算法性能分析 265
7.2 基本排序方法 266
7.2.1 冒泡排序 267
7.2.2 插入排序 268
7.2.3 直接选择排序 272
7.2.4 基本排序方法的比较 273
7.3 快速排序 274
7.3.1 快速排序的过程 274
7.3.2 快速排序的性能分析 275
7.4 归并排序 276
7.4.1 二路归并 276
7.4.2 自底向上的归并排序 276
7.4.3 自顶向下的归并排序 278
*7.5 锦标赛排序 279
7.6 堆排序 280
7.6.1 堆排序的思想 280
7.6.2 堆排序的实现 282
7.7 内排序方法分析 283
*7.7.1 排序方法的下界 283
7.7.2 内排序方法的比较 284
7.8 线性时间复杂度的排序算法 285
*7.8.1 计数排序 285
7.8.2 基数排序 287
7.9 外部排序 290
7.9.1 外部排序方法 290
*7.9.2 基于败者树的k路归并方法 291
*7.9.3 排序--归并的改进 292
习题 296
上机练习题 297
实验指导 298
实验一 顺序表及其应用 299
实验二 求解迷宫问题 301
实验三 简单算术表达式的处理 302
实验四 求解简单背包问题 303
实验五 链表及其应用 304
实验六 实验室机时机位的管理 305
实验七 实现Huffman编码 307
实验八 文件管理的模拟 309
实验九 求网络站点间的最短连接 312
实验十 查找最高分与次高分 314
实验十一 比赛日程安排与成绩统计 316