△T球体异常的三元解释法

在△Ｔ异常解释课题中，一个新的角度参量─—视磁化特征角的拟定，最大限度地简化了球体磁场表达式。从而才有可能通过特殊解法，给出了球体磁场的极值与拐点公式。作者据此建立了四种不受正常场制约、仅需异常的局部持征曲线即可全面解释三度异常的解释方法。屏障分解、叠加判别、三元迭代的设计，为解释三度体叠加异常给出了简单而易行的途径。     

端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解

根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%.     

凸度量空间内非线性映射的迭代算法

在凸度量空间内，对非线性广义拟压缩映射序列定义了带误差的lshikawa迭代序列，证明了带误差的lshikawa迭代序列收敛于非线性广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

遥感图象的分形压缩

将分形几何学的思想和方法引进对地学数据压缩的研究中，首先讨论基于局部迭代函数系统的分形压缩的基本原理和具体方法；然后将它们应用到地学数据上，对若干遥感图象进行了压缩处理，并对所得结果作了分析和讨论。     

使用共轭梯度的三维电阻率正演模拟与反演

研制了利用共轭梯度松驰法的三维直流电阻率正演模拟与反演算法。在正演网络的模拟计算中，将一种用于预处理的不完全Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解法与稀疏矩阵程序结合起来，便可得到一种快速有效的算法。侧面和底部的边界条件用阻抗条件来标度，而阻抗条件考虑了由于电源流的一些配置而在边界上产生的电流。     

郑州国际会展中心展厅钢屋盖的动力特性分析

郑州国际会展中心展览厅钢屋盖采用了空间斜拉式索拱结构体系，为探讨该体系的动力特性，采用ANSYS有限元程序，分别建立钢屋盖与下部混凝土结构共同作用、钢屋盖单独作用以及无斜拉系统的钢屋盖单独作用时的3个空间计算模型，采用子空间迭代法计算其自振周期和振型，并加以比较。从而得出钢屋盖的动力特性，为进一步研究此类结构的受力特性奠定了基础。     

筒桩基础的地震反应分析

本文基于Biot动力固结方程，在BDWF模型的基础上，通过等价线性迭代不断修正土体模量以逼近土体的非线性动态响应，对建筑筒桩基础的地震反应进行了动力分析。为了分析筒桩基础的地震反应，考虑桩-土-结构的动力相互作用，将桩-土-结构地震反应分析的空间体系简化为二维问题计算。结果表明，筒桩基础桩基相对桩基于桩基有较好的抗震性能，筒桩基础的柔性改善了结构的基本周期。     

顾及传播曲面的多波束波束脚印高精度快速归位算法

针对传统多波束波束脚印位置归算方法忽视收/发换能器位置差异给深水测深带来的显著影响,以及新算法虽顾及收/发差异但效率偏低的问题,本文提出一种顾及传播曲面的高精度快速波束脚印位置归算算法:①基于多波束测量和声线传播原理,提出波束传播曲面模型;②将扇区内波束分为插值结点和待插值点;针对前者,提出采用迭代搜索和插值的方法避免...     

一致凸Banach空间中渐近非扩张映射的收敛定理

在一致凸Banach(巴拿赫)空间中研究了渐近非扩张映射的带误差的Ishikawa迭代序列的收敛性。结果推广了原来的定理。     

Ensemble retrieval of atmospheric temperature profiles from AIRS

ABSTRACT Satellite-based observations provide great opportunities for improving weather forecasting. Physical retrieval of atmo spheric profiles from satellite observations is sensitive to the uncertainty of the first guess and other factors. In order to improve the accuracy of the physical retrieval, an ensemble methodology was developed with an emphasis on perturbing the first guess. In the methodology, a normal probability density function （PDF） is used to select the optimal profile from the ensemble retrievals. The ensemble retrieval algorithm contains four steps： （1） regression retrieval for original first guess; （2） perturbation of the original first guess to generate new first guesses （ensemble first guesses）; （3） using the ensemble first guesses and nonlinear iterative physical retrieval to generate ensemble physical results; and （4） the final optimal profile is selected from the ensemble physical results by using PDE Temperature eigenvectors （EVs） were used to generate the pertur- bation and generate the ensemble first guess. Compared with the regular temperature profile retrievals from the Atmospheric InfraRed Sounder （AIRS）, the ensemble retrievals RMSE of temperature profiles selected by the PDF was reduced between 150 and 320 hPa and below 400 hPa, with a maximum improvement of 0.3 K at 400 hPa. The bias was also reduced in many layers, with a maximum improvement of 0.69 K at 460 hPa. The combined optimal （CombOpt） profile and a mean optimal （MeanOpt） profile of all ensemble physical results were improved below 150 hPa. The MeanOpt profile was better than the CombOpt profile, and was regarded as the final optimal （FinOpt） profile. This study lays the foundation for improving temperature retrievals from hyper-spectral infrared radiance measurements.