参数曲面交轨迹的理论与算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11501411
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0410.算法复杂性与近似算法
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Parametrized surfaces, i.e., the surfaces with parametric representations, have many applications in computer aided geometric design and solid modeling. Since the 1970s, the intersection problem of surfaces has been attracting much more attention of researchers as one of the core research topics in geometric computing. In consideration of the widespread use of parametrized surface, its intersection problem is also very important. This project aims to study some theories and algorithms on the intersection of parametrized surfaces, including (1)transformation from minimal variety to exact parametric locus of intersection of two rational parametrized surfaces by computing the Groebner series with projection; (2)computing the intersection loci of three rational parametrized hypersurfaces in 4-dimensional real space based regular systems, Groebner bases and Bezoutian matrices respectively; (3)studying the algorithm for computing the intersection loci of non-rational curves or surfaces with radical parametric representations by using the technique of removing radical expressions. The work supported by this project has very important scientific significance and application value. It not only makes the relationship between the elimination tools in computer algebra more clear, but also enriches and expands the research of intersection theory and its application in practice.
参数曲面,即以参数形式表示的曲面,在计算机辅助几何设计与实体造型中的应用极为广泛。作为几何计算研究中的核心问题之一,曲面求交自二十世纪70年代以来就一直备受众多学者的关注。鉴于参数曲面在实际中的广泛应用,参数曲面的交问题也变得尤为重要。本项目主要借助计算机代数中的工具,研究参数曲面交轨迹的相关理论及算法,主要内容包括:(1)通过计算带投影的 Groebner 序列,实现两个有理参数曲面交的最小代数簇到精确参数轨迹的转化;(2)分别基于正则系统、Groebner 基和 Bezoutian 矩阵,计算三个有理参数超曲面在四维实空间中的交轨迹;(3)使用去根式化的技巧,研究可用根式表示的非有理参数曲线或曲面交轨迹的算法。通过本项目的研究,不仅可以进一步明确计算机代数中消元工具之间的各种关系,还能丰富和扩展曲面交理论的研究,促进交理论在实际中更为广泛的应用,具有重要的科学意义和实用价值。

结项摘要

本项目旨在研究参数曲面交轨迹的理论及算法,之前考虑利用计算机代数中的正则系统和Groebner基等工具,但实验表明,它们在计算多个参数曲面交轨迹时计算复杂性过高,导致大多数情形无法得出想要的结果。为此,我们将研究计划稍作调整,考虑利用李雅普诺夫泛函方法来直接研究动力系统的稳定性,这样可以避免求解困难导致无法根据解的表达式判断稳定性的麻烦。近年来,复杂网络的动力学行为,特别是无源性和同步,受到了众多研究者的广泛关注,并日渐成为一个热门的研究课题。在该项目中,我们主要利用李雅普诺夫泛函方法以及一些不等式放缩技巧,研究了几类复杂网络的稳定性、无源性及同步,并建立了一些使得所考虑网络实现稳定、同步和无源的充分条件。具体研究内容包括以下几个方面:(1)提出了几类有意义的复杂网络模型;(2)分析了拓扑结构、耦合方式、参数不确定、外部干扰等因素对所考虑网络实现同步和无源性的影响;(3)通过设计合适的牵制控制器、脉冲控制器和自适应策略,为所考虑网络建立了一些稳定性、同步及无源性准则。通过本项目的研究,可以加深对所研究复杂网络动力学行为和控制的理解,促进它们在实际中的设计和应用,具有重要的理论指导意义和潜在的实用价值。.在本项目的资助下,我们在SCI期刊上发表论文31篇、在EI会议上发表论文10篇,超额完成了预期的研究成果。

项目成果

期刊论文数量(31)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(0)
Passivity of coupled memristive delayed neural networks with fixed and adaptive coupling weights
具有固定和自适应耦合权重的耦合忆阻延迟神经网络的无源性
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2018.06.019
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Weizhong Chen;Yanli Huang;Shunyan Ren
  • 通讯作者:
    Shunyan Ren
Passivity and robust passivity of delayed Cohen-Grossberg neural networks with and without reaction-diffusion terms
带或不带反应扩散项的延迟 Cohen-Grossberg 神经网络的被动性和鲁棒被动性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Circuits, Systems, and Signal Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Weizhong Chen;Yanli Huang;Shunyan Ren
  • 通讯作者:
    Shunyan Ren
Fixed-time synchronization of coupled Cohen-Grossberg neural networks with and without parameter uncertainties
具有和不具有参数不确定性的耦合 Cohen-Grossberg 神经网络的固定时间同步
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2018.07.013
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Yanli Huang;Shuihan Qiu;Shunyan Ren;Zewei Zheng
  • 通讯作者:
    Zewei Zheng
Analysis and adaptive control for lag H-infinity reaction-diffusion neural networks synchronization of coupled reaction-diffusion neural networks
滞后H-无穷大反应扩散神经网络分析与自适应控制耦合反应扩散神经网络的同步
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Qing Wang;Jinliang Wang;Shunyan Ren;Yanli Huang
  • 通讯作者:
    Yanli Huang
Analysis and pinning control for passivity of multi-weighted complex dynamical networks with fixed and switching topologies
具有固定和开关拓扑的多权重复杂动态网络的无源性分析和钉扎控制
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2017.09.037
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Xiao-Xiao Zhang;Jin-Liang Wang;Yan-Li Huang;Shun-Yan Ren
  • 通讯作者:
    Shun-Yan Ren

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其他文献

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    --
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  • 发表时间:
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    --
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    --
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    黄艳丽
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    --
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    --
  • 作者:
    黄艳丽;李占斌;苏辉;柏兰峰;孙宝洋;刘晨光
  • 通讯作者:
    刘晨光

其他文献

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微分代数簇有理通解的相关理论及算法
  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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