高频散射问题和传输特征值的数值求解

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11901085
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0505.反问题建模与计算
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The numerical calculation of high frequency scattering problems and transmission eigenvalues is of important in the fields of scientific computation.It is also an international recognized difficulties and hot research topics.These problems arise in the study of the direct and inverse scattering problems.These problems have great theoretical significance and wide application values.We mainly study the theory and numerical approximation for the high frequency scattering problems and transmission eigenvalues in acoustic and electromagnetic scattering problems.We shall consider in this project the following issues.1.We study the oscillatory behaviors and fast solver technologies to the solution of the differential equations and integral equations in the high frequency scattering problems.2.We study the numerical methods for solving the transmission eigenvalues.The expected results of this project would not only enrich the mathematical theory and numerical computation of the direct and inverse scattering problems, but also provide some valuable assistance and reference for the numerical computation to other high oscillation problems and the design of numerical methods to the inverse scattering problems.These results are important to scientific research and practical applications.
高频散射问题和传输特征值的数值计算是科学计算领域非常重要的,国际公认的难点与热点研究课题,广泛的应用在正、反散射问题的研究中,具有深远的理论意义和重要的应用价值.本项目主要研究声学与电磁学中,高频散射问题和传输特征值问题的理论和高效数值计算方法.包括以下方面的内容:1.高频散射问题中微分方程和积分方程解的振荡性态,和快速求解技术.2.传输特征值的高效数值求解方法.本项目的预期研究成果,不仅能丰富正、反散射问题的数学理论和高效数值算法,也将为研究其它振荡问题的数值计算和反散射问题数值算法的设计提供有益的参考与帮助,在科学研究和实际应用中有着重要的现实意义.

结项摘要

微分方程特征值问题和高频散射问题的研究是由实际应用驱动,相关问题的理论分析和数值计算具有理论意义和潜在应用价值,本项目围绕声学与电磁学中的特征值问题和高频散射问题,展开了以下研究:(1)传输特征值和Steklov特征值的数值求解;(2)具有奇性和振荡积分核的积分方程的理论分析和数值计算;(3)求解Helmholtz方程边值问题的深度学习方法。上述研究内容不仅可以丰富散射问题的数学理论,同时为发展高效的新型数值方法提供有益参考。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于人工神经网络数值求解Helmholtz方程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    东莞理工学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邱国强;马云云
  • 通讯作者:
    马云云
Computation of Transmission Eigenvalues by the Regularized Schur Complement for the Boundary Integral Operators
边界积分算子的正则化Schur补计算传输特征值
  • DOI:
    10.4208/csiam-am.so-2022-0012
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    CSIAM Trans. Appl. Math.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yunyun Ma;Fuming Ma;Yukun Guo;Jingzhi Li
  • 通讯作者:
    Jingzhi Li
Integral EquationMethod for a Non-Selfadjoint Steklov Eigenvalue Problem
非自伴Steklov特征值问题的积分方程法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Commun. Comput. Phys.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yunyun Ma;Jiguang Sun
  • 通讯作者:
    Jiguang Sun

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其他文献

滇黄精炭疽病菌的初步鉴定及其对3 种杀菌剂的敏感性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    农药学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马云云;吴灿;王兰芬;邓琳梅;龚加寿;邓维萍;黄惠川;刘屹湘;朱书生;杨敏
  • 通讯作者:
    杨敏
三七根际土壤中皂苷类自毒物质降解拮抗细菌的分离筛选
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    南方农业学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王罗涛;杨冬英;邓琳梅;李怡文;马云云;韩光煜;黄惠川;朱书生;杨敏
  • 通讯作者:
    杨敏
基于Ar分支比方法的光谱强度响应效率标定研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马云云;王永强;敏琦;曹世权;张正荣;苏茂根;孙对兄;董晨钟
  • 通讯作者:
    董晨钟
激光诱导击穿空气等离子体光谱及半经验理论模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙对兄;苏茂根;董晨钟;马云云;杨峰;曹世权
  • 通讯作者:
    曹世权
激光诱导击穿空气等离子体光谱及半经验理论模拟&l
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
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  • 作者:
    孙对兄;苏茂根;董晨钟;马云云;杨峰;曹世权
  • 通讯作者:
    曹世权

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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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