大规模高次多项式特征值问题的求解及应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11201020
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0502.数值代数
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

One important aspect of aerodynamic optimization design in the research and development of aircraft and high-speed trains is to prevent the occurrence of hydrodynamic instability. So we need to analyze the stability of the fluid. When we use numerical methods for fluid stability analysis, the main work is to solve the Orr-Sommerfeld equation numerically. The problem can be reduced to a large-scale quartic eigenvalue problem, which is an open problem in the current fluid stability analysis. For polynomial eigenvalue problems, the study is focused on the quadratic eigenvalue problem and there is no specific research on the quartic eigenvalue problem. The applicant have studied the quadratic eigenvalue problem deeply and obtained some useful results. In practical application,we are interested in a few eigenvalues and eigenvectors with certain properties. This project aims to develop the projection methods from quadratic eigenvalue problems to quartic eigenvalue problems. And the key issues are: how to construct the projection subspace and how to restart the method. On the practical side,the proposed research will contribute to the development of aircraft and high-speed trains. On the theoretical side, the theoretical approach will be developed as a general method to solve more polynomial eigenvalue problems.
在飞行器及高速列车的研发过程中,空气动力学优化设计的一个重要方面就是防止流体不稳定性的发生,需要进行流体稳定性分析。数值求解Orr-Sommerfeld 方程是通过数值方法进行流体稳定性分析的重要内容,该方程的求解最后归结为一个大规模四次多项式特征值问题,这是目前流体稳定性分析中的一个公开问题。当前研究最多的是二次特征值问题,对于大规模四次特征值问题,目前国内外还没有专门的研究。本项目申请者近期在二次特征值问题方面进行了深入研究,本研究将在申请者已有工作的基础上,以四次特征值问题为出发点,根据应用中需要求解四次特征值问题的部分特征值和特征向量的特点,通过重点解决投影子空间的形成和投影算法的重新启动这两个难点问题,建立大规模四次特征值问题的投影算法,为飞行器研究提供技术支持。在此基础上,将研究过程中得到的理论和方法推广到其它类型的多项式特征值问题当中,以丰富和完善多项式特征值问题的解法。

结项摘要

本项目按照申请书中的目标和计划研究了大规模多项式特征值问题的求解和应用。我们从子空间的构造,子空间中信息的提取和子空间的重新启动三个方面分别进行了探索。在子空间构造方面,根据大规模问题的特点,在非精确求解思想的基础上,提出了修正的非准确幂法,非准确求解的残量迭代法和Jacobi-Davidson方法;在子空间信息提取方面,提出了多项式特征值问题的精化投影方法;在重新启动方面,提出了显式投影方法的隐式重新启动策略。我们进一步探索了利用几何的观点和工具来分析和理解矩阵子空间的性质,在微分几何方面进行了系列的探索和准备。.除研究特征值问题的理论和算法外,我们还对相关的应用领域进行了探索,展开学科交叉研究和合作研究。本项目还探索了在飞行控制问题中的应用,利用矩阵子空间及投影方法的相关思想,提出了一种新的基于亚可达集的飞行控制分配方法。探索了在纳米磁粒子系统稳定性分析中的应用,我们首先通过求解其中的大规模矩阵特征值,解决应用中的一个关键问题,然后进行了更加深入的探索和研究,并取得了相应的成果。这些探索促进了与相关领域的交叉研究和交流合作,为下一步研究开创了新的方向。.相关研究结果共完成论文十多篇,正式发表论文10篇,培养研究生两名,支持长期出国交流访问一人次。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
空间L~p(Ω)中强收敛和弱收敛的一些判别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    吉首大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢家省;高建全;罗秀华
  • 通讯作者:
    罗秀华
曲面论高斯方程公式的几种形式的推导方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    吉首大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢家省;高建全;罗秀华
  • 通讯作者:
    罗秀华
一种新的基于亚可达集的直接控制分配方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘东;孙玉泉;郑红
  • 通讯作者:
    郑红
曲面上测地线和短程线的性质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    四川理工学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢家省;高建全;罗秀华
  • 通讯作者:
    罗秀华
测地曲率计算公式的推导方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    吉首大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢家省;白璐;罗秀华
  • 通讯作者:
    罗秀华

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其他文献

Refined projection method for
精细化投影方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾仲孝;孙玉泉
  • 通讯作者:
    孙玉泉
A QR decomposition based solve
基于QR分解的求解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾仲孝;孙玉泉
  • 通讯作者:
    孙玉泉

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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