A Projection Type Method for Mixed Variational Inequalities

通过引入更多的变量参与构造分离当前迭代点和解集的超平面,我们设计了求解混合变分不等式的—个新的投影型方法.在适当的条件下,分析了算法的收敛性和收敛率,并通过数值实验说明了该算法的可行性.新算法为一些已有的方法提供了更—般的算法框架.By introducing more variables to construct a hyperplane separating the current iterate from the solution set, we establish a new projection type method for mixed variational inequalities. Under some suitable assumptions, we analyze the convergence and the rate of convergence of the proposed method. Moreover, numerical experiments are reported. The method presented in this paper provides a more general framework of some existing methods.国家自然科学基金(11561008,11501263);广西自然科学基金(2014GXNSFAA118006);四川省教育厅自然科学重点;广西高校重点科研(ZD2014045);广西高校优秀中青年骨干教师培养工程(桂教人(2014)39号);广西八桂学者专项(WBS-2014-04);广西民族大学相思湖青年学者(重点)创新团队(民大2015-13-02)资助项

通过环糊精主客体识别构建的新型吸附分离材料

吸附分离技术作为一种低能耗的固相萃取技术,早已广泛应用于环保、化工、生物医药等诸多领域。然而,选择性差、分离设备庞大复杂等传统吸附剂的固有缺点,成为制约吸附分离技术发展的瓶颈。我们将环糊精主客体的超分子识别作用引入到吸附剂体系的构建中,设计制备了一系列新型的高选择性、并具备智能响应性的磁性吸附材料以及金属有机框架吸附材料,并分别应用于蛋白质的分离与提纯、药物中间体的手性分离以及甲醛气体的高效吸附。~([1])其中,用于蛋白质分离的磁性材料具有吸附量大、分离过程简便的特点;用于手性分离的磁性微球则不仅选择性高,分离过程简单,还可多次循环使用;用于甲醛特异吸附的金属有机框架材料表现出比普通活性炭高..

环糊精改性的磁性纳米粒子手性拆分萘乙胺

手性广泛的存在于药物分子中,而两种不同构型的药物在生物体中的生物活性具有很大区别,因而,分离得到单一构型的手性化合物在药物化学和生物医学领域具有重要意义。传统的手性分离方法主要包括色谱法和化学合成法,这两种方法均需要昂贵的实验仪器做支撑,耗时且操作繁琐复杂,高效、快速的手性分离手段的发展具有十分重要的意义。我们基于环糊精主客体识别的理论,通过共价键将环糊精衍生物修饰在磁性纳米粒子表面,制备了一种新型的具有磁响应性的手性分离材料;该分离材料对奈乙胺具有高效的手性分离能力,得到的单一构型的化合物的ee值可达到65%;同时该材料具有快速的磁响应性,可多次循环使用,循环3次后其分离效果仍然能保持到原来..

Fabrication of Gold Nanoparticles Array Film as Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Substrate

表面增强拉曼光谱(SERS)是一种灵敏度很高的分析技术,可以给出分子水平的光谱信息,常被用于痕量分析检测。金纳米颗粒(AuNPs)由于其可控制备、独特的光学特性,是最常用的SERS基底材料之一。然而,如何经济、高效地制备出一种性质稳定、耐保存的拉曼基底材料,仍是亟待解决的问题。文中通过静电纺丝工艺,将修饰了beta-环糊精的AuNPs聚合液制备成静电纺丝薄膜;将此薄膜用作SERS基底材料,以罗丹明6G作为探针分子,获得了优异的SERS效果,增强因子约为105,检测限达到10-6级以下,且基底材料的重复性优越

基于PMC指数模型的电力政策量化及其在负荷预测中的应用

政策对电力系统负荷有直接的影响。为了充分挖掘政策因素与负荷之间的关系，提高负荷预测的精度，提出一种基于政策建模一致性（PMC）指数的电力政策量化方法，并将其应用到负荷预测中。首先建立电力领域PMC评价体系，然后通过文本挖掘技术得到电力政策文本的PMC指数，最后构建基于长短期记忆的负荷预测模型，将电力政策量化指标与天气、日期等影响因素一同输入模型中，与不考虑政策因素的模型进行对比。实验表明，考虑政策因素的负荷预测模型获得了较好的结果，加入政策量化数据后，负荷预测模型的平均绝对百分比误差从1.67降低到0.98，平均绝对误差从28.97降低到19.68，这表明PMC模型具有一定的政策量化能力

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel

JUNO sensitivity on proton decay p → ν K + searches*

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this study, the potential of searching for proton decay in the $p\to \bar{\nu} K^+$ mode with JUNO is investigated. The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits suppression of the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar{\nu} K^+$ is 36.9% ± 4.9% with a background level of $0.2\pm 0.05({\rm syst})\pm$$0.2({\rm stat})$ events after 10 years of data collection. The estimated sensitivity based on 200 kton-years of exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, which is competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel and complements the use of different detection technologies