基于容忍因子的近似最近邻混合查询算法

近似最近邻搜索（ANNS）是计算机领域中一种重要的高效相似度搜索技术，可用于在大规模数据集中进行快速信息检索。随着人们对高精度信息检索的需求不断增长，同时使用结构化信息和非结构化信息进行混合查询的方式也得到了广泛应用。然而，基于近邻图的过滤贪心算法在混合查询时可能会因结构化约束条件的影响导致连通性降低，进而损害搜索精度。为此，提出了一种基于容忍因子的过滤贪心算法，通过容忍因子控制不满足结构化约束条件的顶点参与路由，在不改变索引结构的前提下维持原有近邻图的连通性，克服了结构化约束条件对检索精度的负面影响。实验结果证明，新算法可以在不同结构化约束强度下实现ANNS的高精度搜索，同时保持检索效率。该研究解决了基于近邻图的ANNS在混合查询场景中的问题，为大规模数据集的快速混合查询信息检索提供了一种有效的解决方案

电子探针法测定强激波后电子密度分布

在激波速度7～9km/s的范围内,在低密度激波管中采用Langmuir静电探针技术测定波后离子数密度的变化,使用三温度模型计算的波后电子温度历史,以确定波后电子密度分布。本实验测定的波后峰值电子密度稍低于Lin的计算值,而获得的特征电离距离与波前自由流平均自由程之比的结果与已有实验和Park的计算结果吻合