简介:跨长度和跨层次现象以及相应的多尺度耦合反映物质世界的基本性质及多学科交叉的内禀特征,具有极其丰富的科学内涵。集量子力学、原子学模拟、粗粒化技术、准连续描述以及有限元等多层次模拟为一体的统一表述和运作在萌芽和发展之中,目标为洞察物性本质,实现材料结构设计及物性预报。多尺度模型哈密顿表述及约束条件和相关准则的设定以及发展相应算法是其核心问题。本文简要介绍了材料科学中多尺度一多层次耦合中的基本问题,给出多尺度分析方法的一般描述;同时概述相关的处理方案。关于多尺度模型及相关分析计算,着重阐述了参量解析传递模式以及跨层次协同算法,介绍了作者的基本思想,理论计算框架,相关解析表式及部分计算结果。
简介:摘要利用2008年1月1日至2012年12月31日逐日NCEP再分析资料(1×10)和大同地区地面常规观测资料,选取相邻两天的气象因子差值作为预报因子,相邻两天的日最高/最低气温的差值作为目标因子,分站点分月构建三层结构的日最高/最低BP神经网络模型,并应用独立样本进行模型检验,结果表明,该模型输出结果与实况拟合较好,且其对明显的升降温过程能够准确预报。在对ECMWF数值预报产品释用基础上,针对大同站2012年1月最高气温进行了24h、48h和72h模拟预测,结果显示,该BP神经网络预报模型各时效预报准确率TS评分均高于中央气象台MOS预报。