李蔚
- 作品数：8 被引量：6H指数：2
- 供职机构：浙江科技学院理学院更多>>
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- 相关领域：理学自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 关于一阶段结构捕食模型的新观察（英文）
- 2017年
- 重访一3维阶段构造模型,它的两种群持久和一种群或者两种群灭绝的必要充分条件先前已经得到.通过使用中心流型定理,证明这个系统的非负平衡点在临界状态a=b+ce时也是局部渐近稳定的.主要新的发现是:系统中与有限动力学无关的参数d在系统的无穷远动力学中担任一个关键角色.更具体地,通过在豫。中使用庞加莱紧性法,对该模型的性质做了一个全局分析,包括在无穷远球面上动力学的完整描述.组合解析与数值的技术,证明了在参数满足0≤b且0
- 李蔚李先义
- Lagrange三角形单位分解有限元法的最优误差分析被引量：2
- 2012年
- 用构造最优局部逼近空间的方法对Lagrange型三角形单位分解有限元法进行了最优误差分析.单位分解取Lagrange三角形元上的线性基函数,构造了一个特殊的局部多项式逼近空间,给出了具有2阶再生性的Lagrange三角形单位分解有限元插值格式,从而得到了高于局部逼近阶的最优插值误差.
- 李蔚黄云清
- 关键词：最优误差估计单位分解有限元法
- 一维三次单位分解有限元插值的最优误差估计
- 2012年
- 推导了一维三次单位分解有限元插值的最优阶误差。用标准的分片线性有限元基函数作单位分解,根据相容性和局部逼近性构造了一个特殊的局部多项式逼近空间,从而得到了具有3阶再生性的单位分解有限元插值格式;再应用Taylor展开及平均多项式插值理论推导插值误差估计。结果表明,误差估计阶比局部逼近阶要高,因而是最优的。
- 李蔚
- 关键词：最优误差估计单位分解有限元法
- 一类椭圆型变分不等式的修正代数多重网格解法及并行计算
- 2010年
- 提出了一种修正的代数多重网格解法,来求解具有对称二阶椭圆算子的变分不等式的有限元离散问题.该方法基于离散椭圆型变分不等方程的线性互补性,运用积极集策略,对Gauss-Sidel光滑迭代后的近似解进行一个后处理,以满足不等式约束,从而解决了标准代数多重网格法在求解自适应网格上的变分不等式时不收敛的问题.数值实验表明了该算法在一致网格和h-自适应网格上的计算有效性和健壮性.为了减少计算时间,根据该修正算法内在的并行度,提出了一个并行计算格式,数值结果给出了该并行的加速比和效率.
- 李蔚
- 关键词：椭圆型变分不等式并行计算
- Lagrange四边形单位分解有限元法的最优误差分析
- 2012年
- 用构造最优局部逼近空间的方法对Lagrange型四边形单位分解有限元法进行了最优误差分析.单位分解取Lagrange型四边形上的标准双线性基函数,构造了一个特殊的局部多项式逼近空间,给出了具有2阶再生性的Lagrange型四边形单位分解有限元插值格式,从而得到了高于局部逼近阶的最优插值误差.
- 李蔚黄云清周佳立
- 关键词：最优误差估计单位分解有限元法
- 平面机构自由度新算法的参数选取原则被引量：1
- 2009年
- 要实现平面机构的确定运动,就必须保证机构的自由度数大于零且机构自由度数等于机构的原动件数,因此准确求出平面机构的自由度数至关重要。通过对平面机构在局部自由度、虚约束、多环等一些特殊情形下的自由度求解分析,证明了欧阳富等人提出的平面机构自由度数求解公式的正确性和实用性,并确定了其参数在实际计算中的选取原则。
- 李蔚
- 基于二阶对抗样本的对抗训练防御被引量：3
- 2021年
- 深度神经网络(DNN)应用于图像识别具有很高的准确率,但容易遭到对抗样本的攻击。对抗训练是目前抵御对抗样本攻击的有效方法之一。生成更强大的对抗样本可以更好地解决对抗训练的内部最大化问题,是提高对抗训练有效性的关键。该文针对内部最大化问题,提出一种基于2阶对抗样本的对抗训练,在输入邻域内进行2次多项式逼近,生成更强的对抗样本,从理论上分析了2阶对抗样本的强度优于1阶对抗样本。在MNIST和CIFAR10数据集上的实验表明,2阶对抗样本具有更高的攻击成功率和隐蔽性。与PGD对抗训练相比,2阶对抗训练防御对当前典型的对抗样本均具有鲁棒性。
- 钱亚冠张锡敏王滨顾钊铨李蔚云本胜
- 单位分解法的最优误差分析和代数多重网格法的应用
- 本文的工作分两部分。第一部分主要研究了一类基于局部多项式逼近空间的单位分解法的最优误差估计。近年来,无网格方法被大量应用到科学与工程计算中。与经典有限元方法相比较,这类方法的共同特征是不再需要网格结构,它们在处理具有复杂...
- 李蔚
- 关键词：无网格方法最优误差估计椭圆型变分不等式并行计算
- 文献传递
