【摘 要】
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柱形代数分解(cylindrical algebraic decomposition,CAD)是计算实代数几何的基本工具之一,在很多领域都有重要应用.理论和实践表明不同的变元序对CAD的计算效率影响很大.已有的CAD的选序算法基本上是根据经验来选择,也有学者研究了用机器学习的方法来选择不同的经验选序算法.和已有方法不同,文章用机器学习的方法直接选择变元序.文章基于多项式组的图结构,提出了一组新的特
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柱形代数分解(cylindrical algebraic decomposition,CAD)是计算实代数几何的基本工具之一,在很多领域都有重要应用.理论和实践表明不同的变元序对CAD的计算效率影响很大.已有的CAD的选序算法基本上是根据经验来选择,也有学者研究了用机器学习的方法来选择不同的经验选序算法.和已有方法不同,文章用机器学习的方法直接选择变元序.文章基于多项式组的图结构,提出了一组新的特征.实验表明利用这些特征训练出的多分类器预测最佳变元序的能力不仅明显优于随机择序,也优于Maple命令S
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全球变暖可能加快或抑制森林土壤氮循环,进而影响森林生态系统生产力,而且这种影响随时间的持续而更加复杂。本研究以亚热带杉木幼林和成熟林土壤为对象,通过土壤电缆增温模拟未来气候变化情景,分析土壤无机氮含量对模拟增温的响应。结果表明:经过持续3年的增温试验(4℃),亚热带地区增温显著降低了杉木幼林和成熟林土壤总无机氮和铵态氮含量。其中杉木幼林土壤的降幅更大,其0～10、10～20、20～40、40～60
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