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Ï（1S），Ï（2S）和Ï（3S）介子的极化度是在s = 7 TeV的质子-质子碰撞中作为带电粒子多重性的函数而测量的。 使用CMS实验在2011年收集的Dimuon数据样本进行测量，对应的综合光度为4.9 fbâ1。 结果是从dimuon衰减角分布中提取出来的，在两个范围的Ï'（nS）横向动量（10-15和15-35 GeV）中，并且在速度区间| y | <1.2中。 尽管在to’（2S）和Ï’（3S）情况下较大的不确定性排除了明确的陈述，但结果并未显示从低多重pp碰撞到高多重pp碰撞的显着变化。

智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。

杰斐逊实验室与CLAS的合作比较了一系列核目标的核parton分布，发现在深无弹性的轻子-核散射中测得的EMC效应具有很强的“憎憎性”。 这一令人惊讶的发现表明，与p-p或n-n相关性相比，核波函数中相邻n和p个核子之间的短程相关性要强得多。 在本文中，我们提出了确定性的实验测试，以解释核磁共振对电磁场效应的等距性质的解释：高能He4核的靶A上的衍射解离为相对横向动量高的成对核n和p， α+ A→n + p + A'+ X。 n-p事件与p-p和n-n事件的比较直接测试了假定的同位旋对称性的破坏。 该实验还测试了QCD级别的替代方法对等电EMC效应的解释。 特别是，它将测试基于等旋零[ud] diquarks的核波函数中隐藏颜色自由度的建议。

文档对粒子群算法进行了非常详细，且简单易懂得的解释。希望会给好学者以启示，祝你学习顺利。 文档对粒子群算法进行了非常详细，且简单易懂得的解释。希望会给好学者以启示，祝你学习顺利。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

将具有不同横纵比的多分散、随机取向的椭球粒子混合,模拟了自然界中的尘埃粒子,利用T矩阵方法计算了其单次散射特性,并与球形粒子以及单一形状的椭球粒子模型进行了比较。结果表明,混合椭球粒子的相函数随角度分布是平滑、无特征的,且在侧散射方向上是平坦的,这与实验室和实地测量得到的真实尘埃粒子散射特性非常类似。利用此模型,根据矢量辐射传输理论,利用矢量累加法计算了尘埃气溶胶对非偏振光的多次散射特性,结果表明,利用任何单一形状的粒子模拟尘埃粒子的多次散射特性都会带来较大的误差。

根据Mie散射理论，以对数正态分布函数描述沙尘气溶胶粒子群的粒径尺度分布，计算了沙尘气溶胶粒子群在0.2~40 μm波段间对太阳短波辐射和地球大气长波辐射的单次散射反照率、散射相矩阵函数，揭示了不同相对湿度时，沙尘粒子群对入射辐射的散射和偏振的特征。结果表明，沙尘粒子群的单次散射反照率随着入射波长的增加有较大起伏，不同相对湿度条件下，变化趋势基本一致；在可见光、近红外波段单次散射反照率随湿度增加而变大，湿度95%时非常接近于1；大于10 μm的热红外波段单次散射反照率随相对湿度增加而减小，具有较强的吸收辐射能力。散射辐射强度受湿度影响较小，随散射角的增加呈现先减小后增大的趋势，且增大的趋势随着波长的增加而减弱；不同波段上，线偏振和圆偏振随散射角和相对湿度变化存在差异；在前向和后向仅对入射辐射为圆偏振辐射产生圆偏振散射；散射光的偏振特性及其湿度差异主要表现在后向散射区，多以拱形形式体现。拱顶峰值散射角位置存在差异，且峰值散射角随相对湿度的降低向后向漂移。