| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 引言 | 第10-32页 |
| 1.1 格点量子色动力学 | 第10-22页 |
| 1.1.1 从标准模型到格点量子色动力学 | 第10-14页 |
| 1.1.2 格点量子色动力学简介 | 第14-19页 |
| 1.1.3 格点量子色动力学的主要步骤 | 第19-22页 |
| 1.2 遗传算法 | 第22-32页 |
| 1.2.1 遗传算法的编码方式 | 第23页 |
| 1.2.2 遗传算法的适应度函数 | 第23-24页 |
| 1.2.3 选择算子 | 第24-27页 |
| 1.2.4 交叉算子 | 第27-28页 |
| 1.2.5 变异算子 | 第28-29页 |
| 1.2.6 遗传算法的一般流程 | 第29-30页 |
| 1.2.7 遗传算法的特点 | 第30-31页 |
| 1.2.8 遗传算法的应用 | 第31-32页 |
| 2 研究背景 | 第32-35页 |
| 2.1 QMBF简介 | 第32-33页 |
| 2.2 计算设备 | 第33页 |
| 2.3 优化算法发展现状 | 第33-34页 |
| 2.4 物理意义 | 第34-35页 |
| 3 遗传算法在格点量子色动力学数据拟合上的可行性探索 | 第35-41页 |
| 3.1 遗传算法流程设计与基本操作算子的选择 | 第35-37页 |
| 3.1.1 编码方式 | 第35页 |
| 3.1.2 适应度函数 | 第35页 |
| 3.1.3 初始值设置 | 第35页 |
| 3.1.4 迭代终止条件 | 第35页 |
| 3.1.5 选择算子 | 第35-36页 |
| 3.1.6 交叉算子 | 第36页 |
| 3.1.7 变异算子 | 第36-37页 |
| 3.1.8 精英保留策略 | 第37页 |
| 3.2 运行结果 | 第37-40页 |
| 3.2.1 测试数据文件 | 第37页 |
| 3.2.2 拟合函数形式 | 第37页 |
| 3.2.3 QMBF拟合结果 | 第37-38页 |
| 3.2.4 遗传算法拟合结果 | 第38-40页 |
| 3.3 结果分析 | 第40-41页 |
| 4 遗传算法的改进与优化 | 第41-47页 |
| 4.1 对以上方案的问题分析 | 第41-42页 |
| 4.2 改进方案 | 第42-47页 |
| 4.2.1 变异算子的改进 | 第42页 |
| 4.2.2 变异算子改进后的结果 | 第42-43页 |
| 4.2.3 适应度函数的调整 | 第43-44页 |
| 4.2.4 初始值的分位设置 | 第44-45页 |
| 4.2.5 遗传算法改进结果总结 | 第45-46页 |
| 4.2.6 其他可能的改进方案 | 第46-47页 |
| 5 遗传算法的参数设置 | 第47-57页 |
| 5.1 交叉率P | 第48-50页 |
| 5.2 变异率Q | 第50-52页 |
| 5.3 交叉长度L | 第52-54页 |
| 5.4 变异长度D | 第54-55页 |
| 5.5 参数设置的最终结果 | 第55-57页 |
| 6 遗传算法进行BOOTSTRAP标准差估计 | 第57-59页 |
| 6.1 BOOTSTRAP标准差估计 | 第57页 |
| 6.2 遗传算法计算BOOTSTRAP标准差估计 | 第57页 |
| 6.3 68%误差估计的微小调整 | 第57-59页 |
| 7 外来物种入侵策略 | 第59-65页 |
| 7.1 外来物种入侵策略的思想基础与数学基础 | 第59页 |
| 7.2 外来物种入侵策略具体过程 | 第59-60页 |
| 7.3 加入外来物种入侵策略的遗传算法计算BOOTSTRAP标准差估计的结果分析与总结 | 第60-64页 |
| 7.3.1 Bootstrap样本下m的分布 | 第60-62页 |
| 7.3.2 QMBF进行bootstrap标准差估计的结果 | 第62-63页 |
| 7.3.3 外来物种入侵策略的加速效果 | 第63-64页 |
| 7.4 其他可以提高遗传算法计算速度的方法 | 第64-65页 |
| 8 激发态的拟合 | 第65-75页 |
| 8.1 人工模拟数据的两态拟合 | 第65-66页 |
| 8.1.1 两态人工模拟数据的生成 | 第65页 |
| 8.1.2 两态人工模拟数据的QMBF拟合结果 | 第65-66页 |
| 8.1.3 两态人工模拟数据的遗传算法拟合结果 | 第66页 |
| 8.2 真实数据的两态拟合 | 第66-68页 |
| 8.2.1 数据资料 | 第66-67页 |
| 8.2.2 2pt_proton.dat的QMBF两态拟合结果 | 第67页 |
| 8.2.3 2pt_proton.dat的遗传算法两态拟合结果 | 第67-68页 |
| 8.3 人工模拟数据的三态拟合 | 第68-71页 |
| 8.3.1 三态人工模拟数据的生成 | 第68页 |
| 8.3.2 三态人工模拟数据的QMBF拟合结果 | 第68-69页 |
| 8.3.3 三态人工模拟数据的遗传算法拟合结果 | 第69-71页 |
| 8.4 真实数据的三态拟合 | 第71-73页 |
| 8.4.1 数据资料 | 第71页 |
| 8.4.2 2pt_proton.dat的QMBF三态拟合结果 | 第71-72页 |
| 8.4.3 2pt_proton.dat的遗传算法三态拟合结果 | 第72页 |
| 8.4.4 遗传算法拟合结果与QMBF拟合结果的对比与分析 | 第72-73页 |
| 8.5 真实数据拟合结果的物理意义 | 第73-75页 |
| 9 遗传算法改进的METROPOLIS–HASTINGS算法 | 第75-83页 |
| 9.1 METROPOLIS–HASTINGS算法的单态拟合 | 第75-78页 |
| 9.1.1 数据资料 | 第75页 |
| 9.1.2 Metropolis–Hastings算法流程 | 第75页 |
| 9.1.3 拟合结果 | 第75-78页 |
| 9.2 遗传算法改进的METROPOLIS–HASTINGS算法 | 第78-83页 |
| 9.2.1 数据资料 | 第78-79页 |
| 9.2.2 遗传算法改进的Metropolis–Hastings算法流程 | 第79页 |
| 9.2.3 拟合结果 | 第79-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录A | 第87-89页 |
| 附录B | 第89-92页 |
| 附录C | 第92-96页 |
| 附录D | 第96-101页 |
| 附录E | 第101-104页 |
| 附录F | 第104-108页 |
| 个人简历 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |
