物理學方向課題推薦，數學、物理、計算機交叉學科，理科方向的同學不要錯過！

本周課題導視

物理學方向課題
基于威利斯圈的血流動力學研究
單反相機非線性響應曲線的測量與標定
室內低頻噪聲的改善
基于深度學習的超分辨率圖像去噪算法
應用多主體模型進行新冠病毒傳播和治理機制研究
基于計算流體力學的地熱換熱器的熱性能研究
基于變分學及最優化理論的FPU格子的周期性解的性質研究

1.基于威利斯圈的血流動力學研究??
大腦中Circle of Willis具有冗余設計的對稱結構，即雙側血管單邊缺失并不會影響大腦的正常血液調節。該項目將研究血管狹窄在CoW中單邊血管缺失情況下對于大腦血液調節系統的影響，并判斷血管狹窄嚴重性和中風之間的概率問題。

相關學科??
物理學、生物學

2. 單反相機非線性響應曲線的測量與標定?
單反相機通常設計成類似人眼的對數曲線來處理圖像，從而使捕捉到的圖像接近攝影師的觀察。但對于需要像素強度信息的應用程序，非線性響應曲線可能會導致錯誤的數據。

本研究中，我們首先測量單反相機的非線性響應曲線，然后對其進行數學分析并給出擬合函數。研究結果將與文獻報道的結果進行比較，最后提出結論。

相關學科??
物理學，統計學

3. 室內低頻噪聲的改善?
典型的聲學隔墻由一堵帶有氣隙的墻組成，墻內填充聲學泡沫材料。然而在現實中，幾乎不可能把它放進一個房間里。此外，在63hz和125hz倍頻波段出現的低音噪聲，會另暴露在其中的居民格外不安。

因此，研究一種降低室內低頻噪聲的新設計是一件很有趣的事情。在這個項目中，我們引入了微穿孔板來改善這些低頻的吸聲。

相關學科??
材料科學、物理學

4. 基于深度學習的超分辨率圖像去噪算法??
本項目的主要目的是開發一種基于深度學習的超分辨率圖像去噪算法。我們將建立一個基于自動編碼器結構的神經網絡，用于圖像去噪。以噪聲圖像為輸入，以真實圖像為輸出，自動編碼器將被訓練來去除圖像中的噪聲。

我們的方法將與傳統的圖像去噪算法進行比較，以驗證其在不同信噪比下的性能。最終，我們的方法有望提高蛋白質聚集物的超分辨率圖像的質量，并有助于對不同樣本進行精確的統計分析。同時，它也可以應用于其他成像方式和生物樣本。

相關學科??
計算機科學技術、物理學

5. 應用多主體模型進行新冠病毒傳播和治理機制研究?
研究新冠病毒傳染疾的案例，非常容易推廣到更廣泛的其他傳染病傳播及治理、謠言的傳播及治理、輿論傳播及控制和黑天鵝時間的傳播及控制等等非常廣泛的課題。

在本課題里，我們僅在初級的水平上，在知識準備、實驗驗證以及理論模型構建和數值模擬幾個方面，對優秀的年輕人進行訓練，期待能夠以后進入這個充滿活力和前途的研究領域。

相關學科??
物理學

6. 基于計算流體力學的地熱換熱器的熱性能研究?
地源熱泵系統具有能耗低、污染小的特點，符合環保節能的社會背景，具有廣闊的應用前景。地源熱泵有不同的種類，各有其優點和不足，本項目研究的對象是同軸套管式地埋管地源熱泵。

我們將建立同軸套管式地埋管換熱器的模型，利用計算流體力學軟件進行數值模擬。以換熱量、熱量損失、努塞爾數和水泵能耗等作為評價指標，研究入口流速、進水溫度、內管管材、外管管徑對同軸套管式地埋管換熱器的換熱性能的影響。

相關學科??
物理學

7. 基于變分學及最優化理論的FPU格子的周期性解的性質研究
本項目旨在對一維FPU格子中的行波形態做一個拋磚引玉式的研究。我們將在變分學的框架下對問題進行重寫，應用一種特殊形態的山路定理得到周期性解的存在性，并研究一個簡化的最優化問題，得到這個問題中極值解的“單模性”。

相關學科??
物理學

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