何红波
- 作品数：37 被引量：126H指数：6
- 供职机构：中南大学物理与电子学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金霍英东基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学经济管理更多>>
- 含PbS量子点串联双隧道结I—V特性仿真
- 2001年
- 对形成单电子器件的典型串联双隧道结结构模型 ,通过求解含时薛定谔方程 ,计算了PbS量子点自组装体系的隧穿电流与偏压的关系。给出了含PbS量子点串联双隧道结在室温下的I—V特性仿真数据 ,结果与实验符合得较好。
- 周继承何红波李义兵
- 关键词：量子点薛定谔方程PBS
- PbS量子点自组装体系Ⅰ—Ⅴ特性计算机模拟
- 对形成单电子器件的典型串联双隧道结结构模型,通过求解含时薛定谔方程,计算了其隧穿电流与偏压的关系。给出了PbS量子点自组装体系在室温下的Ⅰ—Ⅴ特性模拟数据,结果与实验符合得较好。
- 周继承何红波李义兵
- 关键词：量子点薛定谔方程隧穿
- 文献传递
- 纳电子隧穿器件的蒙特卡洛模拟
- 介绍了一种利用正统理论与蒙特卡洛方法模拟纳电子隧穿器件的程序.该程序可模拟电子通过包含小隧道结、电容和理想电压源的电路输运过程.并利用该程序,对含量子岛和量子岛阵列的纳电子学器件进行了模拟.
- 周继承龙思锐何红波李义兵
- 关键词：隧道结蒙特卡洛方法计算机模拟
- 文献传递
- PSO在非线性电路及器件参数优化设计中的应用被引量：1
- 2007年
- 为了解决非线性电路的一个多参数组合优化问题,使用了一种全局优化搜索方法-粒子群优化方法(PSO)来获取非线性电路及其中非线性器件参数的最优组合。首先对非线性电路建立线性化的数学模型,分析关键参数的基本特性,然后利用粒子群优化方法良好的全局搜索特性以及快速的收敛速度,在整个参数空间进行高效并行搜索来获得参数组合的最优化,以有效降低电路功耗。对典型的非线性分压式偏置电路以及其中BJT参数提取的设计实例证明了该方法的有效性以及其在搜索速度上的优越性。
- 路璐何红波
- 关键词：粒子群优化
- 基于LZ复杂性距离的蛋白质三维结构比较
- 2007年
- 基于LZ复杂性距离提出了一种非比对的蛋白质三维结构比较方法.该方法以蛋白质结构单元间的条件LZ复杂性为特征参数,根据条件LZ复杂性计算LZ复杂性距离来作为蛋白质三维结构（不）相似程度的定量刻画.该方法可在二次多项式的时间限度内计算完成.蛋白质的结构数据采用接触图的表示方式,以避免PDB格式数据中的非结构信息和不同坐标系对结构比较的影响.以真实的蛋白质三维结构数据所组成的5个数据集为实例,基于LZ复杂性距离对各数据集中的蛋白质单链进行了结构聚类.聚类的结果符合各蛋白质单链在传统的结构分类数据库中的分类,表明论文提出的方法能够有效地对蛋白质三维结构进行定量比较.
- 李斌李义兵何红波
- 关键词：生物信息学蛋白质三维结构
- PbS量子点自组装体系1-V特性计算机模拟
- 对形成单电子器件的典型串联双遂道结结构模型，通过求解含时薛定谔方程，计算了其隧穿电汉与偏压的关系。给出了PbS量子点自组装体系在室温下的1-V特性模拟数据，结果与实验符合得较好。
- 周继承何红波李义兵
- 关键词：量子点薛定谔方程隧穿
- 文献传递
- OSWorkflow工作流管理系统SH-Flow的设计与实现被引量：4
- 2007年
- 提出一种基于开源工作流引擎OSWorkflow,使用当前主流J2EE开源框架Spring和Hibernate搭建高效、易用、低成本基于web的工作流管理系统SH-Flow。讨论SH-Flow的设计模型与系统架构、提出一种独特的插件机制、使用Spring中的依赖注入和AOP来实现SH-Flow,用Hibernate来实现系统数据的持久化。
- 刘骁何红波李义兵
- 关键词：HIBERNATEAOP工作流管理系统
- 基于Web Services技术实现物流动态联盟被引量：11
- 2005年
- 提出了利用WebServices技术实现物流动态联盟的方案。首先利用XML技术建立物流信息的规范,然后对每个物流企业设立UDDI代码,通过SOAP对物流企业进行集成。通过物流动态联盟的建立,可有效地节约资源。
- 何红波熊桂林李义兵
- 关键词：SERVICES动态联盟XMLUDDISOAP
- 生物信息学中的分布式计算被引量：3
- 2006年
- 生物信息学的发展给计算机技术带来了挑战,通过介绍当前在生物信息学研究领域已经得到广泛使用或正在研发的各种分布式计算平台、工具或研究项目,以此来概观生物信息学领域中分布式计算应用的现状。
- 李斌李义兵何红波
- 关键词：生物信息学分布式计算网格P2PAGENT
- 生物信息学对计算机科学发展的机遇与挑战被引量：22
- 2005年
- 生物信息学是一个发展很快的新兴学科 ,是计算机应用的最重要的领域之一 ,同时生物信息学的发展又给计算机学科提出了许多新的课题 ,从而促进计算机学科自身的发展。从数据库技术、海量存储技术、数据挖掘、计算几何、DNA计算、网格计算、机器学习、人工心智、webservice等方面 ,就生物信息学对计算机科学发展的促进作用进行了论述。
- 何红波谭晓超李斌李义兵
- 关键词：生物信息学数据库技术数据挖掘计算机科学
