首先，在回顾当前的研究进展后，提出了新的数值积分方法。其次，通过C或Matlab代码在相对较小的AC网络上使用所提出的积分算法来获得实际执行时间。第三，在Simulink中建立了一个相对较小的交流网络模型用于对照实验。最后，对仿真结果收集和分析，验证所提出的并行算法的准确性。

2.卷积神经网络在星系形态识别中的应用

在观测天文学中，星系可以分为旋涡星系、椭圆星系和不规则星系等多类。现代巡天项目（如SDSS）获取了海量天文图像，若仅靠人工分类费时费力。卷积神经网络（CNN）在图像识别领域大放异彩，非常适合对星系图像进行自动分组。对于高中生而言，这是一个结合天文知识与深度学习技术的理想入门项目。

物理学

本课程旨在解决硫系相变材料在射频(RF)传输开关中的关键问题，通过合理设计器件结构与优化材料特性，实现射频器件在高速切换、低插损、高线性度及宽频适应性方面的性能提升，以满足新一代无线通信和微波电路对器件高性能和高可靠性的需求。

物理学

本研究主要针对一维量子力学系统，尤其是多项式势能的情况。研究最新的量子力学能谱问题的求解方法——Bootstrap量子力学。该方法与传统的一些求解方法相比，不需要求解微分方程，而是将原先的求解量子力学的薛定谔方程，利用正定性条件等量子力学基本原理，转化为求解矩阵本征值的问题。

物理学，纯数学

本项目探索跨音速飞机机翼上常出现的激波震荡现象，通过数值模拟激波震荡的物理过程，分析在跨音速（马赫数0.73左右），不同雷诺数（106量级）条件下，湍流模型对激波震荡预测结果的影响。分析对比激波的平均位置，周期性运动的频率，和实验结果相对比。并对激波震荡出现的物理机制进行讨论，对其危害进行评估。

物理学

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