AES列混合变换

为了构造更多"好"的AES列混合变换,针对线性变换所对应的矩阵为循环移位矩阵的情形进行研究.用分支数来度量AES线性变换的扩散能力.得到了此类线性变换分支数的界为3≤B≤5,并给出几类线性变换的构造.当分支数为3时,得到了该类线性变换的充要条件;当分支数为4时,构造了一类逆变换与自身相等的线性变换,采用此类线性变换,可使AES的加密电路自动支持解密,节省硬件资源.还构造了一类分支数为5的线性变换.     

关于血管分支的数学模型

通过对血管分支建立数学模型，从优化角度进行分析得出每个血管分支夹角相等的结论，该模型为求出血管的条数和分支数，讨论血管的总长度提供了理论依据．     

基于移位和异或的最佳扩散变换的构造

扩散结构的好坏直接影响了分组密码的扩散速度和安全强度,以分支数尽可能大的线性变换为分组密码算法的扩散结构是设计分组密码的一种重要方法,线性变换的构造可通过可逆矩阵的构造完成.利用高效的算法搜索出几类可逆广义字变换,在此基础上提出一类计算上可行的基于GF(232)上移位和比特异或的最佳扩散变换构造的算法.该变换特别适合硬件实现,广泛用于分组、序列以及HASH等密码算法的设计中.     

关于线性变换的可交换问题的一些讨论

给定线性变换的可交换问题是高等代数教学及研究的重要内容,对常用教材中线性变换可交换的问题作了收集整理与分类,讨论了一类线性变换可交换的判定问题,指出了这类线性变换可交换与线性空间是否为有限维是有关的.     

线性变换可逆的充要条件

线性变换是线性代数的一个主要研究对象,也是最基本的一种变换,其中可逆线性变换又是线性变换的重要组成部分,本文从多个角度讨论可逆线性变换,得到线性变换可逆的十三个等价命题,从而对可逆线性变换有比较全面的理解.     

基于分形的配电网接地故障分支识别方法

为解决当前配电网接地故障分支定位中算法实现困难,硬件实现成本投入太高的问题,在PSCAD/EMTDC仿真数据的基础上,对配电网接地位置改变与测量端信号变化的关系进行了分析与对比,提出了一种新的分支识别方法。在构造配电网系统传递函数的基础上,获得其分形维数和自相似度,通过分析不同接地故障情况下分形维数及自相似度变化的规律,提出了基于分形维数与自相似度的分支分析方法。通过对不同的接地位置及不同接地电阻的故障的分形维数及自相似度的分析对比,利用其X-Y平面图能够对故障分支进行识别。仿真结果表明基于分形维数和自相似度的分支识别方法是有效的,而且具有很好的抗干扰性。     

基于分形的配电网接地故障分支识别方法

为解决当前配电网接地故障分支定位中算法实现困难,硬件实现成本投入太高的问题,在PSCAD/EM TDC仿真数据的基础上,对配电网接地位置改变与测量端信号变化的关系进行了分析与对比,提出了一种新的分支识别方法。在构造配电网系统传递函数的基础上,获得其分形维数和自相似度,通过分析不同接地故障情况下分形维数及自相似度变化的规律,提出了基于分形维数与自相似度的分支分析方法。通过对不同的接地位置及不同接地电阻的故障的分形维数及自相似度的分析对比,利用其X-Y平面图能够对故障分支进行识别。仿真结果表明,基于分形维数和自相似度的分支识别方法是有效的,而且具有很好的抗干扰性。     

分支结构血管中血液的对流换热分析

用有限元方法数值模拟了血管分支结构内血液流动的三维速度场和温度场,得到了分支血管壁面3个典型径向角度的局部努塞尔数和血管截面平均努塞尔数沿管长的变化曲线.结果表明:分支血管入口处的速度场和温度场分布与单管的分布明显不同;不同径向角度的局部努塞尔数相差很大;分支血管入口处截面平均努塞尔数大于单个直管内截面平均努塞尔数,且出现一个极大值Numax.计算了不同分支角度和分支半径比时的截面平均努塞尔数,结果表明:分支角度和半径比对Numax的大小和位置有一定影响;半径比越小,分支血管内截面平均努塞尔数趋于稳定值的速度越快.     

最优扩散的循环矩阵

扩散层的扩散性能影响整个密码结构的抗攻击能力,而衡量扩散性的一个重要指标是扩散层的线性分支数,分支数越大则抵抗差分和线性分析的能力就越强.由循环矩阵构成的最优扩散层能够循环利用已有资源,因此实现性能更优越.分支数达到最大的充要条件是各阶子式均不为0,由此构造了能够生成最优扩散循环矩阵的算法,首次得到大量8阶最优扩散循环...     

线性群GLn(V)的一个生成元定理的新证明

本文用 O′Meara的剩余空间方法,对域 F 上的行列式不等于±1的可逆线性变换σ用一个剩余数是1的线性变换与反射之积表出的最短长度问题给出新证明。     

关于特定幸福4次方数列

利用初等方法对特定幸福4次方数列及特定幸福n次方数列进行了研究,给出并证明了关于集合F4的定理,并且得出特定幸福n次方数列相关问题的求解方法.     

系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．     

水稻早熟大穗品系7-37二次枝梗数的QTL定位研究

通过水稻穗部性状的改良尤其是增加二次枝梗数更有助于实现水稻的大穗和高产。本研究以7-37作为二次枝梗数QTL定位的亲本材料,通过小穗广亲和品种02428与7-37杂交并自交获得02428/7-37F₂,然后对该F₂群体中随机选取的284个单株主茎穗的二次枝梗数进行遗传分析,结果表明二次枝梗数呈典型的正态分布,说明二次枝梗数受多基因控制,属数量性状,与前人的研究结果是一致的;在此基础上,利用从339对SSR引物中筛选出的均匀分布于12条染色体上的58对多态性引物对F₂群体中的284个单株进行PCR扩增分析,再利用QTL Icimapping作图软件,采用复合区间作图法对7-37的二次枝梗数进行了QTL分析和作图,结果在4号染色体25.0~30.5 Mb区间内和6号染色体6.6~30.8Mb区间内分别定位出了二次枝梗数相关QTL位点,LOD值分别为5.73和2.56,贡献率分别为8.95%和4.38%,加性效应分别为-5.71和-3.85,显性效应分别为-2.83和-1.30。这些研究结果为下一步二次枝梗数QTL位点的精细定位、克隆和功能分析提供了研究基础。     

需求区间型运输问题的模糊优化模型

为解决需求区间型运输问题,将弹性需求区间转化为三角模糊数,建立该问题的模糊优化模型;根据运输问题的特点,将模糊优化模型转化为两个等价的运输问题,给出模糊最优判决λ＊的一个定理,并给出此类运输问题的一种简便求解方法;最后,通过实例验证方法的有效性.     

需求区间型运输问题的模糊优化模型

为解决需求区间型运输问题,将弹性需求区间转化为三角模糊数,建立该问题的模糊优化模型;根据运输问题的特点,将模糊优化模型转化为两个等价的运输问题,给出模糊最优判决λ＊的一个定理,并给出此类运输问题的一种简便求解方法;最后,通过实例验证方法的有效性.     

Enumeration of generalized linear orthomorphism in the vector space F q n

The conception of orthomorphism has been general-ized in this paper, and a counting formula on the generalized linear orthomorphism in the vector space over the Galois field with the arbitrary prime number p as the characteristic is obtained. Thus, the partial generation algorithm of generalized linear orthomorphism is achieved. The counting formula of the linear orthomor-phism in the vector space over the finite field with characteristic 2 is the special case in our results. Furthermore, the generalized linear orthomorphism generated and discussed in this paper can gain the maximum branch number when they are designed as P-permutations.     

全局求解符号线性比式和问题

对符号线性比式和问题(P1)提出了一种分枝定界全局优化算法,这种方法能求得原问题的非孤立最优解,从理论上证明了该算法的有限收敛性.最后数值实验表明了提出方法的可行性.     

命题公式的一种演绎判定方法

命题公式的判定是人工智能领域中的一个核心问题。目前命题公式的判定方法大都是基于语义的,不能给出演绎过程,而这种演绎过程是许多推理性应用的重要依据,本文针对命题演算系统L,给出了一种可同时给出演绎过程的判定方法——演绎判定方法。首先提出了消解复杂性的两种范式：最简范式和文字范式,在此基础上给出了L的可判性定理的演绎证明及命题公式的演绎判定算法P(F),并基于ML语言设计了基于P(F)的演绎判定机DMBD。     

在有向图中寻找哈密顿回路的快速回溯法

本文提出了回路段的新概念。并在此基础上给出了寻找有向图中所有哈密顿回路 的快速回溯法ＱＢ．算法ＱＢ通过合并回路段来生成哈密顿回路，它的回溯树上各顶 点的期望分枝数ｃｑ等于各层当前图可用顶点的最小出度的平均值。对于常规的简单 回溯法ＳＢ，回溯树上各顶点的期望分枝数ｃｓ等于各层当前可用顶点的平均出度的 平均值。显然，ｃｑ总是小于ｃｓ．算法ＱＢ的期望时间为Ｏ（ｎ２（ｃｑ）ｎ），而算法ＳＢ期 望时间为Ｏ（ｎ（ｃｓ）ｎ），ｎ为图中顶点数。