L集诱导的L关系性质的研究

引入了L集的概念,给出了L集诱导的L关系的定义,进一步研究了L关系具有的性质.     

内L半群与L2半群

本文确定了内L半群的类型,给出了L_2半群的完全分类.     

希尔伯特空间上的L测度和L积分

研究H ilbert空间上的L测度和L积分,给出了有限维H ilbert空间上的L测度和L积分的定义.     

L—fuzzy环与L—fuzzy理想的分解定理

给出了Ｌ－ｆｕｚｚｙ环与Ｌ－ｆｕｚｚｙ理想的几个等价刻划与几个分解定理。     

L—fuzzy同态下的L—fuzzy子环上的L—fuzzy理想

证明了Luzzy子环上的L－fuzzy理想在L-fuzzy同态映射下的象和逆象角是L-fuzzy子环上的L-fuzzy理想。     

L－fuzzy环与L－fuzzy理想的分解定理

给出了Ｌ－ｆｕｚｚｙ环与Ｌ－ｆｕｚｚｙ理想的几个等价刻划与几个分解定理．     

《周易》中"在+L"、"于+L"、"自+L"结构功能考察

周易》中"在 L"、"于 L"、"自 L"格式,都表示主语动作行为的处所,是处所功能的承担者.文章对三种格式进行了考察分析,认为"在"虚化较"于"、"自"为迟,虚化后与"于"有共时重叠使用的时期;"在"、"于"、"自"都不能脱离处所词而存在,是名词性非宾语的标记.     

L—Fuzzy子环的L—Fuzzy理想

给出了Ｌ－Ｆｕｚｚｙ子环的Ｌ－Ｆｕｚｚｙ理想的定义及刻划,并证明了双诱导映射下,Ｌ－Ｆｕｚｚｙ子环的Ｌ－Ｆｕｚｚｙ理想仍是Ｌ－Ｆｕｚｚｙ子环的Ｌ－Ｆｕｚｚｙ理想。     

从猪毛人发中提取L—胱氨酸和L—精氨酸

L—胱氨酸和L—精氨酸是从动物毛发中提取出来的一种重要的生化物质,具有广泛的用途。L—精氨酸是专用于治疗肝硬化及因血氨升高而引起的肝昏迷药物;L—胱氨酸不仅可用于治疗肝炎及膀胱炎,而且是生产脱发再生药物的重要原料,同时又可广泛应用于化工、食品行业中。     

二组分液体混合物折射率L—L公式的修正

本文提出了一个计算二组分液体混合物折射率L—L公式的修正公式.用31个体系实验数据验证,24个体系标准偏差σ×10~4<4;3个体系4<σ×10~4≤9;仅4个体系9<σ×10~4<17.该式远比L—L式优越.     

一般二维奇异边值问题的加权L2模估计

对一般二维奇异边值问题的有限元方法作了讨论．给出了相应问题广义解的先验估计．利用对称有限元方法，研究了有限元解的加权Ｌ＿２模估计．     

依赖时间的二阶双曲方程半离散Galerkin解法的误差估计

本文考虑如下形式的二阶双曲方程: 其中A(t)=L_1(t)+L_2(t)依赖于时间t,当L_1(t)正定,L_1~(-1)(t)L_2(t)全连续时,我们就标准的Galèrkin有限元方法,给出半离散解的H~1模和L_2模误差估计。     

网络化受限控制系统的镇定与L_2增益分析

针对含执行器饱和网络化控制系统,研究其镇定问题与L2增益分析．鉴于网络诱导时滞的存在,将网络化控制系统建模成舍时变输入时滞的受限控制系统．利用Lyapunov—Krasovskii方法和广义系统变换,得到了保证系统稳定的时滞依赖充分条件．在此基础上,设计了状态反馈控制律,使得相应的闭环系统内稳定且具有受限的L2增益性能．最后,用一个数值仿真例子验证了方法的有效性．     

基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法

加权几何平均的组合预测是一种非线性的组合预测方法,在传统的组合预测模型的基础上,建立了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,提出优性组合预测的概念,并给出其计算组合预测权系数的线性规划的解法。实例分析指出该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而表明该模型的有效性。     

非线性奇异椭圆问题的有限元误差分析

具有奇异系数的偏微分方程是一类很重要的方程，本文考虑一类二维非线性奇异椭圆边值问题的Galerkin有限元方法，给出了Lagrange有限元的加权L2范数的误差估计。     

纵向污染数据回归模型中污染源密度的估计

研究了带有重复观测的线性回归模型中响应变量在受到另一随机变量序列污染时,污染源分布密度的估计问题.在较一般的条件下,对于纵向污染数据,构造了污染数据线性回归模型的参数和污染源密度的估计方法,并且证明构造的密度估计具有L2收敛性.由于在估计方法中无需假定误差方差,因此,所构造的估计方法更符合实际应用情况.     

可压缩可混溶驱动问题的有限元方法

多孔介质中渗流驱动问题的研究对许多工程技术领域如地下石油开采有重要意义,用现代计算方法和技术对流体流动模型进行数值模拟对采油的诸多方面如井位选择、注水量、生产量均有指导或参考价值。本文导出了多孔介质中二相完全可压缩渗流数学模型,它与不可压缩或微可压缩情况比已有重要变化;提出并分析了一类Galerkin全离散格式,得到了最优L~2的误差估计。     

支持向量机与最小二乘法的关系研究

研究了支持向量机 (SVM)在二次损失函数下的优化问题解的形式 ,并与普通的最小二乘 (L S)估计问题进行了比较 ,得到了几乎完全一致的优化问题形式。由于 SVM在二次损失函数下的优化问题对应于一个欠定问题 ,该问题在最小二乘估计中有最小范数解。如果 SVM的参数选择合适 ,从理论上可以证明采用二次损失函数的 SVM函数拟合问题实际为约束最小二乘估计问题 ,并且该问题的解对应于最小范数最小二乘解。由于最小化范数解实际是 SVM在取某些参数时的一个特例 ,如果能够自动调整这些参数 ,则得到一类最小化范数解。由此提出了采用 SVM解决最小二乘法问题的思想 ,由于 SVM的优点 ,使解更加符合实际情况     

矩阵方程AXB+CYD=E的双中心最小二乘问题

利用矩阵的Kronecker积、列拉直算子和Moore-Penrose广义逆,讨论矩阵方程AXB+CYD=E的双中心最小二乘问题,得到双中心极小范数最小二乘解和对称双中心极小范数最小二乘解的表达式,给出求双中心极小范数最小二乘解的数值解法和数值例子.     

反特征值问题的最小二乘解的Cramer法则

利用拉直算子将反特征值问题最小二乘解化为线性方程组极小范数最小二乘解,给出反特征值问题最小二乘解的Cramer法则。