引力子自作用的研究

作者认为若要讨论引力子在宇宙演化中所起到的作用,就必须知道它们之间的相互作用.由于学术界以前更多关注的是粒子物理的效应,所以人们所关心的是它们的散射振幅,但是在宇宙学效应上,它们的相互作用势能与相互作用力才应是更加需要关心的.在文中,作者利用它们的自相互作用势能的解析表达式来得到相应的散射振幅.由其相应的势能表达式可见,引力子的自作用在大尺度下可以有斥力项存在,这一特殊的性质不仅使得它可以作为宇宙暗物质和暗能量的候选者,同时亦可能对于解释宇宙的构成及演化起到一定的积极作用.     

局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

一种线搜索下DY共轭梯度法的全局收敛性

利用王长钰等人提出的一种新型线搜索条件对Dai-Yuan非线性共轭梯度法进行了研究。根据这一新型的线搜索条件,结合DY共轭梯度法的方向计算公式,我们在文中提出了一个求解非线性无约束优化问题的算法。当搜索方向为下降方向时,给出了算法的全局收敛性结果及证明过程。     

基于遗传算法的神经网络算法研究

针对神经网络存在许多局部最小点，在某些初值的条件下，算法的结果会陷入局部最小等问题．文章将遗传算法和神经网络相结合，用遗传算法替代BP算法学习网络权值，并将其应用于聚类分析．计算结果表明，遗传算法和神经网络的结合将具有良好的全局搜索能力。     

改进的蚂蚁算法求解任务分配问题

将蚂蚁算法用于求解任务分配问题，并提出一种改进算法来提高其全局搜索能力。文中介绍了任务分配问题和蚂蚁算法，给出了求解任务分配问题的蚂蚁算法的数学描述及求解的算法步骤，在此基础上提出求解任务分配问题的改进蚂蚁算法。两个实例验证了改进蚂蚁算法的优越性。     

广义分离变量非线性非自治系统的部分变元全局稳定性

利用一般分离变量Lyapunov函数方法 ,讨论了一类非线性非自治系统的解关于部分变元的全局稳定性 ,得到了保证平凡解关于部分变元全局稳定的几个充分性条件     

双分子自催化反应扩散模型的非常数正平衡解

本文研究一个带有齐次Neumann边界条件的双分子自催化反应扩散模型的非常数正平衡解.首先给出了正平衡解的正的上、下界估计,其次证明了非常数正平衡解的存在性.     

两类含非线性传染率的传染病模型的定性分析

讨论了两类具有非线性传染率的传染病模型，确定了各类平衡点存在的阈值条件，通过构造Dulac函数和Liapunov函数，得到了无病平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定的充要条件。     

聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

带扰动项微分方程零解稳定性定理的推广

运用李雅普诺夫第二方法研究扰动微分方程零解稳定性，得到若干定理，这些定理推广了么秉春在《数学年刑》(A辑)1990年第5期上的相应结果。