关于n维函数（泛函）驻值问题的拉格朗日法

在建立“n维函数-r个约束”驻值解法的基础上,结合现代某些工程的设计计算,探讨了“n维函数—等式(不等式)约束”、“定积分式泛函一定积分式(微分式)约束”“两积分式商”…等无条件极值、驻值问题。     

基于贝斯准则和待定词集模糊矩阵的满文识别后处理

将满文单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机地结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,利用贝叶斯准则,综合满文待定词的后验概率和词组的先验概率信息,建立合理有效便于实现的数据结构,对满文单词识别系统输出存在的拒识词和错识词进行检测和纠正,从而有效地提高满文识别系统的识别率·实验表明:后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后概率的精确估计·另外,在单词识别系统识别率高的情况下,后处理的纠错能力会增强·     

利用插值法求等幂和一般公式的方法

利用差分论证了等幂和一般公式的唯一性,它可用插值法构造,也可用待定系数法求得．     

基于TV与gamma范数的非凸秩近似在矩阵补全中的应用

现实生活中,由于运动模糊、光学模糊等因素的影响,获取的图像往往是模糊、不完整的,即图像内容质量下降、细节特征被掩盖,从而影响图像的视觉效果及应用.矩阵补全(Matrix Completion, MC)的目的是将获得的模糊、不完整图像以最大的保真度恢复出完整清晰的图像.该文采用gamma范数代替传统的核范数作为秩函数的非凸近似,与核范数比较,gamma范数大大减弱了大奇异值的贡献,使得较小奇异值的贡献接近零;同时引入全变差(Total Variation, TV)正则项保留图像本身真实的边缘信息和细节信息,从而避免恢复出的图像过度光滑;接着,应用增广拉格朗日乘子法求解模型;最后,通过数值实验验证文章提出的算法较现有求解矩阵补全的算法更高效.     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

关于多项式周期轨道的乘子的计算

设Ｋ为有理数域Ｑ的有限扩张,ｆ是系数在Ｋ中的多项式．令Ωｋ＝｛αｋ,ｆ（αｋ）,…,ｆｎ－１（αｋ）｝,ｋ＝１,２,…,ｍ,用Ｈｎ,ｆ表示以ｆ的周期点（周期为ｎ）为根的多项式．如果Ｈｎ,ｆ在Ｋ上不可约,且所有轨道Ωｋ（ｋ＝１,２,…,ｍ）的乘子互不相同,则Ｖａｖａｌｄｉ和Ｈａｔｊｉｓｐｙｒｏｓ给出了一个计算轨道Ωｋ（ｋ＝１,２,…,ｍ）的乘子而无需计算这些轨道本身的算法,在本文中我们证明了Ｖａｖａｌｄｉ和Ｈａｔｊｉｓｐｙｒｏｓ所给的条件是多余的,为此我们证明了对于给定的多项式ｆ＝ｂｋｘｋ＋…＋ｂ１ｘ＋ｂ０,存在一个次数ｋ为的多项式序列ｆｌ＝ｂｋ（ｌ）ｘｋ＋…＋ｂ１（ｌ）ｘ＋ｂ０（ｌ）（ｉ∈Ｎ）使得ｂｊ（ｌ）→ｈｊ（ｌ→∞）,ｊ＝０,１,２,…,ｋ,并且Ｈｎ,ｆｌ在Ｑ（ｂ０（ｌ）,…,ｂｋ（ｌ））上不可约（ｌ∈Ｎ）．此外,如果ｘ０是ｆ的周期为ｎ的周期点,则（ｘ－ｘ０）ｘｌ是Ｈｎ,ｆ的一个因子当且仅当（ｘ－ｆ（ｘ０））ｉ是Ｈｎ,ｆ的一个因子．     

一类伪不变凸极值问题解集的刻画

有研究对可微的无约束伪不变凸极值问题的解集进行了刻画。本文在此基础上,在广义不变凸性假设下,利用广义Clarke梯度和Lagrange乘子研究了一类不可微的带约束的伪不变凸极值问题的一些性质。首先在广义Clarke梯度的基础上,给出了此类带约束的非可微伪不变凸极值问题的一些性质;然后在一定条件下证明了此类问题的可行集和最优解集是不变凸的;最后利用广义Clarke梯度和Lagrange乘子得到了最优解集的一些等价刻画。     

一类高阶常系数线性微分方程的特解公式

高阶微分方程是常微分方程和高等数学的重要内容,但是现有的方法比较难掌握。对一类常见的高阶非齐次常系数线性常微分方程得到了求其特解的一般公式。首先引入了有关两个函数乘积高阶导数的莱布尼兹公式和一个组合数性质,然后利用待定系数法得到了求解该方程特解的一般公式。并给出了详细的证明过程和若干具体算例。结果表明:该方法的公式推导过程非常简单,所得公式有较高的实用性和有效性。     

用优化方法求解一般并联机械手运动学正问题

采用优化方法求解一般并联机械手运动学正问题,其方法简单实用,不需要复杂的公式推导,对初始值也没有什么要求,对于一般的并联机械手都可以求出其最优解.文中最后给出了一个数值算例