优化问题的序列线性方程组解法

拟牛顿算法是求解无约束优化问题的有效算法.序列二次规划方法是将拟牛顿算法应用于求解约束优化的推广与发展,它保持了拟牛顿算法的超线性收敛速度而成为约束优化的重要算法类.序列线性方程组方法则是它的进一步发展,目的在于每步求迭代方向dk时避免求解计算量较大的二次子规划.现在序列线性方程组方法仍在研究和发展,目的是简化算法结构、减少计算量,同时保持算法的优良性质.     

带重尾分布的高速网络交通过程

考虑网络交通模型包括了无穷个顾客一个服务台 ,顾客的初始到来是依泊松过程来到服务台 ,顾客的到达间隔服从重尾分布。将传送周期长度的概率数量指标从 1 <α<2推广到 α>1 ,获得了网输入交通过程收敛到斜平稳列维过程。     

用于粘性流场计算的一种改进的模糊控制方法

在原来研究工作的基础上，提出了一种改进的模糊控制方法，用以调整粘性流场迭代计算中亚松弛因子的值。该方向选取的控制输入量为：①相邻两次迭代所有内节点上物理量的平均相对改变值；②相邻两次送代间这一平均相对改变值的变化量。亚松弛因子的变化量为输出量，根据经验制定出一组控制规则并通过数值计算实践进行了调整，实现了亚松弛因子的模糊控制。改进后的方法物理意义明确，包含较多的信息，控制规则更加完善。通过4个二维层流的流动和传热问题的计算表明，它可以加快迭代计算的收敛速度，使迭代次数减少到接近甚至小于采用固定亚松弛因子时的最小值。该方法的控制效果优于原来的模糊控制方法。     

单调线性互补问题的非精确不可行内点算法

对单调线性互补问题提出了一种非精确不可行内点算法．该算法的迭代方向仅需要达到一个相对的精度．在初始点位于中心线的某邻域内的假设下，证明了算法的全局收敛性．     

齐次线性微分方程解取小函数的点的收敛指数

主要讨论了高阶齐次线性微分方程解取小函数的点的收敛指数。     

模糊数序列的水平收敛与隶属收敛的联系

在不确定型优化、模糊信息处理以及模糊控制等许多实际问题中,通常采用在某些水平上通过水平截集将不确定问题局部清晰化,因而探讨模糊数按照隶属函数收敛与按照水平截集收敛之间的联系具有非常重要的意义。引入了模糊数序列的隶属收敛和水平收敛的概念,讨论了这2种收敛性之间的关系,得到了水平收敛的要求强于隶属收敛,给出了这2种收敛等价的充分必要条件。     

非线性算子半群的遍历收敛定理

在Banach空间中引入一般渐近非扩张型半群的广义殆轨道的概念，证明了渐近非扩张型半群的遍历收敛定理等价于相应的广义殆轨道的遍历收敛定理。     

一类非线性岭估计的优良性

提出了线性回归模型中回归系数的一类非线性岭估计 ,并分别在广义均方误差准则和PC准则下讨论了它相对于LS估计的优良性 .     

莫尔-库仑等面积圆屈服准则的简化形式及应用

在三维应力空间 ,采用解析几何的方法 ,导出了莫尔 -库仑等面积圆屈服准则的简化形式 .介绍了可直接利用现有大型有限元程序在德鲁克 -普拉格屈服准则下 ,按强度折减原理求解边坡安全系数的方法 .算例表明 ,采用简化屈服准则无须修改现有程序 ,且对简单边坡 ,据此求得的安全系数与传统的极限平衡法所得结果极为相近 ;对于复合边坡 ,二者求得的安全系数相对较差可能稍大些 .     

基于活动对象的面向对象测试策略研究

提出基于活动对象的面向对象测试策略，给出三种覆盖标准，用以处理由面向对象新特性带来的问题。其中，所有定义-使用对覆盖标准主要用于指导测试设计者设计验证对象生存期的动态行为的测试用例；所有绑定覆盖标准主要用于解决继承和多态问题，以及执行了哪个绑定；所有交互覆盖标准主要用于解决方法间的数据共享问题。