Wick类型随机广义Kdv MKdv方程的精确解

通过埃尔米特变换将Wick类型的随机广义Kdv MKdv方程变成广义系数Kdv MKdv方程, 利用截断展开法求出广义系数Kdv MKdv方程的精确解, 并通过埃尔米特逆变换得到了随机广义Kdv MKdv方程的精确解.     

求广义几何规划全局解的近似算法

对广泛应用于工程设计、非线性系统鲁棒稳定性分析中的广义几何规划问题(GGP)提出一线性化求解方法.使用指数变换并利用分段线性化技术转变指数项为一些带绝对值项的和,再将绝对值项线性化,最终将原问题转化为一个容易求解的线性规划问题.数值实验表明本文方法是可行的,能近似地求得(GGP)的全局最优解.     

Ck-Banach(k≥1)流形之间非线性映射的局部线性化

在参考文献[1]中,给出了Banach空间之间非线性映射的局部线性化定理,本文将上述结果进行推广,考虑Ck-Banach流形之间非线性映射局部线性化问题.     

刚性对称陀螺分子斯塔克效应的精确解

本文给出了在任意指定的精确度下，计算刚性对称陀螺分子在任意强度的外电场中的斯塔克分裂能级的方法，并将此方法具体应用到氯代甲烷分子．     

G.728中增益码书的研究

阐述了G.728编码器中增益预测器的作用；定性地对增益码书进行深入的分析，认为gi的精确表达对合成语音质量改善有很大提高，提出使用归一化波形码书的重要性。研究旨在探索一条实现8kB/sLD-CELP算法的途径。     

An Exact Logarithmic-exponential Multiplier Penalty Function

In this paper, we give a solving approach based on a logarithmic-exponential multiplier penalty function for the constrained minimization problem. It is proved exact in the sense that the global optimizers of a nonlinear problem are precisely the global optimizers of the logarithmic-exponential multiplier penalty problem.     

Non-LTE恒星大气模型完全线性化原理

通过对Ｎｏｎ－ＬＴＥ的平面平行状恒星大气结构的数值模型完全线性化方法工作原理的介绍，阐述了恒星大气理论的工作原理和一般方法，重点说明了恒星大气数值方法的工作特点。     

2+1 维 Kadomtsev-Petviashvili 方程的 Bcklund 变换和精确解

采用一种新的方法并借助计算机代数的符号运算，求出了２＋１维Ｋａｄｏｍｔｓｅｖ－Ｐｅｔｖｉａｓｈｖｉｌｉ（ＫＰ）方程的一种自Ｂａｃｋｌｕｎｄ变换，并得到ＫＰ方程的三组精确解，其中一组为孤波解．     

Linearization learning method of BP neural networks

Feedforward multi-layer neural networks have very strong mapping capability that is based on the non-linearity of the activation function, however, the non-linearity of the activation function can cause the multiple local minima on the learning error-surfaces, which affect the learning rate and solving optimal weights. This paper proposes a learning method linearizing non-linearity of the activation function and discusses its merits and demerits theoretically. Supported by Wuhan Shenguang Project, the National Natural Science Foundation of China and the 863 High Techology Project Zhou Shaoqian: born in Mar. 1962,Ph. D graduate student