变分不等式的加性广义Schwarz算法

将加性广义Ｓｃｈｗａｒｚ算法推广到求解变不等式，并在适当条件下证明了其收敛性。     

G-B变换对极限循环连分式K(a_n/1)的加速收敛

本文对极限循环连分式Ｋ（ａｎ／１）的逼近序列引入合成序列变换，选择适当的辅助序列得到Ｇ－Ｂ变换；就Ｇ－Ｂ变换和常数因子ｘ１对极限循环连分式的加速收敛进行了比较，并给出了数值实例．     

非线性规划的极大熵方法

使用极大熵方法详细研究了光滑逼近函数的解收敛到原优化问题的解的所谓收敛性定理．     

复方苦豆子对肾性高血压大鼠左室肥厚及血浆AngII的影响

为探讨复方苦豆子（CK）对肾性高血压大鼠（RHR）左室肥厚（LVH）及血浆血管紧张素Ⅱ（ArgⅡ）的影响，建立了二肾一夹型高血压大鼠模型（2K Ⅰ C-RHR），选取造模成功的大鼠57只，随机分为5组：模型组（Mod组），CK高、中、低剂量组（H、M、L组）和卡托普利组（Cap组），另取10只作为假手术组（Sham组）。每日灌药1次，连续8周。根据体重随时调整给药量。观察药物对模型动物左室肥厚指数（LVHI）及AngⅡ影响。结果表明：1）CK长期给药能明显降低模型动物的LVHI，H、M组与Mod组相比均有显著性差异（P〈0．01），L组也有下降趋势，但无统计学意义。2）CK能降低模型动物血浆AngⅡ水平，与Mod组相比，各给药组均有显著性差异（P〈0．01），以H组下降最为明显。这表明CK对RHR的心脏重塑有一定的防治作用，其机制可能与抑制肾素-血管紧张素系统（RAS）活性有关。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

双随机Dirichlet级数的收敛性和增长性

文章研究系数{Xn}满足∑n=0^＋∞P{｜Xn｜≥n^p}〈＋∞，∑n=0^＋∞P{n^p｜Xn｜≥c}=＋∞（任意〉0）及指数在条件limλn/Eλn=1下的双随机Diriehlet级数的收敛性和增长性。     

线性不等式约束优化问题的强信赖域算法

对一类带有非负边界约束的线性不等式约束优化问题进行了研究,提出了一种新的信赖域算法.该算法在内点法的基础上,把非负边界约束从一般的不等式约束中分离出来,化为信赖域约束的一部分,得到一个简单易解的子问题.在一定的条件下证明了该算法具有强收敛性,并给出了数值结果.     

高斯牛顿算法在求解广义互补问题中的应用

本文将广义互补问题转化为一个非线性方程组问题,然后建立了GCP问题的无约束优化问题的转化形式,对该优化问题,用两种步长下的阻尼高斯牛顿算法来求解,并给出了两种情况下算法的全局收敛性.     

复杂边界下同位网格和交错网格水流模型收敛性

为提高计算精度,研究简单和复杂边界情况下交错网格和同位网格平面二维水流模型的收敛性。采用有限体积法离散正交曲线坐标下的控制方程,使用S IM PLEC方法求解水位。比较水流动能、最大水位修正和剩余质量源随迭代的变化过程。结果表明:1)在简单边界条件下,交错网格模型收敛性较好;2)在复杂边界条件下,两套网格模型收敛性基本相同。在恒定流计算过程中采用动能标准比最大水位修正和剩余质量标准更能有效地判别模型的稳定性。     

低剂量铅对神经细胞粘附分子表达的影响研究

为了探讨神经细胞粘附分子(NCAM)在铅神经发育毒性中的作用,分别从体内、体外途径观察了低水平铅暴露对海马NCAM表达的影响。结果表明:铅明显抑制了海马神经元NCAM的表达,抑制程度随时间延长逐渐减弱,随剂量增加逐渐增强。提示:无论体内还是体外,低水平铅均显著抑制了Wistar大鼠海马NCAM的表达,并造成海马NCAM表达时程上的延迟。