带有大初始值和真空的Navier-Stokes-Maxwell系统的整体解

考虑了Navier-Stokes-Maxwell系统的初边值问题,借助经典的能量方法和一些先验估计,获得了系统的整体球对称古典解。在这里允许真空和大初始值存在。     

Global vegetation change analysis based on MODIS data in recent twelve years①

Vegetation cover change is critical for understanding impacts and responses of vegetation to climate change. A study found that vegetation in the regions between 45°N-70°N was increasing using normalized difference vegetation index( NDVI) from 1981 to 1991 ten years ago. The global vegetation growth has changed because of climate change in recent twelve years( 2001- 2012). After thorough analysis based on satellite data,it is found that it is evident that the global vegetation changed( NDVI) little,and it is increasing slightly in Northern hemisphere while it is decreasing slightly in Southern Hemisphere. For different latitudes,vegetation is increasing 0.17% every year from 60°N to 70 °N( R~2= 0.47,P 0.013),while the vegetation is decreasing 0.11% every year from 10°N to 10° S( R~2= 0.54,P 0.004). For different continents,the vegetation in South America is decreasing 0.16% every year( R~2= 0.78,P 0.0001) and it is increasing 0.05% every year in Asia( R~2= 0.28,P 0.072) and 0.25% every year in Oceania( R~2= 0.24,P 0.1). The analysis of global vegetation in different seasons indicates that spatial distribution of global temperature and water vapor will affect the spatial distribution of vegetation,in turn,the spatial distribution of vegetation will also regulate the global temperature and water vapor spatial distribution at large scale. The growth and distribution of vegetation are mainly caused by the orbit of the celestial bodies,and a big data model based on gravitational-magmatic change with the solar or the galactic system as its center is proposed to be built for analyzing how the earth's orbit position in the solar and galaxy system affects spatial-temporal variations of global vegetation and temperature at large scale. These findings promise a holistic understanding of the global climate change and potential underlying mechanisms.     

一类食饵具有线性投放率的稀疏效应捕食模型的定性分析

讨论了食饵带有线性投放率的稀疏效应捕食系统,利用定性理论分析了奇点的性态,得到了极限环的存在性和唯一性及系统全局渐近稳定的充分条件,反映出在一定条件下食饵捕食种群将趋于稳定.     

美国全球城市形成初探

全球城市是在全球化背景下以金融、保险和房地产等生产者服务业为导向的后工业化场所。经济全球化是全球城市产生的一个主要原因,全球化虽然导致了生产分散化,却使得一些影响着全球经济发展的机构不断地集中在全球城市之中,例如跨国公司总部、大型跨国银行、证券交易所和保险公司等。产业分离是全球城市产生的另一个主要原因,由于产业分离和专业细化,致使生产者服务业从工业中分离出来,通过区位选择集聚在全球城市之中,服务于工业生产。美国全球城市的产生由多种因素促成,而全球化和产业分离始终是两条最重要的因素。然而,全球化和产业分离也改变了全球城市中的社会结构,致使城市中的就业和消费趋向两极化。这种现象在美国全球城市中表现得非常明显。     

一类捕食者和食饵都染病的四维生态-传染病模型的稳定性

研究了一类具有非线性发生率的四维生态-传染病模型,讨论了该模型的平衡点的存在条件,并对边界平衡点的局部稳定性进行分析,最后通过构造Lyapunov泛函得到了正平衡点全局稳定的充分条件.     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

一类二阶非线性微分方程零解的全局渐近稳定性

研究一类二阶非线性微分方程零解的全局渐近稳定性,证明了该系统所有正半轨都是正向有界的,从而得到该系统零解全局渐近稳定的一些条件.推广了相关文献的某些结论,之前较多结果都可由本研究结果推出.     

求解无约束优化问题的一种混合共轭梯度法

文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子.     

基于LMI的随机时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类时变时滞与分布时滞的随机神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出了系统全局渐近稳定的充分条件.最后,数值算例说明了结果的正确性.     

结合广义Armijo步长搜索的一类记忆梯度算法

给定记忆梯度算法搜索方向中的参数一个假设条件,从而确定它的一个取值范围,使其在此范围内取值均能得到目标函数的充分下降方向,由此提出一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和广义Arm ijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式.数值实验表明,新算法比Arm ijo线搜索下的共轭梯度法FR、PR、HS和记忆梯度法更稳定、更有效.