关于Golomb猜想的一般化

设p为奇素数,c是任意与p互素的整数。那么Golomb猜想可以简单描述为对任意素数p≥3,存在模p的两个原根α,β,使得α+β≡c mod p。文中的主要目的是推广这一结果,即利用特征和的估计以及原根的判别性质证明更一般的结论:设p为充分大的素数,k为给定的正整数。对于任意给定的两两不同余的整数c1,c2,…,ck且(p,c1c2…ck)=1,一定存在模p的k+1个原根β1,β2,…,βk及α使得βi+α≡cimod p,i=1,2,…,k。显然当k=1时就是Golomb猜想。所以,该结果是Golomb猜想的进一步推广和延伸。     

基于IRLS的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构

现代谱估计方法能够反演基于几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)的模型参数，但不能处理非均匀不完备的雷达散射截面(radar cross section, RCS)数据。此外，通过暗室测量获取完备的RCS数据也需要较大的时空开销。针对上述问题，提出一种基于迭代加权最小二乘(iteratively reweighed least squares, IRLS)的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构方法。该方法将稀疏重构理论与GTD散射模型相结合，能够在RCS数据非均匀不完备的条件下反演散射参数和实现RCS重构。仿真数据和电磁计算数据用于验证所提方法的有效性，实验结果表明该方法对降低暗室步进频率RCS的测量成本和扩增雷达RCS数据具有重要意义。     

基于中文关键词提取的预案智能匹配方案

针对当下在公共社会领域中突发事件应急预案结构复杂、难以为决策者进行信息筛选、整合的热点问题,设计了一种基于中文关键词提取的预案智能匹配方案。该方案从预案的框架存储方式出发,分析了中文关键词的特征值与关键词权重调节因子的训练方法,并建立矢量空间模型来实现预案间的智能匹配。实验结果表明在预案智能匹配方案中运用此种中文关键字提取算法相比于传统tf*idf算法效果更佳。     

一个算术函数的均值估计

令d(n)=■,p(n)为n的最小素因子。本文的主要目的是给出平均值sum(1/p(n))(n≤x),sum(d(n)/p(n))(n≤x),sum(1/p(n))(n≤x,n≡l(q))及sum(d(n)/p(n))(n≤x,n≡l(q))的一个较精确的渐近公式.     

一个新的同余方程及其渐近解

研究了一个新的同余方程的渐近解，并给出了一个较为精确的渐近公式。     

L-函数的一种新型均值公式

对实数Q≥3,设正整数q≤Q,x表示模q的Dirichlet特征,L(s,X)是对应于X的L-函数,L'(s,X)表示L(s,X)对于复变量s的一阶导数。本文的主要目的是研究均值     

L函数的一类均值估计

设χ表示模q(>1)的Dirichlet's特征,L(s,χ)表示对应于χ的L函数,D.R.Heath-Brown在文献[1]中研究二次均值的渐近级数时,引入了如下函数:     

关于L——函数的积分均值公式

利用 Hurwitz zeta—函数的函数方程及其解析方法给 Dirichlet L—函数的二次均值的一个较强的渐近公式.     

一个类似于Dedekind和的四次均值公式

利用Dedekind和的性质,Dirichlet L—函数的性质以及解析方法研究一个类似于Dedekind和的四次均值,给出了一个较精确的渐进公式。     

关于Gauss和的2k次均值

利用特征和估计及其三角和方法给出了Ｇａｕｓｓ 和τ（ χ）的２ｋ 次均值的一个精确的计算公式－