巧记多音字(三十四)

正1.少——这位英俊少(shào)年有着常人少(sh o)有的冷静。2.鲜——这种鲜(xi n)花是市面上鲜(xi n)有的品种,所以价格比较昂贵。3.数——我们的数(shù)学老师可是学校里数(sh)一数二的教学能手。4.着——星期一,我们身着(zhuó)校服,戴上鲜艳的红领巾,列着(zhe)整齐的队伍,参加升旗仪式。5.长——丝瓜藤已经挂得老长(cháng)了,不知道什么时候藤上可以长(zh ng)出丝瓜来。6.场——刚刚下过一场(cháng)雨,场(ch ng)地上积满了水。可这并没有阻碍人们观看剧目的热情,     

巧记多音字(二十四)

正1.片——这部片(piān)子获奖了,老师让我们观看了其中的片(piàn)段。2.见——杨欣蕊在历史书上见(jiàn)到过一个成语,叫"图穷匕见(xiàn)"。3.间——这段时间(jiān)林远军每天都去锻炼身体,从来没有间(jiàn)断过。4.藏——杨欣蕊虽然藏(cáng)得很隐蔽,可     

k-集合上与算术函数关联矩阵的行列式

设S={x1,…,xn}是由n个不同元素组成的正整数集合,f是一个算术函数.用(f(S))=(f(xi,xj))表示一个n×n的矩阵,其(i,j)项为f在xi与xj的最大公因子(xi,xj)处的取值,用(f[S])=(f[xi,xj])表示另一个n×n的矩阵,其(i,j)项为f在xi与xj的最小公倍数[xi,xj]处的取值.若xi与xj的最大公因子(xi,xj)=k,1≤i≠j≤n,则称S是k-集合.本文主要给出了定义在k-集合上的矩阵(f(S))和(f[S])的行列式的计算公式.进而作为推论给出了det(f(S))|det(f[S])的条件.     

PA误差下半参数回归模型估计的均方相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei,1≤i≤n,利用最小二乘法和一般加权方法,定义了β,g(t)的估计量(β)n,(g)n(t).在误差为PA序列时,证明了(β)n,(g)n(t)的均方相合性.     

(ψ)-混合误差下半参数回归模型小波估计的γ阶矩收敛速度

考虑一类固定设计下的半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei,i=1,2,…,n,对于模型中的未知参数β和未知函数g(t)的小波估计(∧β)n和(∧g)n(t).,在{ei,1≤i≤n)是(ψ)-混合随机误差时,研究了(∧β)n和(∧g)n(t)的γ阶矩一致收敛速度.     

因子链上幂矩阵行列式的整除性

设S＝{x1,……,xn}是由n个不同正整数组成的集合,ε∈Z ,如果n阶矩阵的第i行j列元素是S中元xi,xj的最大公因数(xi,xj)的ε次幂(xi,xj)ε,就称这个矩阵是定义在S上的最大公因数的ε次幂矩阵,简记为(S)εn;如果n阶矩阵的第i行j列元素是S中元xi,xj的最小公因倍数[xi,xj]的ε次幂[xi,xj]ε,就称这个矩阵是定义在S上的最小公倍数的ε次幂矩阵,简记[S]εn为.如果S中元素满足1≤i≤j≤n有xi|xj,就称S是一个因子链.研究了对ε∈Z ,定义在任意因子链S上的幂矩阵(S)εn和[S]εn的行列式det(S)εn与det[S]εn间的整除性.     

巧记多音字(二十一)

正1.解——解(xiè)叔叔是解(ji)放军。2.冲——林远军冲(chng)出去老远了,又回过头来,冲(chòng)爸爸挤了个鬼脸。3.壳——地壳(qiào)运动引起的地震,会让地球表面像蛋壳(ké)一样破裂吗?     

巧记多音字(二十二)

正1.斗——爷爷叼着烟斗(du),看着我和林远军斗(dòu)蛐蛐儿。2.埋——道路被大雪埋(mái)住了,我不停地埋(mán)怨老天爷。3.转——他眼珠子一转(zhuàn),想出了一个好主意,转(zhun)身就跑。4.划——爸爸说,这个星期六的出游计划(huà)是带我们去颐和园的昆明湖划(huá)船。5.薄——这株薄(bò)荷看起来很单薄(bó)。6.弄——小弄(lòng)堂里,几个孩子正蹲在地上摆弄(nòng)小石子儿。7.查——我查(chá)了资料,金庸的原名叫查(zh)良镛。     

一个五点六边图的多部图设计

Kn(g)是一个完全n部图,G为一个不带孤立点的简单图.一个(Kn(g),G)-设计是将Kn(g)划分成边互不相交的子图,使得每一个子图都和G同构.本文讨论了一个五点六边图G的多部图设计存在性问题,证明了(Kn(g),G)-设计存在的充要条件是n(n-1)g2≡0(mod12)且ng≥5.     

关于最大公因子封闭集上的幂LCM矩阵的注记

设S={x1,…,xn}是由n个不同正整数组成的集合,e是一个实数. 如果对所有的1≤i,j≤n,有(xi,xj)∈S,则称S是最大公因子封闭的（GCD-closed）.第i行j列元素由xi和xj的最小公倍数的e次幂［xi,xj］e 构成的n×n 阶矩阵(［xi,xj］e）称为定义在S上的e次幂LCM矩阵. 作者证明了如果e≥1并且n≤7, 那么定义在最大公因子封闭集S上的幂LCM矩阵(［xi,xj］e)是非奇异的,从而证明了洪绍方教授2004年提出的一个猜想当n≤7,e≥1时是正确的.     

一类图的多重多部图设计的存在性

λKn(g)是一个λ重完全n部图,G为一个不带孤立点的简单图.一个(λKn(g),G)-设计是将λKn(g)划分成边互不相交的子图,使得每一个子图都和G同构.对一个五点六边图G的λ重多部图设计的存在性问题进行了研究,证明了(λKn(g),G)-设计存在的充要条件是λn(n-1)g2≡0(mod12),n≥3且ng≥5.     

巧记多音字(三十一)

正1.给——爸爸专门给(gěi)我做了介绍,什么叫"部队给(ji)养"。2.种——我种(zhòng)下的太阳花种(zhong)子,终于发芽了。3.间——这个房子里有一个衣帽间(jian),和它间(jiàn)隔一个房间(jian)的是储藏间(jian)。4.要——范老师要(yao)求我们,课堂上一定要(yào)保持好纪律。5.没——林立军还没(méi)反应过来,范老师就把他的变形金钢没(mò)收了。6.把——妈妈要我把(ba)菜刀刀把(bà)上的塑料纸撕下来。     

正相协误差半参数回归模型小波估计的强相合性

研究半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei(1≤i≤n),｛ei,1≤i≤n｝为正相协序列的未知参数β和未知函数g(t)小波估计的强相合性,得到它们的强收敛速度.     

S关于f的交矩阵

设(U,p)是偏序为p的偏序集,U是格,f是定义在U上的正实函数,矩阵[S]f=(sij)n×n,sij=f((xi,xj)p),而(xi,xj)p是xi,xj在格U中的交,xi,xj∈S,1≤i,j≤n.ΨS,f是定义在S上的一个广义欧拉函数,这里主要是得到det[S]f与ΨS,f之间的一些关系。     

LNQD序列半参数回归模型小波估计的强相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti) +ei(1≤i≤n),误差{ei,1≤i≤n}为平稳LNQD序列,研究了未知参数β和未知函数g(t)小波估计的强相合性,在一定的条件下,得到了合理的结果,把非参数回归模型的相应结果推广到半参数回归模型.     

定义在两个互素因子链上的交错Smith矩阵的整除性

设S={x1,x2,…,xn}是n个正整数组成的集合,a是正整数.如果一个n阶矩阵的第f行第j列的元素定义为(-1)i+j(xi,xj)a,其中(xi,xj)a表示S中的元素xi与xj的最大公因数的a次幂,则称这个矩阵是定义在S上的a次交错幂GCD矩阵,用(ASa)表示.类似可定义a次交错幂LCM矩阵ASa].作者证明...     

误差为NA序列的回归模型估计的r阶矩相合性

对非参数回归模型yi=g(xi)+ei(i=1,2,…,n),具体讨论误差为NA序列时,对g(x)给出一种加权核估计gn(x),研究gn(x)的r阶矩相合性。对回归模型yi=xiβ+g(ti)+σiei(i=1,2,…,n),讨论误差为NA序列时,给出β的最小二乘估计β,研究β的r阶矩相合性。     

关于三类五点图的多重完全多部图设计

λKn(g)是一个λ重完全n部图,G为一个不带孤立点的简单图.一个(λKn(g),G)-设计是将λKn(g)划分成边互不相交的子图,使得每一个子图都和G同构.应用GDD、加权和闭包等构造方法讨论G为三类五点图Gi(i=1,2,3)时(λKn(g),G)-设计对于任意λ的存在性问题,得到如下结论:(λKn(g),Gi)-设计(i=1,2,3)存在的充分必要条件是λn(n-1)g2≡0(mod 10),n≥2,ng≥5,其中i=1,2时(n,g,λ)≠(5,1,1).     

一类反向的Jensen不等式

设f是区间I上的一个可微凸(凹)函数.如果对于每个t∈I,有f′(t)>0或f′(t)<0;且在I上1/f′(t)为凸或为凹,那么对于所有的pi>0和xi∈I(i=1,2,…,n)成立不等式f∑ni=1pixi∑ni=1pi≥(≤)∑ni=1pif(xi)f′(xi)∑ni=1pif′(xi)　　还研究了等式成立的条件和若干相关的不等式.     

关于洪绍方的一个定理的注记

作者证明了洪绍方在1999年所得到的一个定理det[ψf,g,h(xi,j]≥f(d)g2(xk/d)在更一般的条件下仍然成立.