神经优化计算与ODE法

本文探讨了神经优化计算方法与常微分方程方法（即ＯＤＥ法）之间的初步联系，给出了求解Ｒ＾ｎ上线性及二次约束优化问题时它们之间具有的某些内在联系。     

任意初始条件ODE数值解的并行算法

应用Adams公式研究任意初始条件ODE数值解的并行算法,并给出相应计算次数估计。结果表明比用梯形公式和Runge-kutta方法更优越。     

ODE法在多目标规划中的应用

在一定条件下，从多目标规划问题的任一可行解的某邻域出发，建立了沿着所建立的常微分方程组的轨线，关于竞争变元总收敛到原多目标规划问题的（弱）有效解。     

任意初始条件ODE数值解的并行算法

应用Adams公式研究任意初始条件ODE数值解的并行算法，并给出相应计算次数估计。结果表明比用梯形公式和Runge-kutta方法更优越。     

Lienard方程x‘’＋f（x）x‘＋x=0周期解的进一步讨论

给出了Ｌｉｅｎａｒｄ方程ｘ”＋ｆ（ｘ）ｘ‘＋ｘ＝０存在周期解的一个充分条件和一个必要条件。     

关于三阶变系数线性微分方程的解

通过变量变换，将变系数线性常微分方程化为常系数线性常微分方程，再利用常数变易法，给出一类三阶变系数非齐线性微分方程的通解．     

常系数齐次线性微分方程组与其相应的差分方程组之间的联系

给出了求解常系数线性齐次微分方程组和常系数线性齐次差分方程组的一个方法,指出了这两种方程组之间存在的一个有趣关系。     

解Stiff常微分方程的精确指数拟合法

提出解Ｓｔｉｆｆ方程的精确指数拟合法，一个数值方法称为精确指数拟合法，如果将它用于试验方程ｙ‘＝λｙ，Ｒｅ（λ）〈０所得到的数值解对一切λ都是精确的。显然，精确指数拟合法的要求比Ｌｉｎｉｇｅｒ和Ｗｉｌｌｏｕｇｈｂｙ提出的指数拟合法更强。此外，我们建立解Ｓｔｉｆｆ方程的Ｅ稳定概念：一个单步方法说成是Ｅ稳定的，如果将它们用于试验ｙ’＝λｙ，Ｒｅ（λ）Ｍ０时的数值解满足ｙｎ＋１／ｙｎ＝ｅλｈ，可见精确指     

常系数线性微分方程组的一种简便解法

给出了常系数齐次线性微分方程组和常系数齐次线性差分方程组满足初始条件的求解公式。     

常微分系统的Robust收敛性

结合已有研究常微分系统解的Robust稳定性和Robust耗散性的方法 ,对系统dxdt =f(t,x) (f(t,0 ) =0 ) 的扰动系统dxdt=f(t,x) +g(t,x) (f,g∈C[I×SH,Rn] ,SH {x｜‖x‖ ≤H} ) ,研究了该系统具有Robust收敛性 .     

一类具有整数约束条件的数学规划问题的求解算法

给出了具有整数约束的数学规划问题的求解算法，而不论目标函数是线性函数还是非线性函数，此方法计算量比较小。     

利用运算矩阵数值求解常微分方程的改进方法

给出一种基于Haar小波积分运算矩阵求解常微分方程的改进方法,称之为区间分段法.在相同误差条件下,该方法计算速度更快,同时,对于不同的子区间,可根据精度的要求来设定离散点数,增加了应用的灵活性.     

深基坑支护桩弯曲分析的ODE求解法

从深基坑支护桩简化模型出发，建立弹性地基梁ＯＤＥ体系，综合运用ＯＤＥ变换技巧，将其控制方程、边界条件和连续条件化为标准区间上后，调用求解器直接求解．并对３ 种不同支撑情况的桩身挠度和弯矩作了分析比较．数值结论表明该方法简单明了且直接可靠，适用于岩土工程中线性或非线性ＯＤＥ体系问题的求解．     

数值算法更深层的理论分析

研究了数值计算方法中一类求解非线性方程组的并行算法，同时提出了一种新的并行算法，分析了新算法与传统算法的不同，讨论了新算法的加速比以及对存储的需求。研究的结果表明，新算法有较好的并行度和较低的存储的需求，可用于大规模的高性能计算。     

同伦连续方法及其在非线性规划中的应用

简述了同伦连续方法的发展概况及基本原理,详细介绍组合同伦算法并给出了算例.     

凸规划的动边界组合同伦方法及其收敛性

给出动边界组合同伦方法, 在Slater条件及一种强制条件下证明了同伦路径的存在性和收敛性. 与已有的组合同伦内点法相比, 去掉了初始点为可行集内点的限制条件. 数值例子表明, 此算法是有效的.     

高等院校VB程序设计教学方法改革与探讨

为了提高高等学校VB程序设计课程的教学效果,本文通过分析当前该课程的教学现状,结合社会需求以及学生的现状,根据自己在教学一线的教学体会,对高等学校VB程序设计教学提出一些自己的看法,希望能够有益于该门课程的教学效果提升,能够更加有效的提高学生学习的积极性,提升学生的编程能力,促进计算机教学的发展。     

C程序设计课程教学方法探讨

提出了在多媒体环境下,对程序设计课程中“先语法,后简单实例”的传统教学方法进行改革,在实际教学过程中采用“任务教学法”进行教学,激发了学生的学习兴趣,增强了学生学习的主动性,提高了学生使用所学语言解决实际问题的能力。