线性内动机理论(Ⅲ)线性内动机的图型和图形的线性实现

引言本文(Ⅲ)是前两部分(Ⅰ)和(Ⅱ)的直接继续。在这里,我们将在前两部分的研究的基础上,具体地刻划线性内动机的图型并全面地讨论图形的线性实现问题。本部分(Ⅲ)由§§7—8组成。在§7中,为了具体地刻划线性内动机的图型并全面地讨论图形的线性实现问题,我们研究了圈环中标准元素之连乘积的一般表达式和圈环中之一元素分解为标准元素因子之连乘积问题,讨论了这种分解的唯一性和可能性,并且在可能的情况下给出了这种     

关于线性內动机理論中的一个自由选取問題

§1.前言在线性内动机理论中,能否并如何线性实现一个事先不完全地给出的状态图形,是一个重要的综合问题.比方说,事先给出的图形仅仅是一个含有K个状态的顺向圈z_K.这样,整个线性内动机之状态图形的其它节点(状态)就成为自由选取(don’t care)的了,它们可以被任意地配置成适当的圈(非奇异情形)以至树形(一般情形).关于这一方面的一个问题是:给了一个顺向圈z_K,试求得以线性实现这个z_K的线性内动机的存储元件(单位延迟)的最小个数.Elspas在1959年提出了这个问题,但没有解决.本文将在作者以前的关于线性内动机理论的工作的基础上来讨论这个问题,     

线性内动机理论(Ⅱ)

引言本文的(Ⅱ)和(Ⅲ)部分是前部分(Ⅰ)的直接继续。在(Ⅰ)的一般的理论准备的基础上,以下的(Ⅱ)和(Ⅲ)部分将具体地刻划线性内动机的图型并全面地讨论图形的线性实现问题。本部分(Ⅱ)又是后部分(Ⅲ)的准备部分,集中讨论标准元素。标准元素相当于巡回     

线性自动机理论(Ⅲ)——状态迁移图型(非奇异情形)

本文本部分在前面结果的基础上,来全面刻划非奇异线性自动机的图型,并确切回答图形的线性实现问题。即是,给出线性自动机图型的一般表达形式,给出一组平面图形得以实现为线性自动机之图型的充要条件或特征性质,并在得以实现的情况下求出实现所给图形的线性自动机。     

线性自动机理论(Ⅳ)——状态迁移图型(非奇异情形)

本文本部分在前面结果的基础上,来全面刻划非奇异线性自动机的图型,并确切回答图形的线性实现问题。即是,给出线性自动机图型的一般表达形式,给出一组平面图形得以实现为线性自动机之图型的充要条件或特征性质,并在得以实现的情况下求出实现所给图形的线性自动机。     

线性自动机理论(Ⅴ)——状态迁移图型(一般情形)

本文给出一般线性自动机图型的一般表述形式,给出一组平面图形得以实现为一般线性自动机之图型的充要条件或特征性质,并在得以实现的情况下求出实现所给图形的一般线性自动机。     

线性图形的拓扑性质检测算法研究

拓扑性质具有对图形的平移、伸缩、旋转的不变性。因此，拓扑性质检测在机器视觉及模式识别领域有十分重要的意义。本文以着色算法为基础，给出了一种可以检测线性图形拓扑性质的算法。     

带有退化维护和退化工件的单机排序问题

对带有维护活动和工件退化的单机排序问题进行研究。机器需要在某一个时间段内进行维护以提高其加工速度,且在这段时间内机器不能加工任何工件。机器维护后恢复到初始状态,工件的退化效应重新开始,其中机器的维护时间是维护开始时间的线性非减函数,工件的实际加工时间是与其特定位置有关的退化函数。目标是找到机器的最优维护位置、极小化时间表长。对于单机情形,给出了最优排序的一些性质。在特定条件下,证明了最优排序与工件排序无关,最优维护活动排在给定排序的中间位置。     

线性自动机理论(Ⅰ)——状态迁移图型——非奇异情形

本文在线性内动机的图型理论的基础上,进一步研究了线性自动机的图型,证明了在每个输入之下,自动机的图型只是顺向圈偶尔“略有”变化,即内动机的若干圈“归拢”而成自动机的一些倍数长的圈。     

标准图形法求解相机镜头非线性畸变的研究

通过分析和实验,认为光学镜头产生非线性畸变的主要原因是透镜组合时的轴间距误差,提出了把排线性畸变形的求解独立于相机其他参数求解的方法,在机器视觉的研究和应用中,首先对图像进行校正,然后直接采用线性处理方法求解相机的内部参数和外部参数,为实现上述方案,研究了一种求解非线性畸变参数的方法－标准图形法,并详细介绍了这种方法的基本思想、具体和计算方法,实验证明,利用这种方法求解非线性畸 数精度高且实用、可靠。     

也谈道德评价的根据

我们评价一个人的善恶,到底从哪些方面来看,怎样看呢?这是伦理学上关于道德评价根据的一个争论不休的问题。动机论者只看动机,效果论者只看效果,而动机和效果的统一论者则认为:动机和效果是一对矛盾的两个方面,两者既对立又相统一,因此,道德评价要“通过效果查动机,联系动机看效果”。显然,动机和效果的统一论者批判地继承了动机论、效果论者的合理因素,把动机和效果辩证地统一起来进行行为的道德评价,是伦理学上关于道德评价根据问题的重大变革和发展。但是,动机论、效果论以及动机和效果的统一论三者的共同缺陷是:忽视了行为过程在道德评价中的积极作用。在研究道德评价时,不仅要     

机器换人喜忧参半

“机器换人”是推动传统制造业实现产业转型升级的重要抓手,是以现代化装备提升传统产业,推动技术红利替代人口红利,促进经济持续增长的动力之源.然而面对复杂多变的国际经济形势,大规模机器换人是否影响就业?相较发达国家“再工业化”和“制造业回归”热潮,中国机器人产业能否真正具备产业化和自主创新的能力?     

电力系统异构应用系统集成中的图形互操作

讨论了电力系统图形信息共享和互操作问题,对图形信息交互中涉及的关键技术问题做了进一步的研究.通过对比分析CCAPI的SVG图形中心和CIM域中心图形交换方案,建议采用图形中心方案,并进一步研究了图形中心交换方案中利用SVG定义电力系统图元,利用本体技术和语义信息模型来实现一对象多图,利用IEC61850保护逻辑节点来扩展CIM及相应图形的方法.研究结果将有助于电力信息集成的全面化,为构建更完善的电力信息一体化系统提供了技术手段.     

浅析马克思关于"人的全面发展"理论

人的全面发展理论是马克思主义哲学关于人的学说的重要组成部分,也是近年来哲学界普遍关注和研究的热点问题之一.马克思关于"人的全面发展"理论,内容丰富,理论深刻,涉及范围广.对这一学说的认识和理解,可简单地概括为:马克思是如何提出人的全面发展理论?这一理论又有什么客观必然性?其内容又包括哪些?实现的条件是什么?     

排序论中工件和机器的对偶性 (运筹学与控制论)

提出排序问题中工件和机器的对等性,定义排序问题的对等排序,列举单台机器排序问题和多台机器自由作业排序问题的对等排序;在此基础上,把工件和机器看成是对偶的双方,研究这两者的对偶性,进而提出排序问题的对偶排序;研究排序问题与其对偶排序之间的关系——对偶关系,可能是排序论研究的新方向。     

排序论中工件和机器的对偶性

提出排序问题中工件和机器的对等性,定义排序问题的对等排序,列举单台机器排序问题和多台机器自由作业排序问题的对等排序;在此基础上,把工件和机器看成是对偶的双方,研究这两者的对偶性,进而提出排序问题的对偶排序;研究排序问题与其对偶排序之间的关系——对偶关系,可能是排序论研究的新方向.     

带有恶化效应和维修恶化的单机工期指派问题

研究了同时带有恶化工件和机器恶化维修的单机工期指派问题。工件的实际加工时间是与工件基本加工时间和工件在排序中的实际加工位置相关的一般函数。机器维修时间与其开始维修时间有关,是其线性恶化函数。研究的目标函数是加权提前、延误和工期之和,目的是确定工件的最优加工顺序、公共工期及维修位置,使目标函数最小。将此问题转化为指派问题,从而证明了该问题在多项式时间内是可解的。对于问题的一种特殊情况进一步给出了一个复杂性为O(n2log n)的最优算法。     

思维的点线面——论知识的碎片化与整体化问题

 知识的碎片化与整体化问题，也就是专业化与系统化问题，与个人和社会的发展息息相关。1946年后，随着时代的发展和进步，科学技术发生了全面的、根本性变革。科技有如下特征：（1）科学研究主流是专业化，专业越分越细，导致知识的碎片化。（2）信息革命带来了大数据时代，以大数据为基础和以新算法为桥梁的知识创新，推动了所有领域的科技革命。在小数据时代，可以应用简约的方程式建立系统稳态时主要组元的相互作用模型。但是，通过简约的方程式难以描述复杂系统的行为和相变。大数据时代给现代科学的变革带来了新机遇。（3）科学技术的研究路线发生了从寻找普适规律到寻找数据和新算法的巨变。（4）算法研究使机器的学习和思考能力超过了人类的平均水平，人工智能研究的突破可能使人的价值发生贬值。2014年提出的对抗生成算法模拟人类寻找规律的思维，表明智能计算机已经可以代替科学家去找规律，其速度和效率可能打败了大多数科学家。如果科学家不能比智能计算机聪明，只能给机器打工。要与智能计算机比赛，还是准备快乐地给机器打工?     

对宪政及其在中国实现的一点思考

对宪政问题进行探讨,其用意多是为我国宪政之实现服务。宪政作为西方文明的产物,其在我国究竟有无实现之可能及其实现路径与西方有何异同,这都是我们需要研究的问题,本文就这些问题谈一下自己的思考。首先考察了宪政在西方产生的根源;其次对西方宪政之真义进行理解,以防建立起来的体制图有宪政之形而无宪政之实;最后,在我国目前情况下就宪政之实现路径谈一些看法。     

带有退化和资源约束的不同类型机排序问题

讨论带有线性退化和线性资源约束的不同类型机排序问题。每个工件都有一个基本加工时间。工件的实际加工时间是与他的基本加工时间、开始加工时间、实际加工位置以及被分配的资源量相关的一般函数。分别讨论了2个排序问题,一个目标函数为每台机器的最大完工时间、总完工时间、加工时间绝对差以及资源分配之和;另一个目标函数为每台机器的最大完工时间、总等待时间、等待时间绝对差以及资源分配之和。目的是同时确定最优资源分配和工件最优的加工顺序,从而使每个目标函数极小化。通过将每个问题的目标函数转化为对应的指派问题,进而求解,并证明每个问题都是在多项式时间内可解的。