标号基因组间重组距离的一个线性时间算法

考虑的基因组的进化基于两种形式：基因组中染色体之间的移位(translocation)和染色体内部的翻转(reversal)．研究了标号基因组间的重组问题：求一个标号基因组进化成另一个标号基因组所需最少数目的移位和翻转，这个数目叫做重组距离．给出了求“共尾”标号基因组间重组距离的一个线性时间算法，从而改进了Hannenhalli和Pevzner的O(n^2)算法，其中n是基因组中基因的个数．     

基于基因次序的基因组问距离的计算

给出了计算两个具有相同内容、不同次序的基因组之间距离的算法.给定一组内容相同、次序不同的基因组,构造一个完全图,寻找一个基因组使得它与给定的各个基因组之间距离的累加和达到最小,这个问题可以转化为偈P问题.利用最小生成树方法找到一个中心基因组,接下来构造断点图,最后利用断点图来计算集合中的每一个基因组和中心基因组之间的距离.     

线性网络系统的有向树解

本文提出用有向树求解线性网络系统的新的拓扑方法。在所构造的图上找到所有的有向树便给出线性方程组的解,而不需要求有向2树。本文提供的方法用于求符号网络函数,也可用于数值计算,具有精度高和节省存贮的优点。它特别适宜于大型稀疏方程组的求解。     

关于等腰四面体有向距离的一个定值性质

给出空间任意一点到等腰四面体4个面有向距离的一个定值性质.     

含有反转、删除或插入操作的部分排序基因组重组

Zheng等给出了一个只含有反转操作的部分排序基因组重组的算法.本文推广了这一结果,给出了允许有删除或插入操作的两个含有不同基因集合的部分排序基因组重组的算法.     

基于有向无环图的时间——费用优化调度算法

在网格计算环境中,基于时间限制和费用最小的有向无环图（DAG）调度算法,运用了经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行。该文综合考虑时间、费用以及任务间的优先关系等诸多QoS需求,提出了基于有向无环图的优化调度算法。通过仿真实例,论证了该算法的优越性。     

R~n空间中超平行体体积的计算

以斜对称和多重线性贯穿矢量积、体积、行列式三个数学实体,说明矢量积、n个n维向量所张成的平行2n面体的有向体积与行列式都具有斜对称和多重线性,进一步说明平行2n面体的有向体积是一个具有斜对称和多重线性的实数值函数,可表示为一个n阶行列式。     

基于边被收缩图的有向有环图有向割集求解算法

为了提高有向有环图有向割集生成算法的效率,通过收缩有向有环图环路中的边将有向有环图转换成带收缩顶点的有向无环图,并使得生成有向无环图有向割集的算法可以生成有向有环图的有向割集.在理论上分析了本文提出的算法的时间复杂度和空间复杂度,并进行了实验测试.理论分析和实验测试的结果表明本文提出的算法是很高效的.     

树网络上的最优有向连接问题

有向网络上的最优有向连接问题是寻求从若干起点到若干终点的连接方式,使连接费用为最小。已知此问题是NP一困难问题。目前的一个研究方向是探讨存在多项式时间算法的特殊情形。本文研究了这样的特殊情形：树网络上所有起点处于同一条路上,建立了多项式时间算法。     

线性空间的距离特征及应用

好的纠错码在很大程度上依赖于抽象代数的有力的和完美的结构,线性空间理论就是纠错编码的重要基础之一.本文将系统地研究线性空间的扩展和距离特征,并给出了几个应用实例.结果表明:本文的研究结果对于纠错码的构造是十分有用的.     

计算两个凸多面体间距离的一个新算法

文章讨论了计算两个凸多面体间的距离的问题。首先分析了不相交凸多面体间的距离的特点，证明了该距离恰是其公垂线段的长度，再利用正交投影把确定此距离转化为一个优化问题。给出了此优化问题的两种解法——5变量的线性观划算法和2变量的区域搜索算法，并对计算复杂性进行了分析。该方法的优点是存储量小，只需存储凸多面体的顶点信息，并可推广来确定移动凸多面体间的距离及一个凸多面体的最大(小)跨度。     

一种计算TCM码的欧几里德距离和乘积距离的方法

提出了计算非规则篱笆图的最小欧几里德距离和最小乘积距离的一种有效算法，该算法是在Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的基础上，对起始于任意状态和终止于任意状态所有参考路径上的距离进行了计算，求得最小欧几里德距离和最小乘积距离，它适用于搜索斯信道和衰落信道中的ＴＣＭ好码。     

线性规划的一种线性算法

引入投影坐标表达约束平面的法向量间的特殊线性关系，以此投影坐标表出线性规划解的最优性和可行性条件，导出一种线性迭代算法，其特点是：（１）首先面向最优性；（２）无需处理非负性；（３）解的过程是降维的。     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

基于Viterbi算法计算TCM码欧氏自由距离的有效方法

提出了计算格形编码欧氏自由距离的一种有效算法，该算法是依据Viterbi算法，取全零路径为参考路径进行计算，求得准规则码的欧氏自由距离，它适用于搜索高斯信道中的TCM好码。     

构造二维正交函数的一种方法

本文给出了构造二维正交函数的一种方法且得到了四个递推关系,这些正交函数有广泛的应用,其中我们得到了从Ｌ＾２ｗ「ａ,ｂ」＊「ｃ,ｄ」的线性子空间到ｆ∈Ｌ＾２ｗ「ａ,ｂ」＊「ｃ,ｄ」的最佳明显表达式。作为推论,我们得到了二维正交多项式且Ｐ＾ｍ是次数小于等于ｍ的多项式空间中到ｆ∈Ｌ＾「ａ,ｂ」＊「ｃ,ｄ」的Ｌ２最佳逼近多项式,且当ｆ∈Ｃ「ａ,ｂ」＊「ｃ,ｄ」,ｍ→∞时,     

一种面向数据密集型计算环境的聚类算法

针对数据密集型计算环境下数据具有海量、分布、异构、高速变化等特点,分析传统的基于密度的分布式聚类(Density Base Distributed Clustering,DBDC)算法,借助MapReduce编程模型,提出一种新的分布式聚类算法,采用局部和全局的方式处理海量、异构数据,解决具有以上特点的数据密集型计算环境下数据的分析挖掘问题。得出算法的复杂度为O((nlog2n)/p),实验验证在数据量与节点数变化时算法具有较高的稳定性和可伸缩性,与原算法对比该算法具有较高的准确度。     

求取点到Bézier样条曲面的最短距离

利用Bézier曲面的凸包性和快速离散性,并应用曲面片的细分原理,提出一种计算空间一点到曲面的最短距离的算法,算法的可靠性在实践中得到了检验。     

一种新的线性规划不可行内点算法

提出了一个新的求解线性规划问题的不可行内点算法,这个算法每一步只须解一个线性方程组,算法是基于路径跟踪算法思想,适当选取初始点,算法至多可在Ｏ（ｎｌ）迭代步获得ε－可行性和ε－互补性,算法具有每一步的计算量少的特点。     

一种线性比式和问题的对偶界方法

对一般线性比式和问题（P）提出了一种全局优化算法,此方法利用拉格朗日对偶中的弱对偶定理建立原问题（P）的线性松弛规划,运用分枝定界方法只需解一系列线性问题。从理论上证明了算法能收敛到线性比式和问题的全局最优解。数值计算结果表明提出的方法是可行的。