蕴含K_(1,2,3)可图序列的最小度和

经典Tur醤型问题的变形:确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π是蕴含H可图的.确定了当n≥6时的σ(K1,2,3,n).     

蕴含Kr,s,t可图序列的一个极值问题

Gould,Jacobson和Lehel考虑了下述经典Turán型极值问题的一个变形对于给定的图H,确定最小的偶数σ(H,n),使得每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π都有一个实现G包含H作为子图.本文确定了σ(K1,2,2,n),8≥n≥5,及当n≥6时,σ(K2,2,2,n)之值,其中Kr,s,t是r×s×t完全三部图.     

蕴含K_(1,5)+P_2可图序列的刻画

对于给定的图H,如果度序列π有一个实现包含H作为子图,则称π是蕴含H可图的.考虑了下述经典Tur偄n型极值问题的变形:确定最小的偶整数σ(H,n),使得每个满足σ(π)≥σ(H,n)的n项可图序列π=(d1,d2,…,dn)是蕴含H可图的,其中σ(π)=∑di from i=1 to n.并在此基础上刻画了蕴含K1,5+P2可图序列,确定了当n≥7时,σ(K1,5+P2,n)的值.关键词:图;度序列;蕴含K+P可图序列     

蕴含K1，1，3的正可图序列的最小度和

Gould R J等人考虑了下述经典Turán型极值问题的变形对于给定的图H,确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项正可图序列π=(d1,d2,...,dn),当σ(π)=d1+d2+...+dn≥σ(H,n)时,π有一个实现G以H作为子图.本文完全确定了σ(K1,1,3,n)之值,其中Kr,s,t是r×s×t完全三部图.     

蕴含K3,s-ke的可图序列

考虑经典Turán型问题的变形:确定最小的正偶数σ(Kr,s-ke,n),s≥r≥k≥1,使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1 d2 … dn≥σ(Kr,s-ke,n)时,π是蕴含几乎完全二部图Kr,s-ke可图的,即Kr,s-ke是从完全二部图Kr,s中删去k条边后所得的图,而这k条边构成Kr,s的一匹配.然后确定出当r=3,s≥4且n充分大时,σ(Kr,s-ke,n)的值.     

蕴含Fk1,k2,1-可图序列

Gould, Jacobson和Lehel考虑了以下变形: 给定图$H$, 求最小偶整数, 使得所有满足σ(π)=d1+d2+…dn≥σ(H,n)的n项序列π(d1,d2,…,dn)有一个G实现含子图H. 设FK1,K2,1是K1个k3和k2个共一个顶点的图. 在本文中我们求出了当K1≥1,K2≥1和n≥max{9/2K12+7/2K1-1/2,2K1+K2+1}时, σ(FK1,K2,1,n)之值.     

蕴含扇图的可图序列的最小度和

设Fr是r个顶点的扇图,则对每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),蕴含扇图F5的可图序列的最小度和σ(F5,n)=4n-4,n≥5.     

蕴含一类图论性质的可图序列

设σ（Tm,k,n）是最小正偶数,使得所有满足σ（π）=d1＋d2＋…＋dn≥σ（Tm,k,n）的n项可图序列π是蕴含Tm,K可图的,即π（d1,d2,…,dn）有一个实现含一直径为k的m阶树．考虑了σ（Tm,k,n）之值问题,并确定了当k=3且n充分大时σ（Tm,3,n）的值．     

蕴含K3∪K4的可图序列（英文）

对于给定的图H,若存在可图序列π=(d1,d2,…,dn)的一个实现包含H作为子图,则称π为蕴含H-可图的.本文给出了可图序列π=(d1,d2,…,dn)蕴含K3∪K4可图的一个充分条件,其中K3∪K4是恰好有一个公共顶点的K3和K4的并图.     

关于蕴含K_(1~r,s)可图序列的一个充分条件

设K_(1~r,s)为k_1×k_2×…×k_(r+1)的完全(r+1)部图,其中k1=k2=…=kr=1,kr+1=s.将YIN提出的蕴含K12,s、K13,s可图序列的一个充分条件推广到一般情况,给出了s≥r≥2,n≥s+r条件下,n项可图序列π=(d1,d2,…,dn)蕴含K1r,s可图的一个充分条件.     

杏南地区PⅠ-SⅡ油层组高分辨率层序地层学研究

为了确保大庆油田二次开发及三次采油的顺利实施,重新开展了杏南地区主要油层的高分辨率层序地层划分和对比的分析和研究工作。运用高分辨率层序地层学原理对不整合面、整合面、初次湖泛面及最大湖泛面等各级界面进行识别和对比。通过对层序边界形成机理、识别方法及标志、边界类型及特征等方面的研究,结合各级层序内部结构特征,建立研究区目的层的等时地层格架。依据各级层序界面标志,研究区目的层被分为2个长期基准面旋回LSC1和LSC2;3个中期基准面旋回MSC1、MSC2及MSC3;35个短期基准面旋回。     

A Property of m-Tuplings Morse Sequence

0 IntroductionLeSt= u{s0fi r,s1t}i nbter oad tuwceotlheettemr-st ualpplihnagbse tM aonrdse Sse*qubeen tchee. frLeeetmonoid generated byS. Consider the following homomor-phismonS*,σ∶0→01m-1,1→10m-1,where 0m-1(respec-tively 1m-1) representsm-1 consecutive 0 (respectively 1)digits . Thusσn(0) asn→∞, we define aninfinite sequenceu=u0u1…un…∈{0 ,1}N,whichis calledthem-tuplings Morsesequence. Obviously,the casem=2 yields the Thue-Morsesequence and this sequence has been studied intensiv…     

Lucas数列的模数列的一组周期

Lucas数列的模数列是与模m相关的周期数列。根据Lucas数列的模数列和周期的定——利用初等数论的相关知识,讨论了Lucas数列的模数列的周期性,证明了当模m是小于20的不同的素数2,3,5,…,17,19时,Lucas数列的模数列{bn(m)}的周期分别是3,8,34,16,10,28,36,18。     

三种跳频码序列的仿真及其性能分析

本文对FH通信系统中的三种跳频序列：m序列，RS序列及混沌序列分别进行了仿真，并且从纵向和横向上定量地比较了它们的性能．从总体上看，混沌序列码要优于其它序列，更适合在实际跳频系统中应用．     

无约束最大子序列求和改进算法

给出了无约束最大子序列求和的一种改进算法,在不增加复杂性的前提下,突破了美国Mark A llen W eiss教授在约束条件下对该问题求解的算法,即该算法不能计算所有整数为负数情况下的最大子序列和(否则,结果视为0),从而解决了针对所有整数的无条件约束最大子序列的求和问题.     

无约束最大子序列求和改进算法

给出了无约束最大子序列求和的一种改进算法，在不增加复杂性的前提下，突破了美国Mark Allen Weiss教授在约束条件下对该问题求解的算法，即该算法不能计算所有整数为负数情况下的最大子序列和（否则，结果视为0），从而解决了针对所有整数的无条件约束最大子序列的求和问题．     

算子Fredholm序列的性质

讨论算子Fredholm序列的性质，并且得到一致收敛的有界线性算子序列为算子（上半，下半）Fredholm序列的等价条件，这也是单个（半）Fredholm算子情形的推广．     

一类由交织方式构造的零相关区序列偶集

在QS-CDMA系统中,使用零相关区(ZCZ)序列偶能够避免共信道冲突和多址干扰,文中提出了一种利用最佳二进序列偶通过交织技术构造ZCZ序列偶集的新方法,它能够在一定范围内任意选择零相关区的长度,构造出具有不同零相关区长度的ZCZ序列偶集.     

Assembly Sequence Planning for Mechanical Products

A method for assembly sequence planning is proposed in this paper. First, two methods for assembly sequence planning are compared, which are indirect method and direct method. Then, the limits of the previous assembly planning system are pointed out. On the basis of indirect method, an improved method for assembly sequence planning is put forward. This method is composed of four parts, which are assembly modeling for products, assembly sequence representing, assembly sequence planning, and evaluation and optimization. The assembly model is established by human machine interaction, and the assembly model contains components' information and the assembly relation among the components. The assembly sequence planning is based on the breaking up of the assembly model. And/or graph is used to represent assembly sequence set. Every component which satisfies the disassembly condition is recorded as a node of an and/or graph. After the disassembly sequence and/or graph is generated, heuristic algorithm - AO* algorithm is used to search the disassembly sequence and/or graph, and the optimum assembly sequence planning is realized. This method is proved to be effective in a prototype system which is a sub-project of a state 863/CIMS research project of China - ‘Concurrent Engineering’.