一个更精确的现实性动态神经网络模型

神经元的功能主要由突触后膜，胞体膜和始段膜三种膜结构的不同活动特性决定的。根据这三种膜结构的电生理性质及其形态结构提出了一个比较精确的现实性动态神经网络模型。计算机仿真结果表明这个模型在具有比较简明的形式及较小的计算量的同时，能较全面地反映神经元的活动特性。     

褐煤半焦气化制造合成氨原料气的研究

这一课题的研究,是对国民经济具有一定的意义,目前我国农业上大量的需要化学肥料,特别是要大量的氮肥来支援农业生产,我们的研究正是与此有关的一个课题,从经济上讲,假如能在一个设备中直接制得合成氨的粗原料气,那就可以比现在的生产方法节省设备,减少投资和操作费用,因而也就可以使合成氨的成本降低。     

关于方程sumk=0ton(b-2~rk)~l=sumk=1ton(b+2~rk)~l

本文证明了:设 l、n、b、r 为正整数,方程 (b-2~rk)~l= (b+2~rk)~l 仅有正整数解 l=1,b=2~rn(n+1)和1=2,b=2~(r+1)n(n+1).     

蟾蜍肌梭的数学模型

一、引言生命机体通过各种感觉器官、大量感受器来获取外环境和内环境的各种信息,从而使机体和环境之间有可能达到高度的统一。对于各种感受器形态上以及功能上的定性描述,前人已经作了许多细致的工作。但是感受器作为机体的信息接收和信息转换的装置,尚有许多工作要做。从刺激-反应的关系上去定量的研究感受器的动力学特性,给出它的同态模型,则是其中的一个重要方面。自从1926年Adrain用电子学仪器从神经纤维上记录感受器对外界刺激的应答所发放的冲动以后,许多人用这种方法对各种感受器进行了很多生理学方面的工作,本文所用的方法也大体上属于此范畴,只是为了便于分析其动力学性质起见,采用了特殊形式的刺激。本文试图用黑箱理论来研究蟾蜍肌梭的动态特性,寻求系统的传递函数。     

丢番图方程Σ（n—1）／k=0（1＋gk）^r=（1＋gn）^r

本文用初等方法证明了：当ｎ，ｒ为正整数，ｓ为非负整数，ｇ＝８０ｓ＋７３，丢番图方程Σ＾（ｎ－１）ｋ＝０（１＋ｇｋ）＾ｒ＝（１＋ｇｎ）＾ｒ无整数解。