整数分拆中两个结论的证明

在讨论p（n）的Euler函数表达式基础上得到主要结论：∞∑k=1tk∞∏i=k＋1（I-ti）=1,并且给出了p（n）=∞∑k=1（-1）k-1p（n-3k^2-k/2）＋p（n-3k^2＋k/2）的另一种证明方法。     

黑龙江省大庆市的人口GM(1,1)组合预测模型

在大庆市2000年至2009年人口数据的基础上,分别应用线性回归,灰色系统GM(1,1)理论,构建了人口预测模型,并将预测值与实际值进行比较、分析,表明该模型误差较小,可应用于实践,从而更有效的对大庆市未来十年人口规模进行预测。     

一类free图极小零度的图结构

设是阶简单图,的特征值零的重数称为的零度.给出了一类free图当其零度达到下界0时的一类图结构,并证明图邻接矩阵具有A(G)={0/DT DC}形式时其零度达到下界.     

一类三种群捕食-食饵模型Hopf-Fold分支现象分析

对一类三种群捕食-食饵模型特征方程特征根的分布情况进行了讨论,给出了产生Hopf-Fold分支的条件及分支临界点（p ＊,τ0）的计算公式.数值结果表明该模型出现了周期解和种群爆发行为等复杂的动力学现象.     

层次分析法在构建金融投资模型中的改进应用

运用改进的层次分析法构造了金融投资的决策模型。针对金融投资中各个影响因素的特性,采用各风险因素的实际值的比值以及实际值平均值的比值作为比较尺度,给出了成对比较矩阵的改进方法。此法提高了模型的准确性以及评价结果的正确性,为金融投资决策提供了依据。     

最大权完美匹配的"原始-对偶"算法

给出了利用"互补松弛原理"以及"原始—对偶原理"在一个完全赋权二部图G=(X,Y,E,ω),ω≥0,|X|=|Y|=n中寻找最大权完美匹配的算法和过程.     

黑龙江省人口的GM(1,1)组合预测模型

在黑龙江省2001年至2007年人口数据的基础上,分别应用Logistic增长模型,灰色系统的GM(1,1)理论,构建了人口预测模型,并将预测值和实际值进行比较,分析,表明该模型误差较小,可应用于实践.其次,考虑到模型的确定性,将两种模型有机的结合起来,建立一种更加合理的符合实际的模型,以提高模型的预测准确度.最后,利...     

有向最短路的"原始-对偶"算法

给出了利用"互补松弛原理"以及"原始-对偶原理",在一个有向图D=(V,A,ω)中寻找顶点s到顶点t最短路的算法和过程.     

基于灰色系统预测的老龄化预测模型

在6次全国人口普查数据的基础上,利用灰色系统的GM(1,1)理论,构建了我国超过65岁人口的预测模型,得到了老龄人口比例的拟合函数,经检验残差小于0.1,并得到了未来老龄化程度的拟合函数,预测2050年我国老年人口比例将达到14.4%。利用此模型对未来人口增长率进行预测。