L-函数的一个加权均值定理的证明

主要利用经典的Kloostermann和估计与解析方法研究了DirichletL 函数的一次加权均值 ,得到一个均值分布的渐近公式∑χ≠χ0 ｜S(m ,n ,χ ,q) ｜2 ｜L(1,χ) ｜=φ2 (q) ∑∞n =1′r2 (n)n2 +O(q32 +ε)     

Dirichlet L-函数倒数的2k次加权均值

利用三角和估计、特征和估计与解析方法，研究Dirichlet L-函数倒数的2k次加权均值.证明了当整数ｑ≥２，实数Ｑ＞１时，对任意的正整数ｋ和ｍ，且(ｍ，ｑ≤Ｑｑ）＝１，有加权均值公式ｑ≤Ｑ(Ａｋ（ｑ）)/(φ２（ｑ）)ｘｍｏｄ　ｑ(｜Ｇ（ｍ，ｑ）｜２)/(｜Ｌ（１，ｘ）｜２ｋ)＝（１５/π２）ｋＱ＋Ｏ（Ｑ1/2＋ε）．     

关于Dirichlet L-函数的倒数的加权均值

利用特征和估计、三角和估计与解析方法，研究了Dirichlet L-函数的倒数的偶次幂的加权均值，得到一个较强的均值分布公式：∑／q≤QD^k(q)/ψ^2(q)∑/xmodq|G(m,x)|^2/|L(1,x)|^2k=(15/π^2)^kQ O(Q^1/2 ε）。     

Hurwitz zeta-函数的均值公式

设ζ(s，α)为Hurwitzzeta-函数.当Re(s)＞1时，定义ζ(s，a)＝     

模n剩余系中LehmerDH数的同余性

设奇数n≥3存在原根,对每一整数1≤a＜n且(a,n)=1,一定存在唯一整数1≤＜n,使a≡1(modn).若a与具有相反的奇偶性,称数a为Lehmer DH数.本文的主要目的是利用Kloostermann和估计等,研究模n剩余系中Lehmer DH数的同余性.     

磷脂脂肪酸谱图分析方法及其在环境微生物学领域的应用

 传统的微生物鉴定和群落分析方法建立在微生物纯种培养分离的基础之上。但是在自然环境中,99%以上的微生物未能通过人工培养,在微生物的分析和研究中存在很大的局限性。与传统的基于培养基的微生物分离技术以及生理学方法和分子生物学方法相比,基于现代生物化学技术——脂肪酸可作为生物标记物而发展起来的磷脂脂肪酸谱图分析方法(PLFA)具有不依赖于培养体系影响,能够直接有效地提供微生物群落中的信息;脂肪酸成分不受质粒数量的影响,试验结果客观、可靠;试验条件要求低、操作难度小、测试功能多;由脂肪酸谱图可以对整个微生物群落进行定量描述等诸多优点,在环境微生物学领域的应用日趋广泛。本文综述了PLFA谱图分析方法及其在环境微生物学领域的应用,包括在微生物检测、鉴定和微生物多样性研究中的应用。     

一种同余方程在模p原根中的解

设ｐ为奇素数，对给定的正整数１〈ｋ〈ｐ且，（ｋ，ｐ）＝１，本文主要研究同余方程ａ＋ｂ≡ｃ对模ｐ的原根ａ和ｂ的解数问题，给出了两个有越的渐近公式。