关于两个线性递推序列

用发生函数的办法考察了线性递推关系bi,j=αbi-1,j βbi,j-1和ci,j=αci-1,j βci,j-1 αβci-1,j-1的特殊情况所确定的矩阵B和C,得到了矩阵B,C的分解B=P[α](bo,oI ωE)PT[β],C=P[α]DPT[β]和相应行列式的值.发现B,C与Pascal矩阵P有着紧密的联系.     

一类算子方程逼近解的加速收敛

在文的基础上,通过改进一致u0-凹算子所满足的条件,使迭代列能以更快的速度收敛于算子方程Ax=x的正解x。     

组合数丢番图方程[2x]=[4y]的正解

运用递推序列法，给出组合数丢番图方程[x2]=[y4]的一个初等解法．     

特殊非线性递推数列通项求法的进一步探讨

研究级数通常以通项为基础．本文对某些级数的通项用方程满足的关系式给出的情况，研究如何求解通项的表达式．文中对两种特殊非线性递推数列的通项求法进行探讨。     

关于sumfromi=1ton(Ai+B)~k

利用生成函数的方法得到的一些性质和定理.     

任意m×n阶cobweb网络的等效电阻研究

采用递推变换(RT)方法研究了一类任意m×n阶cobweb网络的等效电阻.首先采用网络分析建立递推矩阵方程模型(包括边界条件方程模型),其次构造矩阵变换获得矩阵的特征值和特征向量以便获得矩阵方程的通解与特解,最后利用矩阵逆变换给出支路电流的解析解,从而获得任意m×n阶cobweb网络任意2节点间的等效电阻公式,所得结果是由特征值构成及单求和表达.作为公式的应用,给出了等效电阻公式在特殊情形下的数个结果,并且给出了任意半无限和无限情形时的数个新的等效电阻公式,在与其他结果比较时发现了一个新的三角函数恒等式.     

网络参与者见面概率的迭代估计方法北大核心CSCD

针对网络参与者见面概率的估计问题,引入效用分析的方法,并将效用函数的估计问题与logistic回归分析相联系.在深入分析网络参与者链接形成过程的基础上,提出了迭代估计算法.进一步给出了该方法的基本算例,并在合著者网络中进行了方法的应用研究.结果表明该方法能够实现对网络参与者见面概率进行估算的研究目标,有助于优化网络的整体产出,可行并实用.     

用扰动逼近算法解广义混合拟-似变分不等式组

引入和研究了一类广义混合拟似变分不等式组，借助η-次微分及η-逼近映射，给出了求此类变分不等式组的近似解的扰动η-逼近算法，并证明了此类变分不等式组的解的存在性及算法的强收敛性。     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.