互补问题中Gauss-Newton方法全局收敛性的推广(英文)

研究了由Subramamian为求解互补问题提出的阻尼Gauss-Newton方法的收敛性质，在较弱的条件下，给出了一个全局收敛效果，这个结果是Subramanian PK (1993)和（1997）中相应结果的一个推广。     

化学信号滤波的小波新技术

提出了一种基于墨西哥帽小波的信号滤波的新方法－MWDA。它是一种化学计量技术，易于操作，被成功地应用到分析化学信号的处理中，MWDA即使处理信噪比为1的高噪声音信号，仍能莸满意的结果。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

广义互补问题及其约束优化问题的转化形式

对于广义互补问题，本文给出了它的约束优化问题的两种转化形式，讨论了它们的KKT点为原问题的解的充分条件．     

基于代数变换求解P0阵线性互补问题的不可行内点算法

基于代数变换和KMM算法的框架,通过在牛顿方程中嵌入一种自调节功能,提出了一种新的求解P0阵线性互补问题的不可行内点算法,并证明了该算法的全局收敛性.     

卡尔曼滤波过程的稳定性研究

卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证实际的滤波器算法具有收敛性,而传统的关于滤波发散的判定方法是基于量测不能出现野值这一严格的假设条件,具有一定局限性;并且通常关于滤波发散只是一种定性的描述,具有一定模糊性。为此,考虑到量测可能出现野值的情况,从滤波发散的具体数学形式出发,提出了卡尔曼滤波过程的稳定性概念,在此基础上给出了滤波发散的判定定理,既消除了通常关于滤波发散描述的模糊性,又降低了通常判定方法的要求。     

科学与宗教的冲突与互补

科学与宗教是人类社会实践的两种不同形式，社会实践是科学与宗教的本源。科学与宗教具有本质的区别，但是科学理论的基本假设必然包含宗教因素。由于科学和宗教之间存在这样的区别和联系，因此我们应该从一个更广阔的视野来理解二者的相互作用。