有界复形的 Modi ed Ringel Hall 代数的结构常数

设k是有限域.A是k上的满足一定有限性条件的本质小的遗传阿贝尔范畴.本文研究了有界复形范畴的modified Ringel—Hall 代数MH(A)中零微分复形乘积的结构常数，给出了它们与A的Ringel-Hall 代数H(A)的Hall数之间的关系.     

改进智能算法的认知无线Mesh网络优化频谱分配算法

随着网络资源日益紧张,认知无线Mesh网络中的频谱优化分配问题的研究主要集中在总带宽的最大化和占用频谱数的最小化。文中考虑到杂草算法的多样性以及容易实现和编码快捷等特点,提出一种基于改进入侵杂草优化算法(IWO)的频谱优化分配方法(IIOW)。通过对扩散条件中调和指数的优化,使得扩散更加均匀准确,大大加快收敛速度,同时优化了适应度函数的曲线。仿真结果表明:基于改进IWO的优化算法能在最大化总带宽与最小化信道占用数的情况下,获得较为理想的适应度函数曲线,同时加快收敛速度。     

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

动态影响力下网络舆论传播的计算实验研究

基于以往研究较少考虑影响力的即时动态更新,对于网络舆论传播的某些现象,可以融入这一因素进行分析.借鉴Krause有界信任的思想,引入Festinger的认知不一致理论对观点交互条件进行改进,并对信任阈值的作用进行了重新认识.本文认为,信任阈值并非判定个体是否交互的分界线,而是决定影响力增大或减小的分割线.进一步,对影响力的动态性进行了深入研究,引入短记忆过程和惩罚机制,从而构建动态影响力下的网络舆论传播模型,进行了计算实验分析.结果表明:随着群体信任闽值的提高,观点分化程度降低.群体观点演化也受初始影响力分布影响,初始影响力较高,网络群体更容易形成稳定的观点,且收敛速度更快.而投入干预个体的影响作用与群体信任阈值负相关,与干预个体所占的比例正相关.     

周期系数线性系统的稳定性

利用柯西矩阵的性质,讨论了周期系数线性矩阵的稳定性问题.将矩阵稳定的条件减弱为拟稳定,利用矩阵的不等式运算性质,得到了各种周期系统平凡解稳定的判据,所得结论,推广了现有文献的结论.最后,利用Matlab模拟仿真,验证了所得结果的可行性.     

统计收敛与超滤子收敛的关系

利用几何泛函分析和Banach空间理论,讨论了Banach空间中统计测度收敛与超滤子收敛的关系.通过给出的端点和超滤子之间的关系,证明了在Banach空间中,序列(xn)按超滤子U2N收敛等价于按x*∈ext B(l∞/c0)*()+所确定的统计测度收敛.     

求解非对称代数黎卡提方程的一种新交替线性隐式迭代法

提出了一种新交替线性隐式迭代法来求解非对称代数黎卡提方程的最小非负解,证明了该算法的单调收敛性,并且估计了该算法的渐进收敛因子.与已有的交替线性化隐式迭代法相比,该算法在迭代次数、CPU时间以及误差3个方面均有一定优势.     

双站纯方位空时软约束无迹粒子滤波算法

针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题，提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知，利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点，预测空间曲面中心计算转弯率；为覆盖多域似然，采用无迹变换技术更新目标状态，引入模糊测度调制重要性函数；为保持估计方差维数不变性，根据狄拉克后验采样提取目标状态。仿真结果表明，对于典型的双站经纬仪跟踪空域点目标，相比于Rao-Blackwell多模型粒子滤波，提出算法的计算复杂度与单模型粒子滤波量级相当；相比约束辅助粒子滤波算法，提出算法的滤波精度提高了27%～41%。     

一种判定含参量无穷限反常积分非一致收敛的方法

根据一致收敛与收敛的关系,得到一种判定含参量无穷限反常积分非一致收敛的方法.通过观察被积函数中的不定式,若能找到参量关于积分变量的函数,使得相应的无穷限反常积分发散,那么含参量无穷限反常积分非一致收敛.相对于定义法和柯西准则,该方法更加简便.     

积分型边界条件下抛物方程的新混合元方法分析

针对带有积分型边界条件的抛物方程,建立了一种易满足B-B条件的新混合元离散格式。利用双线性元和Neédeélec元分别来逼近原始变量u和流量p=u,在半离散格式下利用导数转移技巧和边界插值估计导出了u和p的超逼近和整体超收敛结果,同时,给出了向后Euler全离散格式及误差分析。