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151.
考虑核函数有弱奇性的第二类Fredholm积分方程的自适应数值解法,讨论如何对核函数进行分片多项式插值逼近,如何确定相关的参数,最后给出数值例子说明自适应解法的可行性.  相似文献   
152.
如果从一个图中去掉某些顶点后得到的导出子图是无圈图,则所去的那些顶点组成的集合就是原图的反馈点集。本文讨论外平面图的反馈点集并给出了一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法。  相似文献   
153.
构造了一个三角多项式算子Hn(f;r,x)(r为自然数),使其对每一个以2π为周期的连续函数都能在全实轴上一致收敛,并给出了最佳收敛阶的估计.  相似文献   
154.
Fibonacci多项式的若干性质   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文给出了Fibonacci多项式Fn(x)的定义及有关性质.特别地,当x=1时,Fn(1)即为Fibonacci数。  相似文献   
155.
提出了构造三角曲面片的一个新方法. 新方法通过基本逼近算子加上附加插值算子构造满足给定边界曲线和跨界切矢的三角曲面片. 基本逼近算子由逼近插值条件的5次多项式构成, 附加插值算子用边点法产生. 基本逼近算子和附加插值算子在构成三角曲面片中具有不同的作用, 前者使三角曲面片以五次多项式精度逼近插值条件, 而后者则使三角曲面片满足给定的插值条件. 所构造的三角曲面片可以重构五次多项式曲面. 给出了新方法和其他两种方法进行比较的结果.  相似文献   
156.
虚拟环境中三维贴体衣片的设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了在虚拟环境中利用鼠标和三维空间交互球选取并控制人体模型上的点,将之作为三维衣片边界上的点,结合相应的数据结构,得到三维衣片轮廓线的点、边、衣片结构,接着利用插值的方法生成边界内的点,然后Delaunay三角化,生成衣片的三角面片,并将之演示出来。本文的创新点主要有以下几方面:开发了一个三维衣片设计系统,该系统集成了一套小型虚拟现实系统(小型立体显示观察系统和三维空间交互球),在该系统生成的三维虚拟环境中,设计者可以引入由美国(10)公司三维人体测量系统生成的真实人体模型,在此基础上自由设计三维衣片,该系统提供了一些交互手段,使设计者可以像在真实三维环境中设计衣片一样,提供了直观的设计效果,该系统是用VC 6.0和opengl开发的;介绍了一种新的插值方法,利用这种特定的方法,可以得到符合人体且具有一定空隙量的贴体三维衣片;对Delaunay三角化生成的三角衣片,进行了改进,去掉了位于三维衣片凹边外的部分,从而得到了完全符合衣片设计轮廓的三维衣片。  相似文献   
157.
传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充,这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数,通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。  相似文献   
158.
互素多项式在矩阵秩中的应用   总被引:7,自引:1,他引:7  
给出了互素多项式在矩阵秩讨论中的几个结果:1)设f(x),g(x)∈P[x],A∈Mn(P)若f(x),g(x)互素,且f(A)g(A)=0,则r(f(A)) r(g(A))=n。2)设fi(x)∈P[x],i=1,2,…,m,A∈Mn(P),若f1(x),f2(x),…,fm(x)互素,且f1(A)f2(A)…fm(A)=0,则n≤r(f1(A)) r(f2(A)) … r(fm(A))≤(m-1)n。3)设fi(x)∈P[x],i=1,2,…,m,A∈Mn(P),若f1(x),f2(x),…,fm(x)两两互素,且fi(A)fj(A)=0,i≠j,i,j=1,2,…,m,则r(f1(A)) r(f2(A)) … r(fm(A))=n。  相似文献   
159.
基于n阶Dickson多项式的公钥密码系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈小松  唐勇民 《系统工程》2005,23(3):124-126
利用n阶Dickson多项式给出一多项式序列,由此序列构造一种新的公钥密码系统。与基于2阶的Dickson多项式的LUC公钥系统相比,明文密文空间扩大,攻击该系统等价于分解大整数的同时还要求解若干个困难的高次同余式,使得破解难度增大,安全性增强。  相似文献   
160.
Kriging插值与拉丁超立方试验相结合构造电路元模型   总被引:2,自引:3,他引:2  
电路系统的设计与优化常常需要参数与指标问简单、直接的模型,即电路的元模型。本文将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合构造了低功耗集成运算放大器的元模型。对于这种输出结果为确定值的电路仿真试验,与基于传统部分要因试验设计的多项式回归模型相比,Kriging模型具有更高的预测能力。  相似文献   
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