偏最小二乘紫外分光光度法同时测定萘，1－甲基萘和蒽

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）进行校正和预测，不经分离同时测定了混合体系中的萘，１－甲基萘和蒽。萘，１－甲基萘和蒽的浓度分别在０～２８ｍｇ／Ｌ，０～４０ｍｇ／Ｌ和０～４０ｍｇ／Ｌ的浓度范围服从比耳定律。对合成样品中这三种组分进行分析，结果令人满意。     

偏最小二乘法校正火焰原子吸收光谱干扰

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）校正火焰原子吸收分析中Ｍｎ４０３．３０７ｎｍ对Ｇａ４０３．２９８ｎｍ干扰。实验结果表明，ＰＬＳ法是谱线重叠干扰的有效校正方法，同时预示着该法可成为用一种元素空心阴极灯同时测定谱线重叠的二种元素的分析方法。     

一种利用绝对最小Lipshitz延拓的医学图像插值算法

提出一种基于最小Lipshitz延拓的图像插值半隐式算法,并用医学图像放大实验初步验证了算法的有效性.     

基于Monte Carlo方法的Weibull参数确定分析

运用Monte Carlo方法研究了样本大小n对确定材料的Weibull三个参数的影响。结合最小二秉法和数值特微法，建立了确定Weihull参数误差范围的随机取样法，以此分析了样本大小n与其误差范围之间的关系。计算结果表明：（1）通过实验确定材料的Wcibull参数时，样本数取n=20较为适宜，当n（15时产生的误差较大：（2）为了提高精确度而采用更多的试件进行实验时，把实验数据按样本数n=20进行随机分组，用各组所得到的Weibull参数的平均值作为材料的Weibull参数的效果最好。     

奇异矩阵的Krylov方法的误差分析比较

Krylov方法是求解线性方程组Ax=b,A∈CN×N,b∈CN的一种迭代方法,当A非奇异时,已有很好研究.而当A奇异或接近奇异阵时,在一定的假定条件下,Krylov方法的解与范教最小的最小二乘解A+b之间的差是可以估计出来的.     

最小二乘解存在的充分必要条件

本文提出了当观测值的权矩阵为正定或半正定的前提下，其最小二乘解存在的充分必要条件为并以间接平差为例验证了该结论的正确性。     

矩阵范数的界和方阵的ρ-条件数

本文给出了长方矩阵的p-范数及更广一类矩阵范数的上、下界又给出了方阵的p-条件数等于1的条件。(1≤p≤ ∞)。文[1]则是p=2的情况。前三节讨论p-条件数,第四节讨论长方矩阵范数的界。