考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

完全图的谱

本文通过组合数学和矩阵论的方法获得了完全图的特征多项式和谱,指出完全图的特征多项式的系数与图的结构之间的关系,并证明了邻接谱、拉谱拉斯谱和无符号拉谱拉斯谱三者之间的关系.     

正规矩阵特征值扰动的新估计

设A,B均为正规矩阵,关于正规矩阵的特征值扰动,有结论 (n∑i=1︱μτ(i)-λi︱2)(1/2)≤n(1/2)‖E‖F,其中λi,μi分别为A,B的特征值.通过新的方法证明给出特征值扰动上界的新估计,并改进了以上结论.     

化学方程式配平的矩阵解法

基于矩阵解方程的理论，定义出了一个化学元素矩阵，从而找到了一种配平化学方程式的新方法，称之为矩阵解法。     

蕴含W5可图序列的最小度和

Gould,Jacobson和Lehel考虑了下述经典Tur偄n型极值问题的变形:对于给定的图H,确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π有一个实现G包含H作为可图的.本文确定了当n≥11时,σ(W5,n)之值,其中Wr是r个顶点的轮图.     

基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计

基于广义最小二乘模型,建立了一种带滑动窗的动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据.对模型中关键的交通分配矩阵,给出了解析的计算公式.算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息,且估计过程不会发散;滑动窗的引入可充分利用量测信息,抑制量测噪声.     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

关于图的第二特征标R2(G)

对任意图G，h(G，x)表示图G的伴随多项式，R2(G)表示图G的第二特征标，本文刻画了R2(G)=-2，-1，0，1，2的全部连通图。     

DEGREE CONDITIONS FOR GRAPHS TO BE FRACTIONAL （a, b, n）-CRITICAL GRAPHS

Let G be a graph, and a and b be integers with a ≤ b. A graph G is called a fraetional （a, b, n）-critical graph if after any n vertices of G are deleted the remaining subgraph has a fractional [a, b]-factor. In this paper two degree conditions for graphs to be fractional （a, b, n）-eritical graphs are presented, and the degree conditions are sharp in some sense.     

Hamilton线图中的泛圈性

对于图Ｇ的边ｅ＝ｕｖ，定义ｄ（ｅ）－ｄ（ｕ）＋ｄ（ｖ），这里ｄ（ｕ）和ｄ（ｖ）分分别表示ｕ和ｖ的度，该文的主要结果是：对阶为ｎ（ｎ≥４０）的简单连通图Ｇ，如果对Ｇ中任意两条边距离为２的边ｅ１，ｅ２都有ｄ（ｅ１）＋ｄ（ｅ２）≥ｎ，并且线图Ｌ（Ｇ）是Ｈａｍｉｌｔｏｎ的，则Ｌ（Ｇ）是泛圈的，并且条件Ｌ（Ｇ）是Ｈａｍｉｌｔｏｎ是必要的。