预优矩阵及其构造技术

为达到预处理共轭梯度法(PCG)提高收敛速度，克服数值不稳定性目的，给出了构造预优矩阵的条件，并构造了三个典型的预优矩阵。它们是不完全Cholesky因子预优矩阵，对角预优矩阵和利用SSOR法导出的预优矩阵，且在PCG中是应用效果很好的预优矩阵。     

椭圆-椭圆静动态不适合边界算法

目前，计算二维几何图形是否干涉的不适合多边形(NFP)算法，针对的是多边形，尚未涉及椭圆一椭圆不干涉计算问题．因此，基于NFP法概念，提出椭圆-椭圆之间的不干涉算法，称之为不适合边界算法；进而给出了既相对平动又相对转动的椭圆-椭圆间任一时刻的动态不干涉边界算法．该法可应用于求解Packing问题、机器人路径规划、虚拟装配、医疗内外科手术等领域．     

SL(2,R)上的Hausdroff-Young不等式

通过在SL(2，R)的对偶空间中引入测度，给出了SL(2，R)上的两个类似于R上的Hausdroff-Young不等式．     

Abel不等式的一个推广及应用

建立Abel不等式在指数与项数方面的推广,并利用该结果推广著名的Popoviciu不等式。     

测量不确定度评定及其数学模型的建立

本文提出了用建立数学模型的方法对测量过程中的不确定度进行评定的思想,把能够用统计分析计算的不确定度和不能用统计分析方法计算的不确定度统一在数学模型中,进而使评定过程简化,使评定结果准确。     

一类结构不确定系统的摄动反馈分析与设计

对一类对象和控制器同时具有结构不确定摄动的闭环系统的鲁棒稳定性分析与设计问题进行了研究。利用Riccati不等式、H∞ 范数及矩阵分解等方法 ,得到了系统不确定参数的一种鲁棒稳定摄动界。进一步给出了已知系统参数摄动界时的标称控制器的设计方法。     

辽河盆地东部凹陷北部地区Es1+2/Es3不整合面与油气运聚的关系

根据 2 2 4口井的实际资料 ,结合地层沉积特征和地震剖面解释结果对辽河盆地东部凹陷北部地区Es1+ 2 /Es3 不整合面的上、下地层的接触关系及岩性组合特征进行了平面规划及分类 ,探讨了该不整合面与油气运聚的关系。研究结果表明 ,不整合面在油气运聚过程中所起的作用主要是由不整合面上、下地层的接触关系及岩性配置所决定。研究区凹陷北部茨 5 9井—茨 80井、龙 12井—龙 2 4井等区域为寻找不整合面之下遮挡油气藏的有利地区 ,茨 6 7—茨 6 15区域是该不整合面之上油气聚集的有利区     

低渗透油藏不稳定渗流规律的研究

用无因次分析法对低渗透岩心的实验数据进行了分析 ,得出新的渗流规律。具体表述为 :低于亚临界雷诺数 (Rem=8.5× 10 -5)为非达西渗流 ,其运动方程为v =c(dp/dl) 3 ;高于亚临界雷诺数为达西渗流。从微观角度出发 ,应用边界层理论进一步证实了这一渗流规律。运用新的运动方程 ,建立了低渗透油藏不稳定渗流的数学模型。根据拉氏变换和Stehfest数值反演 ,求得了有限半径井的实空间近似解 ,并应用数值分析方法验证了近似解析方法的可行性。对低渗透油藏的压力动态特征以及边界对压力动态影响的分析结果表明 ,低渗透油层试井曲线的压力动态特征为 :短时曲线与达西渗流模型相似 ,而长时曲线则受到非达西渗流的影响。对于恒压边界油藏 ,压力趋于稳定的时间比达西渗流要迟一些 ;在无限大地层中 ,其导数曲线是一簇平行的倾斜线。对于同一区域低渗透油层试井曲线 ,其导数曲线出现“阶跃”的时间较迟的井区 ,流动系数比较好 ;反之则较差     

S＊（β）函数族的Fekete—Szegoe问题

作者引入一个新的解析函数类S＊(β)，我们讨论了S＊(β)的Fekete—Szegoe不等式，得到了准确的结果，从而推广了一些作者的相关结果．     

Intelligent Integrated Control of Underactuated Mechanical Systems with Second-order Nonholonomic Constraints

This paper describes an intelligent integrated control of an acrobot, which is an underactuated mechanical system with second-order nonholonomic constraints. The control combines a model-free fuzzy control, a fuzzy sliding-mode control and a modelbased fuzzy control. The model-free fuzzy controller designed for the upswing ensures that the energy of the acrobot increases with each swing. Then the fuzzy sliding-mode controller is employed to control the movement that the acrobot enters the balance area from the swing-up area. The model-based fuzzy controller, which is based on a Takagi-Sugeno fuzzy model, is used to balance the acrobot. The stability of the fuzzy control system for balance control is guaranteed by a common symmetric positive matrix, which satisfies linear matrix inequalities.