半序Banach空间中集的上确界及一类非线性算子方程的解

本文讨论了半序Banach空间中集的上确界的存在性,获得了锥为强极小的一个充分条件。同时,澄清了A为增算子时方程Ax=x有解的充要条件。     

正值幂函数乘积的极小和问题

研究下述非线性规划ｍｉｎ↓ｘ∈ＸΣ↑ｓ↓ｊ＝１П↑ｋ↓ｉ＝１ｆｉ＾ｐｊ＾ｊ（ｘ）这里ｆｉｊ：Ｘ→Ｒ＾＋，ｐｉｊ≥０，Σ↑ｋ↓ｊ＝１ｐｉｊ＝１，ｉ＝１，２，…，ｋ，ｊ＝１，２，…，ｓ．Ｘ是Ｒ＾ｎ中非空紧集。借助加权平均值不等式将问题转化为含参数函数之和的极小化问题。证明了最优参数只需取一些特定的值。特别当ｆｉｊ是线性齐次函数，Ｘ为凸多面体时，其最优解必定可以在Ｘ的顶点达到。同时给出了可行点为最优解的     

再论HF-拓扑空间

继续探讨了HF-拓扑空间，主要得到了HF-空间判别定理，HF-空间是遗传的，HF-性质是拓扑不变的等结果．最后研究了有限集X（｜X｜=n）上的HF-空间的同胚分类问题，并得到当n=1,2，…，40时X上的HF-空间同胚类个数．     

pqr阶群的生成集的一个性质

证明了哪下结果：设Ｇ是有限群，│Ｇ│＝ｐｑｒ，ｐ，ｑ，ｒ为素数，ｐ〈ｑ〈ｒ，Ｇ是Ｇ的换位子群，│Ｇ‘│＝ｑｒ，则（１）不属于Ｇ’的元均为ｐ阶元，（２）若Ｍ是Ｇ的极小生成集，且Ｍ∩Ｇ‘＝φ，则│Ｍ│＝２。     

正值函数乘积的极小和问题

研究下述非线性规划问题（ＮＬＰ）ｍｉｎΣｉ－１↑ｓ（Пｊ＝１↑ｋｆｉｊ（ｘ）＾１／ｋ，这里ｆｉｊ：Ｘ→Ｒ＾＋，其中Ｘ表示Ｒ＾ｎ中的非空紧致集，Ｒ＾＋表示正实数集，ｉ＝１，２，…，ｓ，ｊ＝１，２，…，ｋ。借助〔１〕的引理１，（ＮＬＰ）问题可简化为含ｓ×ｋ个参数的因子函数之和的最小化问题，证明最优参数只须取一些特定的值。特别，如果ｆｉｊ均为线性函数，Ｘ为凸多面体，则其最优解必定可以在Ｘ的顶点处实现。     

二元有限域GF（2）上友矩阵的性质

本文主要研究定义在二元有限域GF（2）上友矩阵的性质，文中采用对矩阵性质的一般研究方法，较系统地讨论了定义在二元有限域上友矩阵的行列式、可逆性、特征值、秩、对角化以及极小多项式等有关问题，并得到了一些相关结论。     

NE-子群与有限群的结构

设G是有限群,群G的子群X称为G的NE-子群,如果X=NG（X）∩X^G.给出了有限群的幂零性、超可解性和可解性的一些新的刻画.应用这些结果,得到了一系列的推论,其中包括有关已知的著名结果.     

未来生物计算机探索

人工智能的研究是为了将人的智能赋予机器。可科学家正在设想一种生物计算机。它由与生物体相同的有机体元件构成。其性能远比现有电子元件的计算机高得多,并且像生物体的伤口可以自愈一样能自动排除故障,而且甚至能生长。这是可能与人和动物的脑共生的人工脑。倘若这个设想能实现,将会产生出各种具有高级智能的超级动物和超人。     

一种鲁棒的稀疏信号重构算法

针对稀疏信号重构性能不稳定的问题,结合半阈值迭代算法,提出了一种鲁棒的稀疏信号重构算法。该算法首先对随机信号采用半阈值迭代算法进行重构,以获得初步的重构信号,然后改变迭代初值和参数初值进行新的迭代计算,同时增加一个新的循环终止条件,在保证算法稳定性与收敛速度的同时,使迭代结果跳出相对误差较大的局部极小点而收敛于误差较小的点成为可能,提高了重构信号的成功率。对该算法进行了信号重构和图像重构2个方面的实验,结果表明,与半阈值算法及相关算法比较,无论是对高斯信号、符号信号还是自然图像信号,该算法重构信号的成功率都有明显提高,较半阈值算法平均提高了约30%~40%,表现出较强的鲁棒性。     

考虑偏好序且权重未知的群双边匹配决策

考虑匹配主体是群且成员权重未知,提出一种基于偏好序信息的群双边匹配决策方法.先给出群双边匹配、综合满意度等概念.使用极大极小离差法求出主体群的成员权重,并通过OWA算子进行集结、生成一方主体群对另一方主体群的综合满意度.以最大化双方主体群的综合满意度之和为目标,建立0~1单目标优化模型并对模型解法进行拓展,求解模型获得最优匹配方案.最后通过实例说明该方法的简单、有效性.