神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

体上矩阵方程AXB=C的（反）次自共轭解

设Ｆ是一个具有对合反自同构的体,定义了Ｆ上的（反）次自共轭矩阵,给出了Ｆ上的矩阵方程ＡＸＢ＝Ｃ有（反）次自共轭解的充要条件及其解的表达式。     

广义洛仑兹变换和超光速运动（I）

本篇引入的新的广义洛仑兹变换允许作ｖ〉ｃ和ｖ≤ｃ的协变换,有更高的时空对称性。这种变换保留相对论（除ｖ〉ｃ某些断言外）绝大多数有用结论,还预言超光速特有的某些性质。     

高等几何中的调和共轭

调和共轭是高等几何中最重要的概念之一,有关平面图形与二次曲线的许多重要概念和性质都与此密切相关。它是联系高等几何中各主要概念的一条主线。本文系统讨论调和共轭概念在高等几何中的重要应用。     

全息相位共轭两步周视彩虹全息术

利用全息相位共轭技术,通过在光路中布置一块大孔径的菲涅耳螺纹透镜作为成象及聚光元件,从而成功地制得有较大观察口径的周视彩虹全息图。文中给出了理论分析与实验结果     

分式转运问题及其对偶算法

线性分式规划可通过增加变量和约束或单纯形法加以解决,本文给出了分式转运问题的一种类似图上作业法的简便解法,并讨论了分式转运法问题的对偶单纯形法。     

由FR共轭梯度法控制的下降算法的全局收敛性

对一类由ＦｌｅｔｃｈｅｒＲｅｅｖｅｓ共轭梯度法控制的无约束极小化方法进行了研究,以一个简单的方式证明了一种非精确线性搜索条件能够保证该类方法的下降性和全局收敛性．该结果是对Ｇｉｌｂｅｒｔ和Ｎｏｃｅｄａｌ得到的结论的进一步扩展．     

多维OU型Markov过程的弱对偶半群及其无穷小算子

研究多维ＯＵ型Ｍａｒｋｏｖ过程的不变测度、参考测度、弱对偶半群及其无穷小算子．说明了ＯＵ型Ｍａｒｋｏｖ过程不变概率测度和弱对偶半群的存在唯一性,Ｌéｖｙ过程Ａｔ的不变测度不一定是由它产生的ＯＵ型Ｍａｒｋｏｖ过程的不变测度,以及Ｌｅｂｅｓｇｕｅ测度ｍ和极限分布ξ在ｓｕｐｐξ＝Ｒｄ的条件下都是ＯＵ型Ｍａｒｋｏｖ过程的参考测度．     

最小费用流原始-对偶算法分析

分析了原始一对偶圈算法，并补充了著名数学家Papadimitriou(1982)在其专著中的证明；此外，还增加了原始一对偶迭加算法可能出现的其它情况，这样更有利于深化对最小费用流的认识．     

n-集函数多目标规划的对偶

在较弱凸性条件下,研究了一类可微n集函数的多目标规划问题的对偶问题。首先,对已知集X的子集的σ代数A的n折积An,定义了伪度量d(R,S),给出了相应的特征函数〈h,Is〉;其次,通过特征函数给出了集函数在S°可微的定义及集函数在S°关于第i个变量Si的偏导数定义;给出了多目标规划问题(VP)的弱有效解概念及(VP)的最优性必要条件;最后,分别在目标函数和约束函数的3种较弱凸性条件下,研究n集函数多目标规划问题的对偶问题,获得了3个弱对偶结果和强对偶结果。