生物序列分析

这次演讲将回顾近 1 0多年来应用某些随机模型于生物序列分析的研究工作 .这些模型本身有很长的历史 ,可追溯到 3 0多年以前 ,尽管从那时起 ,这些模型已经产生了很多新的变种 .在生物序列分析中模型的作用是归总那些涉及到在生物信息学中已知的模体 (motif)或域 (domain)的信息 ,并且提供一种工具在另一序列片段中寻找模体或域的实例 (instance) .我们将逐步介绍模体模型 ,从非常简单的 ,非随机情况开始 ,进而是更复杂的情况 ,直至近来的关于模体的剖面隐马氏模型 .第二个例子是来自利用一个或两个物种的序列数据进行基因发现 ,其中广义隐马氏模型或广义成对 (pair)隐马氏模型已被证实非常有效     

第二大特征值不超过√5—1／2的连通线图

给出了互二大特征值不超过√5－1／2的所有连通线图，它们包括三大类和十大特殊情形。     

4－连通无爪图中的Hamilton圈

Ｍａｔｔｈｅｗｓ等猜想：每一个４－连通无爪图是Ｈ－图．本文证实当Ｇ不含局部连通点及３团时该猜想成立．     

基于小波压缩的二值图像图视密码学的改进

图视密码学方案最初由Naor和Shamir在 1994年欧洲密码学会议上提出 ,但像素扩展太大 ,生成分存图像太大。采用小波变换对分存图像进行压缩 ,有效地降低了分存图像规模。     

关于三次图边可重构问题的注记

对δ（Ｇ）≥８的连续三次图Ｇ是边可重构的定理给出了一个简单证明。此外还证明了，当δ（Ｇ）＝７，γ（Ｇ）≤８２以及δ（Ｇ）＝６，γ（Ｇ）≤１７时，连续三次图Ｇ是边可重构的     

0关于丢番图方程X^3±64=Dy^2

用初等方法研究了丢番图方程Ｘ＾３±６４＝Ｄｙ＾２，并给出了无非平凡整数解的充分性条件。