三参数的Stirling数和Lah数

从多项式函数［ａｔ＋ｂ↓ｄ］ｎ引入三类新数，给出了这三类新数的递归关系，计数式，恒等式，生成函数和相关性等性质以及同古典的Ｓｔｉｒｌｉｎｇ数和Ｌａｈ数的紧密联系     

树Hn的道路多项式

道路多项式Ｐｋ（λ）是上，下对角线元素是１，其它元素为０的Ｋ阶方阵的特征多项式，ｋ≥１，记Ｐ０（λ）≡１，连通图的邻接矩阵是不可约的（０，１）一对称矩阵，这类矩阵的道路多项式的计算有重要的组合意义，图Ｇ的邻接矩阵记作Ａ（Ｇ），若对任何ｎ，Ｐｎ（Ａ（Ｇ））≥０，则称Ｇ是道路正图，该文给出了对任何ｋ≥０，树Ｈｎ，ｎ≥６的邻接矩阵Ａ（Ｈｎ），则称Ｇ是道路正图Ｐｋ（Ａ（Ｈｎ））的表达式。树Ｈｎ，ｎ≥６，是     

R(G)=-1图的伴随唯一性

用R（G）表示G的特征标，本文证明了若干类R（G）＝－1且p（G）≥q（G）的伴随唯一性。     

模型参数分布未知的贝叶斯预测

本文介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。     

带权外平面图线性布局的并行算法

本地整数赋权的外平面图的总边长线性布局问题给出多项式算法，并且在ＣＲＥＷ－ＰＲＡＭ并行计算模型下给出了并行算法，其在Ｏ（δｎ＾２）台处理机上需时Ｏ（ｌｏｇ＾２ｎ）。     

取样频率对非均匀取样的DCT变换的影响

本文先介绍了基于第一类Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式的第Ｎ次多项式的零点作为取样点的非均匀取样的ＤＣＴ变换方法．然后从插值聚合的角度（ｌｉｍＮ→∞εｎ＝０）出发，得出了为保证非均匀取样的ＤＣＴ变换具有良好的压缩效果，非均匀取样的ＤＣＴ变换的平均取样频率所应满足的要求．并通过实例验证了当取样频率满足一定要求时，非均匀取样的ＤＣＴ变换方法与传统的均匀取样ＤＣＴ变换相比在信号的压缩倍数和压缩质量方面具有优越性．     

（v,e）——图正常2一着色的最大数目与极图

设Ｐ（Ｇ，λ）表示图Ｇ的色多项式。给定正整数ｖ，ｅ和λ，设ｆ（ｖ，ｅ，λ）＝ｍａｘ（Ｐ（Ｇ，λ），Ｇ是个（ｖ，ｅ）－ｌｔｕ ）。若一个（ｖ，ｅ）－图Ｇ使得Ｐ（Ｇ，λ）＝ｆ（ｖ，ｅ，λ），则称Ｇ是个λ－极图。本文指出文「２」给出的２－极图族是不完全的，并得到２－级图的完全族。     

交换线性紧致环上的多项式环

本文中的R表示含单位元的交换结合环,模指酉模,未定义的概念和符号见文献[1]和[2].称R为co-Noether环(Vamos),如果每个有限cogenerated R-模均为Artin模(线性紧致模).M(?)ller定理陈述为环R具有Morita对偶当且仅当R为线性紧致的V(?)mos环(见文献[2]的定理4.3及定理4.5).Anh在文献[4]中证明了线性紧致环具有Morita对偶(见文献[2]的定理6.8),从而线性紧致环为V(?)mos环.关于线性紧致模及Morita对偶的概念及性质(见文献[2]第一章).本文证明了线性紧致环R为Noether环当且仅当R上的多项式环R[x]是co-Noether环(V(?)mos环).由此,我们给出一个例子对Faith在文献[3]中提出的3个公开问题给予否定的回答.设M为R-模,M[x~(-1)]为由所有形如     

双参数情形的经验Bayes估计近似算法

该文给出了双参数情形利用线性经验Ｂａｙｅｓ估计公式估计待估参数的近似算法，并以正态分布为情形给出具体的计算形式．     

一类插值多项式逼近

设ｎ是偶数，Ｐｎ－１是Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式，Ｒｎ（ｆ，ｘ）是以（１－ｘ＾２）Ｐｎ’－‘１（ｘ）的零点为基点的所谓（０，２）型插值多项式，本文构造了两个函数类Ｈω２，Ｈω１，研究了Ｒｎ（ｆ，ｘ）逼近Ｈω２，Ｈω１中函数ｆ（ｘ）的阶。