关于狭义拟仿紧空间的两个问题

利用狭义似仿紧空间的等价刻划,给出一个非狭义拟仿紧的正规弱θ－加细空间,此外还证明了强完备映射的逆保持狭义拟仿紧性。这两个结果分别回答和部份回答了蒋继光提出的两个问题。     

非线性离散系统的学习控制方法

对非线性离散系统的学习控制方法进行了研究,引进了离散的λ（ζ）－范数,给出了新的学习控制算法,实现了不依赖于学习控制初始数据的目标跟踪问题。为离散系统的学习控制方法的顺利发展和相应基本理论的建立进行了尝试性的探索工作。     

分次根NG（R）和δG（R）的刻划

对一般Ｍｏｎｏｉｄ分次环Ｒ（未必有１）,给出了其分次素根ＮＧ（Ｒ）和分次Ｂｒｏｗｎ－ＭｃＣｏｙ根的元素特征刻划。     

采用触发测头进行曲面自动跟踪测量

介绍触发测头的工作特点,并提出一种新的采用触发测头进行曲面自动跟踪测量的方法,该方法采集速度快,精度高,可以应用在数控机床上实现工件的数字化采集,尤其适用于薄壁受易变形工件的数据采集。     

关于极大极小定理的一点注记

本文证明了关于Von Neumann型极大极小原理的许多结果,可作为论文“不动点型极大极小定理的一点推广”的直接结论。     

LF-拓扑空间的强拟紧性

本文将文[1]给出的拟紧概念推广到α-拓扑空间，证明了它是L-好的推广并且它对于正则闭子集是可遗传的．在LF-半正则空间中讨论了强拟紧集与强F紧集的等价性。     

关于污染线性回归模型参数估计的注记

文[1] 、[2] 研究了简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时，模型参数和污染系数的估计方法，但在 利用误差的不同阶矩估计给出污染系数的估计时发生了错误。我们证明了这种方法是行不通的。     

最优和最小能量最优跟踪问题

以广义逆矩阵的理论和Bellman动态规划方法为基础,给出了离散线性时变系统最优和最小能量最优跟踪问题的两种形式的解,对每一种情形,还给出了最小跟踪误差和最小控制能量的简洁表达式.     

强非线性动力系统的两项谐波法

经典摄动法等难以求解强非线性问题,主要局限在于不合理的常频率假设。提出了一类强非线性动力系统的两项谐波法,采用Ritz-Galerkin法,将描述动力系统的二阶常微分方程,化为以频率、振幅为变量的非线性代数方程组,考虑初始条件补充约束方程,构成频率、振幅为变量的封闭非线性代数方程组。利用Maple程序可以方便地求解。分析了一个五次强非线性方程,实例表明,两项谐波法方法简单,具有较高的精度。两项谐波法将谐波平衡法与等效线性化方法相结合克服了二者的缺点吸取了二者的优点,取较少的谐波数目就可以达到比较高的精度。     

矩形群的强正则*断面

正则*断面是研究半群结构的一个重要手段,强正则*断面是正则*断面的加强.现通过研究矩形群的强正则*断面.利用已知强正则*断面的结构定理,给出了矩形群的强正则*断面的结构刻画和同构定理.