关于有限群的循环子群的注记

利用循环子群之外的元素的阶和该循环子群的阶的关系给出了关于循环群的一个刻画;刻画了导子群G′的每个极小子群或者正规或者具有循环正规化子的有限群G,并证明了这类群G是可解的.     

黎曼流形中的近Yamabe孤立子

主要研究了黎曼流形中的等距浸入近Yamabe孤立子.使用Hopf极大值原理及子流形的基本方程,得到了近Yamabe孤立子是全测地或全脐的充分条件.对欧氏单位球面S n+1中的非平凡紧致极小梯度近Yamabe孤立子(Mn,g,f,ρ),证明了若Mn的数量曲率S≥n(n-2),则Mn等距于欧氏球面.     

构造极小广播网络的新方法

广播是指从网络中某一成员开始 ,将消息传递给网络中其余成员的过程 .极小广播网络就是指能在最短时间内广播一条消息的通讯网络 .本文主要讨论一种构造极小广播网络的新方法 ,这种方法在大多数情况下改进了极小广播网络的最少边数的上界.     

多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。     

有限极大极小问题的拟牛顿法

给出了解极大极小问题的一种拟牛顿法, 在不假设在Danskin点处满足严格互补条件的情况下证明了算法具有超线性收敛速度及全局收敛的性质.     

曲线的主法线曲面

在三维欧氏空间中,作为特殊曲线,Mannheim曲线、Bertrand曲线以及一般螺线具有良好的几何和代数性质.讨论了三维欧氏空间中特殊曲线的主法线曲面.根据渐近曲线的方程,具体给出主法线曲面的一族非直线的渐近曲线.再根据平均曲率、高斯曲率及主曲率函数,能得到曲线的主法线曲面的极小轨迹、常高斯曲率曲线及两个主曲率函数之比为常数的曲线.还给出曲面上测地线和腰曲线的性质.     

限制在光滑参数曲线上的C1曲面插值

给出了一种限制在光滑参数曲线上的C1曲面插值方法.首先通过曲线参数化,建立从曲线到实参数轴的一个一一映射,将限制在曲线上的曲面插值问题转化为实参数轴上的一元插值问题,然后采用范数极小的方法给出参数轴上的一元C1插值函数,再将此插值函数映射到原曲线上即得到限制在参数曲线上的插值函数.理论推导和图形实例显示表明该方法具有逼近效果好的优点.     

从哈巴拿定理到单调性理论

本书是《数学最新研究成果系列讲座1693》的第二版，其论述的中心思想是将单调多值问题简化为凸函数问题，不使用多值函数图像的“大凸性”和“极小极大技术”而使用Fitzpatrick函数来证明线性泛函的存在性。该书从经典泛函分析的Hahn—Banach定理出发，论述了极小极大理论、Lagrange乘子理论、凸分析和Banach空间上的单调多值函数的最新成果。     

基于模糊数质心的一种新的模糊数排序方法

基于模糊数的质心,融合模糊极小集和模糊权重面积信息,构造了一种同时考虑模糊数本身、模糊数间相对关系及决策者态度影响的综合排序指标;研究了该排序指标具有的一些性质;证明了该排序指标满足模糊数序关系的性质.本文提出的排序方法,不仅能够在一定程度上克服已有方法的某些缺陷,并且可以有效的实现各种模糊数的排序,最后通过数值实验验证了方法的合理性,并通过与已有方法的比较体现出本文方法的优越性.     

离散半无限极大极小问题一个推广的模松弛SQP算法(英文)

将求解半无限规划离散化问题的一个可行模松弛SQP算法推广到离散的半无限极大极小问题,提出一个全局收敛的模松弛SQP算法.算法要求迭代点可行,且每次迭代只需求解一个二次规划(QP)子问题即可获得搜索方向.通过修正其离散指标集,使得每次迭代求解QP子问题时只需利用一小部分离散指标即可,这大大降低了计算成本.在合适的条件下,可证明算法具有全局收敛性.