多档次概率罐子模型估计的渐近性质

对多个处理且试验结果为多档次的临床试验,构建了其概率罐子模型。研究了模型中每个处理试验结果发生的概率。利用极大似然估计方法得到其估计量,并获得此估计量具有渐近正态性。     

关于同伦正则单态

同伦单态在文献[1]和[2]中被提出以后已成为同伦论的一个经典论题.本文引进同伦正则单态的概念,它严格介于同伦单态与同伦等价之间,并且在某种意义下刻划了同伦等价的一个特征.本文在点标拓扑空间的范畴Top~*中讨论,所有基点与常值映射均用*表示.范畴C的一个射j:E→A称为正则单态,如果存在两个射f,g:A→B(对某个B)使得j是f与g的等化子,即fj=gj,且对满足fh=gh的任意射h:X→A,存在唯一的射k:X→E使得jk=h.在Top~*的同伦范畴HTop~*中也就有了正则单态的概念.我们定义一个稍有差别的同伦正则单态的概念如下:     

算符按slq（30）多分量q相干态的展开

给出了任意量子力学算符按ｓｌｑ（３）的多分量ｑ相干态的展开，得到了量子光学中的重要公式，并讨论了相空间分布。     

一维周期和非周期体系的电子带谱及态密度

本文发展了一种重正化群方法,精确而系统地研究包含周期和非周期格子的一维体系的物理性质.该一体系的构造序列是选A、B两块并按膨胀规则{A、B}→{A~(m11)B~(m12),A~(m12)B~(m22)}排列成的.作为特例,计算了(M_(11),M_(12),M_(21),M_(22))=(1,1,1,0)(1,1,1,1)(1,2,1,1)和(2,1,1,1)几种一维格子的电子带谱和态密度,结果表明,较之其他方法,该方法具有系统性,而且分析结果与其他类似。     

混沌的神经网络

现在研究神经网络的人很多,但主要是人工神经网络。最近,有几个实验室分析了健康人的脑电图,发现其中存在混沌的证据;混沌也会是神经系统的正常特征。其实,尤其在一个单独的生物神经元中,可以在实验上观察到混沌性态,而这是一般人工神经元所没有的。本文介绍一种单独神经元的模型,它能够定性地描写实验观察到的混沌响应。一、神经元的非线性动力学模拟生物神经元动态的历史要追溯到早期的一些著名模型,例如MoCulloch-Pitts神经元(1943)和     

到欧氏空间中调和态射的构造

本文给出了到欧氏空间中调和态射的直和构造方法（定理２．１），从而得到了许多有趣的调和态射的例子．文中还刻画了所有三次齐次多项式调和态射φ∶Ｒ２→Ｒ２，得到了非常简洁的表达式．同时还证明了所有这些调和态射的完全提升还是一个三次齐次多项式调和态射φ∶Ｒ４→Ｒ２（定理２．６）．根据分析和计算机辅助，文中最后提出了一个有趣的猜想     

如何理解和使用标准态

本文简要地阐述了在物理化学教学中如何引导学生正确理解标准态的涵义和如何正确使用标准态、并就学生在学习和使用这一概念时易发生的错误进行剖析。     

基于混沌控制的自适应Turbo码译码改进算法

针对Turbo码在译码过程中迭代次数不确定的缺点,提出了一种新的改进算法。即在对附加信息(译码器的先验信息)进行混沌控制的基础上,以附加信息间的距离度量作为迭代终止的判定。仿真试验表明,该改进算法能在保证译码的准确性基础上,避免大量无谓的计算,提高译码速度,尤其在信噪比较大的情况下,效果更为明显。