关于二阶线性递归序列的加权和

设{wn}为二阶线性递归序列,n为整数.给出了关于二阶线性递归序列{wn}的加权和T(m)的定义,研究了二阶线性递归序列{wn}的加权和T(m),得到了关于加权和T(m)的一个公式,本文的主要结果推广了Kiyota Ozeki的一个结果.     

孪生组合恒等式(十七)——Fibonacci幂级数与Lucas幂级数类型

笔者提出一对孪生幂级数,即Fibonacci幂级数∑∞n=0fnkxn与Lucas幂级数∑∞n=0lnkxn,这里fn为Fibonacci数,ln为Lucas数,k为正整数.它们有相同的收敛区间,应用代入法求出它们的级数和,从而获得孪生组合恒等式.此外,证明孪生数集{fnk}与{lnk}有相同的递推关系式.     

专利申请中遗传资源来源的披露研究(一)

在专利申请中披露遗传资源的来源是促进<生物多样性公约>目标的实现与遗传资源的获取和惠益分享法律规范实施的重要措施.就披露要求的目标而言,披露要求可以阻止对于遗传资源的不当利用以及确保遵守事先知情同意和惠益分享的义务.关于披露要求的范围,披露要求可能覆盖二个方面的与请求保护的发明有关的信息.披露要求的启动主要解决的是遗传资源与请求保护的发明之间的关系问题,但是现有的立法和建议对此存在较大的争议.     

随机级数的自然边界

利用一个有关解析函数项级数S-可和的引理,以及对称随机级数的S-和及a.s.收敛性关系,有下列结果:一般对称随机解析函数项级数的收敛边界几乎必然是自然边界.特别地,对称随机Taylor级数,随机Dirichlet级数,随机罗朗级数等的收敛边界几乎必然是自然边界.     

(～ρ)混合阵列加权和的收敛性

利用(～ρ)混合序列的一个矩不等式,得出了(～ρ)混合阵列加权和在Cesàro一致可积性假设条件下的Lr收敛性及弱大数定律和在弱于Cesàro一致可积性条件下(～ρ)混合阵列加权和的完全收敛性.     

具比例时滞四元数值中立型Cohen-Grossberg神经网络稳定性分析

主要研究具比例时滞四元数值中立型Cohen-Grossberg神经网络的稳定性.通过利用M-矩阵理论、同胚映射原理、Lyapunov函数、线性矩阵不等式等技术,得到了系统平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性的充分条件;最后通过数值仿真验证所得结果的有效性和正确性.     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

水泥改性灰土影响研究

为克服灰土早期强度低、水稳定性差的弱点,将水泥作为一种活性材料掺入灰土中,对其进行改性研究.通过室内试验,对不同水泥掺入量的水泥灰土试样,进行了无侧限抗压强度和三轴不固结不排水压缩试验,并将试验结果与相同条件下的纯灰土进行了比较,得到了用水泥改性后灰土的一些特点.     

两类三阶非自治系统的全局渐近稳定性

利用L iapunov函数法,给出两类方程…x g(x。)x。 bx。 f(x)=e(t,x,x,。x。)和…x g(x。)x。 f(x)x。 cx=e(t,x,x,。x。)零解全局渐近稳定性的充分条件,推广文献[1~4]中的相关结论.