一则关于黎曼联络的讨论

本文给出积映射φ( 1 )* ×φ( 2 )* 保持积流形的黎曼联络 ,以及几个诱导联络的公式。     

耗散KdV方程的小波近似惯性流形及数值分析

利用田立新提出的小波近似惯性流形 ,将小波分析与无穷维动力系统相结合研究一类非线性孤立波方程 -耗散KdV方程的长期动力学行为 ,在已得到该类方程存在小波近似惯性流形及利用无穷维动力系统作更精确的误差估计的基础上 ,笔者用L2 (R)中Perrier -Bas devant样条周期小波基做小波分析 ,用低模态的小波近似惯性流形数值模拟耗散KdV方程的吸引子 数值结果表明 ,小波近似惯性流形方法比Fourier分析方法及小波Galerkin方法更能反映系统的局部动力学行为     

李群G在流形M上左作用的相关性质

本通过李群G在流形M上左作用，构造了M上单参数可微变换群，证明了其诱导向量场与李代数g之间存在同态映射，且诱导向量场是—李代数。     

简析微分几何研究中的思想和方法

本简要分析了微分几何研究中处理局部与整体关系的思想以及通过附加结构利用分析、代数工具进行研究的方法。     

基于流形学习和流形高阶近似的图像距离度量

为克服切距离方法的不足,提出了流形高阶近似距离（HMD）.HMD度量方法通过最大差异延展方法（MVU）学习出非线性图像流形的内蕴变量,然后在原型图像处用基于流形高阶泰勒展开式的非线性曲面来局部近似图像流形.HMD定义为待识别图像与图像流形的高阶近似曲面间的最小距离,通过计算待识别图像与图像流形上多个基准图像间的HMD距离能够实现图像的分类和识别.人脸识别和手写数字识别的结果表明：HMD距离在识别精度和稳定性上要优于切距离和当前一些典型的图像距离度量方法.     

基于流形正则化判别的因子分解

通过对非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和因子分解(concept factorization,CF)的分析,针对它们无法核化或忽略数据几何结构和判别信息的问题,提出了基于流形正则化判别的因子分解算法(manifold regularized-based discriminant concept factorization,MRCF).该算法用CF算法对数据进行低维非负分解时,根据流形学习的图框架理论,构建邻接矩阵保持数据局部几何结构;利用样本的标签信息,进行监督学习,给出算法多步更新规则,理论上证明了MRCF算法的收敛性.在人脸数据库ORL、图像库COIL20和手写体数据库USPS上的仿真结果表明,相对于NMF、CF及其一些改进算法,MRCF均具有更高的聚类精度.     

带临界Sobolev－Hardy指数和凹凸项的奇异拟线性椭圆系统的多个正解

考虑一类带临界Sobolev－Hardy指数和凹凸指数的奇异拟线性椭圆系统的多个解.主要利用变分方法和Nerahi流形,获得该椭圆系统存在多个正解的结论.     

利用局部线性嵌入的模态识别

提出了一种新的利用局部线性嵌入的模态识别方法。该方法以流形学习为理论基础,从提取结构的几何或固有特征出发,以系统结构的响应数据为分析对象,可识别出结构的模态参数。该方法的基本思想是,将结构的响应看作一个高维数据集,将系统的模态看作高维数据集的本质结构与固有特征,然后通过求解数据的低维嵌入进行模态参数识别。圆柱壳仿真结果表明:提出的利用局部线性嵌入的模态识别方法能够有效地进行模态参数识别;随着阻尼系数的增加,对于贡献量较大的模态,利用局部线性嵌入的识别效果优于基于主成分分析的识别效果。     

伪黎曼流形中的极大类空子流形

研究了伪黎曼流形中极大类空子流形,得到了这类子流形关于黎曼曲率张量的不等式.此外,在Ricci曲率平行的条件下,得到了Lorentz空间中极大类空子流形关于数量曲率的不等式.     

Euler常数的形式及其证明

运用简洁的方法证明了 Euler常数的存在性 ,并给出了若干 Euler常数的积分形式和级数形式及相应的证明