二阶Camassa-Holm方程解的爆破性质研究

主要研究在k=2的情况下高阶Camassa-Holm方程解的爆破性质.首先,通过一系列的先验估计建立了一个新的爆破准则,并且给出了精确的爆破速率;然后,利用Holder不等式、Sobolev不等式和闭集的相关性质给定在新爆破准则下的爆破点集.     

无溶剂条件下嘧啶-6-酮衍生物的简便合成

以芳醛、氰乙酸乙酯和氰基胍为原料,氢氧化钠为催化剂,在无溶剂条件下加热,方便、高效地合成嘧啶-6-酮衍生物.这种新的合成方法具有反应时间短、条件温和、成本低和环境友好等优点.     

甘露糖醛酸寡糖增敏环丙沙星抑制大肠埃希菌机制的研究

通过考察大肠埃希菌(Escherichia.coli)体内环丙沙星(ciprofloxacin, CPFX)的含量以及联用不同浓度甘露糖醛酸寡糖(MOS)对CPFX抑制E.coli效果的影响，探讨了MOS增敏CPFX抑制E.coli活性的作用机制.在菌液中加入CPFX和不同质量浓度的MOS,37℃培养150 min,观察抑菌效果，并用HPLC法测定E.coli体内CPFX的含量，同时通过激光扫描共聚焦显微镜(CLSM)观察E.coli体内CPFX的荧光强度进行验证.还考察了Ca²⁺对MOS增敏CPFX抑菌效果的影响.结果显示：CPFX与高浓度的MOS联用时，E.coli体内CPFX的含量较低；与较低浓度的MOS联用时，E.coli体内CPFX的含量较高，与其抑菌实验联用MOS高浓度时拮抗，低浓度时增敏的结果一致.Ca²⁺的加入，在一定程度上逆转了高浓度MOS与CPFX的拮抗作用.该研究可为新型抗菌增效剂的开发和抗耐药菌感染的临床应用提供参考.     

古巴比伦人求算术平方根的探究

分析了古巴比伦人求算术平方根的算法，证明了其正确性。然后将其算法推广到求n次算术根，并证明了其正确性。     

下一代密集WLAN网络干扰管理机制

在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。     

关于星匹配数的图能量下界

对图G的能量ε(G)与K_(1,s)-匹配数μ_s(G)之间的关系进行了研究。证明了对于一般图G有■成立,进一步地,若其子图满足一定的条件,则有■,其中c_1(G)表示G中的奇圈数。还证明了若n阶树T的最大度小于等于3,有ε(T)≥(s+1)μ_s(T)-1成立。     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

超超临界汽轮发电机组N+1支撑轴系失衡振动特性分析

建立了1000MW超超临界汽轮发电机组N+1支撑轴系的有限元动力学模型，对该种轴系的动力学特性及不平衡振动故障进行了仿真分析，归纳了该轴系轴向不同位置不平衡激起的轴系振动响应特性及转子间的相互影响规律，为该类机组的故障诊断及现场动平衡提供参考和依据。     

Combining multivariate volatility forecasts using weighted losses

The ability to improve out-of-sample forecasting performance by combining forecasts is well established in the literature. This paper advances this literature in the area of multivariate volatility forecasts by developing two combination weighting schemes that exploit volatility persistence to emphasise certain losses within the combination estimation period. A comprehensive empirical analysis of the out-of-sample forecast performance across varying dimensions, loss functions, sub-samples and forecast horizons show that new approaches significantly outperform their counterparts in terms of statistical accuracy. Within the financial applications considered, significant benefits from combination forecasts relative to the individual candidate models are observed. Although the more sophisticated combination approaches consistently rank higher relative to the equally weighted approach, their performance is statistically indistinguishable given the relatively low power of these loss functions. Finally, within the applications, further analysis highlights how combination forecasts dramatically reduce the variability in the parameter of interest, namely the portfolio weight or beta.     

一种由三角模所诱导的粗糙集间的相似性度量方法

给出两粗糙集间一种新的相似度计算方法,并将其应用到模糊模式识别问题中,通过算例说明这种方法的可行性和有效性.