环面自映射在拓扑空间中的提升

设f:S1×S1→S1×S1是环面上的连续映射;F:R×R→R×R是平面到自身的连续映射;E*:R×R→S1×S1是平面到环面上的复迭映射。利用提升映射的特征和复迭映射的运算,给出了环面这类映射提升的相关的性质。     

Banach空间中广义非线性混合拟变分包含的解

引入并研究了Banach空间中的一类广义非线性混合拟变分包含,借助Pη--映射构造了一个新的迭代算法来逼近广义非线性混合拟变分包含的解。证明了其解的存在性并讨论了此算法的收敛分析。     

一种基于自适应小波变换的矢量量化方法

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码.本文提出了一种基于能量的自适应双正交小波变换和矢量量化相结合的算法.即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,然后给出恰当的小波系数量化.该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化.实验表明,该方法获得较高的编码效率和重构图像质量.     

一类食饵-捕食征税模型分析

在两种群相互作用的Logistic模型的基础上将税收考虑进去分析了一类食饵-捕食收获模型.讨论了正平衡点的存在性,证明了正平衡点的局部渐近稳定性,利用Pontryagin最大值原则得到了最优税收策咯.     

向量法与坐标法的统一性

向量法和坐标法是解析几何研究的基本方法,掌握这两种方法是学好解析几何的关键.分析了向量法与坐标法的含义、使用方法,指出向量法与坐标法统一为关系映射反演法,体现了数形结合的思想,从而在更高层次上实现了两种方法的统一和整合.     

凸度量空间内非线性映射的迭代算法

在凸度量空间内 ,对非线性广义拟压缩映射序列定义了带误差的 lshikawa迭代序列 ,证明了带误差的 lshikawa迭代序列收敛于非线性广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

树映射的若干动力性质研究

讨论了周期点为闭集的树映射的特征,连续树映射的混沌集与不变概率测度的关系,以及树映射拓扑熵为零的几个必要条件,所得结论推广了区间上的相应结果.     

正实数阶广义M集的外部结构

推广了Philip所提出的“区域分解”和“角度分解”方法,提出了等势线和色彩调配法,并利用这四种方法构造了一系列正实数阶广义M集的外部结构图·研究了广义M集外部结构的分形特征及演化过程,结果表明整数阶广义M集的外部区域具有分形特征,小数阶广义M集的外部区域出现了错动和断裂,且其演化过程依赖于相角主值范围的选取     

开关广义Mandelbrot集

基于开关复映射,阐述了开关广义Mandelbrot集(简称广义M集)的构造方法,并构造出一系列开关广义Mandelbrot集·在对开关映射作用下复C平面上初始点轨道的分析及开关广义M集构造算法研究的基础上,通过计算机实验,得出以下结论:①开关广义M集具有分形结构;②开关广义M集包含了构成开关映射的两个映射的部分稳定区;③开关广义M集的演化过程依赖于相角主值范围的选取     

无模型映射学习控制算法的研究

提出一种基于无穷级数映射的无模型学习控制算法，将往复运动的复杂非线性控制问题映射为傅里叶空间内有限个调节器设计问题，与一般基于被控对象模型的控制算法相比较，该方法无需巳知系统的内部结构与参数，而仅需了解系统的实际输入输出及系统的期望输出，是往复运动精确轨迹跟踪的一种较为理想的控制算法，给出了算法的推导及其收敛性的理论证明，并给出了仿真结果。