闭值域算子和框架的扰动

研究了B(H)上的闭值域算子的扰动问题,并把结果推广到框架理论.证明了当{fi}∞i＝1分别是H上的Bessel序列、框架或Riesz基,{gi}∞i＝1是一个序列,且{fi}∞i＝1和{gi}∞i＝1满足一定条件时,{gi}∞i＝1也分别是H上的Bessel序列、框架或Riesz基.     

时序Rough逻辑及其在数据分析中的应用

提出一种时序Rough逻辑,定义了时序算子及其作用于Rough逻辑公式上的意义．描述了这种逻辑的语法和语义．论述了时序Rough逻辑中的语义模型是一个无限状态序列,其中每一状态都描述了当前时刻和场景点上信息系统的信息．从当前状态到下一状态的变换是遵循时序Rough逻辑演算的,它必须保持知识不变,也就是属性和讨论的对象不变,而属性关于对象的特征值,即属性值随着时间和场景变化而可以变化．因此。在信息系统上作决策、数据约简和信息粒化等都将产生影响,由此可见时序Rough逻辑将是动态地处理信息系统的理论工具,也将是合理地解决和处理不一致信息表的较好方法．     

模糊蕴涵算子及其构造(Ⅱ)--模糊蕴涵算子的伴随对及其圈乘算子

验证了15个有可能存在伴随对的模糊蕴涵算子的保存在交性质,结果表明它们都满足保存在交性质.求出了这15个模糊蕴涵算子的伴随对,得到了14个模糊蕴涵算子.给出了一种构造模糊蕴涵算子的方法,并求出了在这种构造方法下,由46个模糊蕴涵算子构造得到的模糊蕴涵算子及这46个模糊蕴涵算子的圈乘算子,共构造出89个模糊蕴涵算子.     

多线性分数次积分的加权Lipschitz估计

讨论一类带粗糙核的多线性分数次积分和相关极大算子,给出当DγA属于Lipschitz类时,它们的A(p,q)权有界性和p=1时的弱型幂权估计,包含端点的情形.     

应用无性繁殖单亲遗传算法实现精馏分离序列优化综合

由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树,直接采用二叉树结构编码方案可以同时表达个体的基因型和表现型．借鉴生物界单亲父本可以经过无性繁殖得到子代的现象,对进化和遗传等重组算子进行设计．应用图论方法建立有效的二叉树结构演化重组机制,从而形成无性繁殖单亲交叉和变异算子．实例表明无性繁殖单亲遗传算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题．     

Dirichlet空间上的Toeplitz算子组的Fredholm谱表示及凸性

首先讨论了Dirichlet空间上Toeplitz算子组Fredholm谱的表示,证明了:当φi∈H∞1(D) C1()(i=1,2,...,n)时,(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)的右Fredholm谱SP, re(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)与Fredholm谱SP, e(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)相同;当φi∈C1()(i=1,2,...,n)时,(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)的左Fredholm谱 SP, le(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)与Fredholm谱SP, e(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)相同.然后讨论了Dirichlet空间上Toeplitz算子与算子组的凸性问题.证明了乘法算子Mz是非凸型的,这与Hardy, Bergman空间上所有乘法算子都是凸型算子不同.也证明了:T=(Tz,Tz2)不是联合凸型算子;若φi∈H∞1(D) (i=1,2,…, n),则W(Tφ1,Tφ2,…,Tφn)是凸集.本文还给出了一个一般性的结论:假定H为Hilbert空间,T∈B(H)为一个有界线性算子,当n=2m时有σ(Tm,Tn)={(λm,λn)λ∈σ(T)}.     

一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合。仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较。实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则。     

平移算子和调制算子的框架性质

连续框架是Hilbert空间中的一组向量, 它们能够利用连续叠加方式重构任意向量. 该文讨论了平移算子和调制算子所诱导的函数族的框架性质, 给出了它们不成为连续框架的条件.     

四元数Hardy空间中的slice正则Jackson定理

对于非交换领域四元数上2种类型的Hardy空间, 构造了新的de la Vallée Poussin卷积算子, 进而得到了高阶光滑模的slice正则Jackson 逼近定理.     

基于随机梯度下降算法实现对环上量子游走的动态完全控制

寻找如何实现幺正量子操作是量子计算领域的基本问题，主要研究通过环上的离散时间量子游走实现任意幺正量子操作的可能.首先推广引入了特殊的环上的离散时间量子游走模型，并对模型实现任意量子操作的有效性进行了探讨.对于两量子比特的量子系统，给出了通用量子门集合与量子傅里叶变换的构造解.由于高维情况构造解较难精确给出，引入机器学习中常用的随机梯度下降算法，得以在高维系统近似实现所需要的幺正量子操作.此外，如对算法进行进一步微调，可以在位置空间上的实现任意的幺正量子操作以及两结果半正定算子测量.在高维情况下，这意味着通过控制两能级的硬币系统即可控制位置空间上大型系统，从而实现小系统对大系统的间接完全控制.这些任务的完成表明，基于随机梯度下降算法可以实现对整个环上量子游走过程的动态完全控制.