关于伪Smarandache无平方因子函数的一个问题

目的 研究一个包含伪Smarandache无平方因子函数Zω(n)的极限问题.方法 利用初等及解析方法.结果 证明了该极限存在且其值为1.结论 解决了Felice Russo在文献A set of new Smarandache functions,sequences and conjectures in number theory中提出的一个极限问题.     

一种(71,36,11) QR码的快速代数译码算法

在平方剩余(quadratic residue,QR)码的译码过程中,当接收码字中出现的错误个数较多时,未知校正子的计算非常困难,计算量与复杂度都很高,因此增加了解码过程所需要的时间.鉴于此,在(71,36,11)QR码的错误模式权重为4时,通过对牛顿恒等式的数学推导,在不需要计算未知校正子的情况下,导出了其错误位置多项式的系数,简化了(71,36,11)QR码中出现4个错误时的判断条件,并对所有可纠错的错误图案进行了穷举验证.仿真结果表明,提出的算法在解4个错与5个错时,分别提高了56.12％与18.19％的解码效率,验证了算法的正确性与有效性.     

保序部分变换半群PO_n的平方幂等元

设POn是[n]上的保序部分变换半群.对n≥3,证明了半群POn的秩为n-1的平方幂等元的个数为4n-6,同时,还证明了半群POn是秩为n-1的平方幂等元生成的,且其秩为2n-1.     

PA样本下刻度指数族参数的渐近最优的EB估计

本文在PA样本下研究刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计,在刻度平方误差损失函数下导出参数的Bayes估计,利用核估计的方法构造了参数的EB估计,并且证明这种估计的渐近最优性,最后给出一个例子.     

球极坐标系下角动量平方算符与拉普拉斯算符的推导——多元复合函数微商法则在量子力学中的应用

采用引入变量的多元复合函数微商法则,将直角坐标系下的1阶偏微分形式变换成球极坐标形式,进而推导出球极坐标系下角动量平方算符与拉普拉斯算符的表达式.这将使得在量子力学中求解Schr?dinger方程、各角动量算符对应的各角量子数变得更加简单.     

平方解调分析原理及在机械信号故障诊断中的应用

在具有齿轮、滚动轴承等设备的机械故障诊断中 ,广义检波滤波解调分析是非常有用的工具 .广义检波滤波解调分析具有高通绝对值分析、检波滤波和平方分析三种算法 ,这三种算法在原理上是基本一致的 ,都能解出包含故障信息的调制频率 ,解相加信号时都以两信号频率之差 (不包含故障信息 )作为调制频率解出 ,采样频率不满足一定的条件时都存在着混频效应 ,在解调谱中表现为不宜区分的频率成分 .本文重点介绍了平方解调方法的原理、局限性及其在实际中的应用 .在理论上分析了其局限性 ,从根本上避免了工程故障诊断在此方面的误诊断 .     

关于平方凸函数的积分型Jensen不等式

基于平方凸函数的平方凸性,研究了离散形式的Jensen不等式,运用定积分的定义、Henie定理及复合函数极限运算,得到了平方凸函数的积分型Jensen不等式;利用平方凸函数的一个充要条件,建立了平方凸函数的积分型Jensen不等式的推广形式.     

工业过程控制系统迭代学习算法的增益确定

应用频域和时域（非状态空间法）相结合的方法对简单工业过程控制系统迭代学习算法进行了收敛性分析,在频域得出了用系统参数显示表示的收敛性条件,避免了收敛条件的验证对系统时域模型参数的依赖性,使验证更简洁,用平方积分鉴定法确定了首次学习时误差平方积分最小意义下学习增益的最优值,明确了学习增益选取的目标,数字仿真表明：所确定的学习增益不仅是最优的,而且相应的迭代学习控制能显著改善控制系统的动态品质。     

新型高频高线性CMOS跨导线性电流模乘/除法器设计

针对传统CMOS电流乘除法器存在线性度不高、工作频率低等缺点,提出一种以平方根电路、平方/除法器电路为核心的基于MOS管跨导线性原理的新型高频高线性CMOS电流模乘/除法器。在TSMC0.35μm CMOS集成工艺下进行HSPICE仿真测试表明:该电路在3V电源电压下,-3dB带宽可达到35.1MHz,电源静态功耗为202.68μW,输出电流为0～25.1μA,非线性误差为0.85%,总谐波失真为0.14%。本文提出的乘除法器电路与Tanno、Lopez等提出的基于跨导线性原理的乘除法器电路相比,优点在于-3dB带宽提高了,功耗降低了,电源电压降低了,线性度提高了,精度提高了,并且采用了相对更先进的0.35μmCMOS工艺,可缩小芯片面积,节约成本。     

关于Diophantine方程x^3＋1=201y^2

本文应用递归数列、同余式证明了丢番图方程x^3＋1=201y^2仅有整数解（x,y）=（-1,0）,（440,±651）．