一类广义Toeplitz算子

给出Ｈ＾２上广义Ｔｏｅｐｌｉｔｚ算子的一般性定义，着重研究了形如ＴＣ类广义Ｔｏｅｐｌｉｔｚ算子的可逆性，次正常性及紧性问题。     

BLOW-UP SOLUTIONS FOR A CLASS OF NONLINEAR PARABOLIC EQUATIONS WITH MIXED BOUNDARY CONDITIONS

The type of problem under consideration is where D is a smooth bounded domain of RN, q = |(?)u|2. By constructing an auxiliary function and using Hopf's maximum principles on it, existence theorems of blow-up solutions, upper bound of "blow-up time" and upper estimates of "blow-up rate" are given under suitable assumptions on a, b, f, g, σand initial date U0(X). The obtained results are applied to some examples in which a, b, f, g and σare power functions or exponential functions.     

拉格朗日乘子法在加筋圆板动力分析中的应用

作者应用拉格朗日乘子法,提出了一种在已知各子结构模态信息条件下求解加筋圆板一类组合结构动特性的有效方法。该方法将以往求解这类结构动特性的非线性特征值问题转化为广义特征值问题,从而避免了在搜根中可能遇到的奇异性。作为算例,作者应用该法求解了某化工厂丙烯酸吸收塔塔盘的固有频率。其结果表明,这一方法具有计算精度高,求解特征值问题规模小等优点。这种方法还可推广到求解工程中其它常见板、梁组合结构的动态特性。     

椭圆方程在球型域上的三重径向解的存在性

讨论了椭圆型方程边值问题在球形域上径向解的存在性问题,证明了在满足一定条件下,方程至少存在1个正的径向解,还得到与边值有关的三重正径向解的存在性.     

Banach空间中k-渐近拟伪压缩映像不动点的迭代算法

在严格拟伪压缩映像不动点的迭代算法基础上,给出了Banach空间中渐近k-拟伪压缩映像不动点的迭代算法,改进了算法,并证明了一个强收敛定理,扩展了已知的相关结果.     

Banach空间中相对非扩张映射的强收敛定理

用修正后的Halpern's迭代方法在Banach空间建立了一个迭代序列,证明了这一迭代序列强收敛到2个相对非扩张映射的公共不动点.     

广义Nizhnik-Novikov-Veselov方程组的新行波解

借助齐次平衡方法和数学软件计算,应用修正的G＇/G展开法成功获得了Nizhnik-Novikov-Veselov（简称NNV）系统的多个含有参数的精确行波解,所得的解包含有新的孤立波解,丰富了已有结果.该方法具有简单高效、计算量小、求解速度快等特点,此方法还可以用来求解其它的高维非线性发展方程的精确行波解和孤立波解.     

居住地、出行方式与出发时间联合选择的

为刻画居住地、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取房价、出行耗时、出行费用及个人属性等作为效用变量,以居住地选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统巢式模型.利用2005年北京市第3次居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变引起的备选方案选择概率的改变.参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL(Nested logit)模型更优的统计学特征,当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其居住地.直接和交叉弹性分析表明,对于小汽车方式的远距离通勤者,即使额外收取费用亦难以降低其出行比例;当通勤距离小于5km时,一种方式出行时间的变化对另一种方式选择概率的影响微乎其微,而当通勤距离在10～20km时,这种影响最显著.     

基于广义椭球基函数模糊神经网络的油轮转向动态响应模型(英文)

基于广义椭球基函数模糊神经网络(GEBF-FNN)算法,提出一种新颖的油轮转向动态响应模型.通过事先建立好的一组油轮操纵非线性微分方程获得训练数据,GEBF-FNN算法用于在线辨识Nomoto型油轮转向响应模型的参数K和T.具体地,GEBF-FNN模型从没有任何模糊规则开始,基于规则生长准则和参数估计方法,在线生成模糊规则,从而学习出由一组模糊规则构成的具有高精度和精简系统结构的油轮转向动态响应模型.为验证该动态响应模型的有效性,针对典型的Z形操纵进行仿真研究,并进行广泛的比较研究,仿真结果显示基于GEBF-FNN算法的油轮动态响应模型具有理想的逼近和预测性能.     

基于神经网络的模糊关系方程极小解求解算法

利用神经网络求解有限论域上模糊关系方程的极小解,将未知的模糊关系作为神经网络的权重参数进行学习,并设计了相应的网络训练算法Ⅰ.证明了该训练算法将收敛到模糊关系方程的极小解,并通过2个数值实例来验证算法的有效性.