一类求解常微分方程初值问题的线性多步方法

提出了一类求解非刚性常微分方程初值问题的线性多步方法,该类方法包括k步k阶显式方法和k步k 1阶隐式方法,其绝对稳定的实区间均大于Adams的绝对稳定的实区间。数值算例表明,该类方法优于Adams方法。     

一类基于优先级的隐枚举两层决策方法

针对一类含０－１变量的两层决策问题，探讨了用隐枚举方法求解过程中的变量搜索次序问题。在定义了变量搜索优先级之后，提出了一种基于变量搜索优先级的方法，理论分析与计算示例表明，所提出的方法能够最快地求到问题的全局最优解。     

渐近非扩张映像族公共不动点具误差一般复合隐格式迭代算法

提出了Banach空间中非扩张映像族{Ti}i=1N公共不动点具误差的广义复合隐迭代格式:{xn=αnxn-1 βnTnyn γnun,yn=wnxn-1 snTnxn tnTnxn-1,αn βn γn=wn sn tx=1.其中:{αn},{βn},{γn},{wn},{sn},{tn}∈[0,1];Tn=TnmodN.证明了弱收敛及强收敛定理,其结果扩展及推广了已有结果.     

随机广义集值隐变分不等式

引入并研究一类新的随机广义集值隐变分不等式，讨论这类随机广义集值隐变分不等式解的存在性以及由算法所产生的迭代序列的收敛性，本文所得结果改进和发展了Ｎｏｏｒ等人近期的一些重要结果，即使在确定型的情形下也包含了这些结果作为特例。     

内隐认知视角下的英语语法教学

内隐认知是目前心理学研究的热点之一。结合我国当前英语语法教学所存在的问题进行分析，揭示出内隐认知研究对英语语法教学的启示意义在于：在语法教学中，应当尽可能让学习去体验和感悟英语，从而使其内隐认知机制在英语语法习得中自动发挥作用；语法教学应当注意先内隐后外显的顺序；教学中要合理地综合运用内隐式语法练习和外显式语法练习。     

一种改进的隐枚举法

介绍了0-1规划的隐枚举法的两种常用方法,在第二种方法的基础上提出一种改进方法,并给出一些算例,说明该方法的有效性.     

时间-空间分数阶对流扩散方程的有限差分解法

通过对空间分数阶导数采用修正的Grunwaid有限差分逼近,给出了数值求解时间-空间分数阶导数对流扩散方程的一种隐式差分格式.证明了格式的兼容性、无条件稳定性及一阶收敛性,并给出了数值算例.     

一类A-稳定对角隐式Runge-Kutta法的指数拟合

研究具有显式级的A-稳定3级对角隐式Runge-Kutta方法的单点指数拟合, 构造了相应的A-稳定指数拟合公式, 并讨论了最佳拟合频率的选取及步长控制策略.     

基于用户偏好的智能数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

Banach空间中广义隐拟变分包含解的迭代逼近

 在Banach空间中,引入了一类广义混合非线性隐拟变分包含问题,证明了其解的存在性,给出了解的三步迭代算法以及收敛性分析.