对Rayleigh相关信道的分集性能研究

研究了在 Rayleigh衰落下具有不同相关性的分集支路的分集性能。研究的分集策略是最大比合并和选择合并 ,采用 Monte Carlo方法仿真了系统输出信噪比超过门限的概率。结果表明 :在最大比合并下 ,当各路平均信噪比与门限相比较小时 (两路时约为 - 4d B,三路时约为- 13d B) ,各分集支路越相关 ,输出信噪比超过门限的概率越大。在其他情况下 ,各分集支路越独立 ,分集效果越好 ,并且最大比合并总是优于选择合并     

非线性隐拟变分包含的解的灵敏性

用隐预解算子的方法来分析Hilbert空间中非线性隐拟变分包含的解的灵敏性,推广了这个领域中的一些最新结论。     

极大子群个数＜5的有限群

本文确定出了极大子群个数＜5的有限群.     

GL(n,k)在GL(n,F)中的扩群

当F是无限域,K是F的子域,且[ F:K] < n(n - 1) 时,本文给出了GL(n ,k)在GL(n ,F) 中的全部扩群,从而得出GL( n,F) 的一类极大子群     

任意域上Bl型Chevally群的含单项子群的极大子群

对任意域上 Ｂｌ 型 Ｃｈｅｖａｌｌｅｙ 群, 构造了一类真包含单项子群的子群,从而否定回答了单项子群的极大性问题,同时证明了所构造的子群就是极大子群     

滑动窗口下数据流完全加权最大频繁项集挖掘

针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.     

An(n≥5)的单性的一个新证明

给出了一个判断含单极大子群的群为单群的条件，并且通过对这个条件的验证给出了An（n≥5）是单群的一个新的证明．     

关于Shlyk定理的一个注记

Shlyk定理说明任一有限非可解群的所有非正规的非幂零极大子群的交必幂零.本文给出Shlyk定理一个新的证明,并证明了任一有限非可解群的所有非幂零极大子群的交必等于它的Frattini子群.     

GAMMA型单元及串联系统可靠性的UMVUE

讨论寿命服从单参数GAMMA分布单元平均寿命的极大似然估计和一致最小方差无偏估计;应用BASU定理求出了单元可靠度及串联系统可靠度的一致最小方差无偏估计．