全矩阵代数的一类子代数

研究了由一个矩阵生成的矩阵子代数的基本性质,给出了其极大理想的完全分类及这类子代数是半单代数的充要条件.     

广义smash积

引入了广义ｓｍａｓｈ积的概念,讨论了它的性质,推广了Ｙ．Ｄｏｉ有关方面所作的工作,改进了Ｙ．Ｄｏｉ的一个同构定理。     

图像目标的可视识别与智能跟踪

本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时ＤＳＰ可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。     

一类广义Witt代数的构造

19年前Kawamoto定义了特征为0的域F上的广义Witt代数,本文基于一个可换幺半群及其上的一个双变量映射,定义并研究了一类广义Witt代数^W=W(α,A,T,φ)/I FT,其中A是一个可换幺半群,T是域F上的一个向量空间,φ:T×A→F是一个双变量映射。给出确定单性的一个充要条件,证明了这类代数结构同构于相应的可换幺半群代数的导子代数。     

最简线状李代数

作者定义了一类线状李代数，即所谓的最简线状李代数，它是一类结构最简单的线状李代数，也是Luis Boza, Francisco J. Echarte 和 Juan Nunez在1994年对复数域上的10维线状李代数的分类中所提到的参数全为零的代数μ₁₀¹³⁰的推广。设g是域F上的n维最简单的线状李代数（n≧4）,确定了g的导子代数，并且证明了当F 的特征为0或p＞n-2时g的导子代数不可解的完备李代数。 还计算了g的自同构群，并证明了当∣F∣≥n时它是一个无中心的可解群。此外，对于素特征的的情形，还考虑了g 的可限制的充要条件，并对非可限制的情形确定了g 的极小p—包络。     

Schwinger变换与二粒子耦合体系Hamiltonian的对角化技术

用Schwinger变换给出了耦合形式为C（a1＋a2＋a2＋a1）＋Bi（a1＋a2－a2＋a1）的二粒子耦合体系Hamiltonian的对角化技术．方便地求得了此类Hamiltonian能量本征值的准确解．     

Singularities Analysis of Paradoxical Mechanism and Parallel Manipulators

Parallel manipulator is associated with a set of functions defined by its closure constraints. In this paper, using Lie algebra method, we provide a study on the singularities of parallel manipulators, their relations with the second order of the closure functions, and the tangent space of the configuration space of the manipulator. The transverse condition criterion is applied to analyze the behavior of the singularities. This gives a downright explication why the 6R paradoxical mechanisms work in their singular configurations, and allows to gain insight on configuration space singularities and to choose the adequate design parameters for the parallel manipulator.     

伪格蕴涵代数

为智能信息处理、人工智能理论提供一个可靠的逻辑基础,特别是含有模糊性和不可比较性的不确定性信息处理,提出了一类伪逻辑代数——伪格蕴涵代数,它是格蕴涵代数的非交换推广.详细地探讨了伪格蕴涵代数的基本性质,给出了伪格蕴涵代数的等价特征.     

一类n-Lie代数的导出代数的结构

给出了特征为0的代数闭域上n+1维n-Lie代数的导出代数的结构.     

基于代数神经网络的多元多项式不可约判定及学习算法

把感知器作为数学模型,充分利用神经元的运算特性,以二元多项式近似求根神经网络模型为基础,设计一类多元多项式不可约判定的神经网络模型,它是单输入多输出三层前向神经网络,给出神经网络学习算法,这种学习算法在ｐ－ａｄｉｃ意义下,通过调整隐层与输出层的权值Ｃｉ,ｊ完成学习,可确定出多元多项式不可约,通过算例表明,该算法有效,相比传统的判定算法,可操作性强。