具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

Ni~(26+)离子态分辨光复合过程的R矩阵理论研究

利用基于相对论R矩阵理论的DARC程序系统计算了Ni 25+离子基态1s22s(2S1/2)和激发态1s22p(2P1/2,2P3/2)的光电离截面,并通过细致平衡原理获得了统一的光复合过程(即辐射复合和双电子复合)态分辨的截面,计算结果给出了辐射复合与双电子复合过程间的干涉效应.为了标识和分析KLL共振能区所有的共振峰,基于相对论组态相互作用理论(RCI)的FAC程序被用来计算共振峰的能量、强度及其相关的双激发态的辐射、俄歇跃迁几率以及共振宽度等.利用统一的光复合截面进一步得到了KLL双电子复合过程的伴线强度,并与孤立共振近似下FAC的计算结果以及以前的理论和实验结果进行了比较,对存在的一致性和偏差进行了分析和讨论.     

仿生非光滑花纹沟对轮胎抗滑水性能的影响

以205/55R16乘用车轮胎为研究对象,采用计算流体动力学建立了考虑胎面花纹变形的轮胎滑水分析模型;以气-液二相流数值模型分析了轮胎的滑水性能,并将临界滑水速度仿真值与NASA滑水速度预测值及轮胎发生滑水时力平衡下的速度进行对比.在此基础上,引入仿生减阻理念,研究了夹角为60°、高度为0.6mm的仿生对称V形结构对花纹沟排水量和水流阻力的影响,并将其结构特征信息等效移植到接地区轮胎花纹沟底,进行了仿生花纹轮胎的滑水性能分析.结果表明:所建滑水分析模型可用来分析轮胎滑水时的流体运动特性;相对原花纹轮胎,仿生非光滑花纹沟轮胎通过提高接地区花纹沟内水流速度,降低了胎面动水压力,提高了临界滑水速度.     

有理数域上一类不可约多项式的简单推广

若a1,a2,…,an是n-1个不同的整数,证明了当n≥4时,f(x)=(x-a1)(x-a2)…(x-an)-1在有理数域Q上不可约;当n≥3时,f(x)=(x-a1)2(x-a2)2…(x-an)2+1在有理数域Q上不可约.     

关于两个投影矩阵的相互关系

运用Moore-Penrose逆的定义及其性质和投影的定义去研究投影PR(A)和PR(AB)的相互关系,得到若干结果 .研究表明:若矩阵A,B满足如下条件:(1)BB*=I,(2)B为酉矩阵,(3)B为非奇异阵,(4)A是列满秩,B是行满秩,则两者相等;若对于任意矩阵A,B时,两者之间存在若干重要关系式,从而进一步刻画了它们的相互关系.     

中立型时滞互联系统的H∞记忆反馈控制

为研究一类中立型时滞互联系统的H∞控制问题,当滞后时间对系统影响较小时,设计分散化记忆反馈控制器,并应用李雅普诺夫函数理论,结合自由加权矩阵和牛顿-莱布尼茨公式对系统进行稳定性分析,应用线性矩阵不等式给出系统存在外界干扰时仍能保持稳定且满足H∞性能指标的充分条件.最后应用Matlab对系统进行数值仿真,仿真结果表明,所提控制方法不仅能保证被控系统的稳定性,而且当系统存在外界干扰时能保证具有H∞性能指标.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱

讨论了3×3阶正交矩阵的特征值和迹的关系,证明了迹为整数的3×3阶正交矩阵的谱可由迹确定,为应用广泛的3×3阶正交矩阵的谱的计算提供了简单实用的方法.     

一个野代数的二维的不可分解表示

在表示型的研究中,野代数Γ=k〈x,y〉扮演重要角色,但通常描述其表示是非常困难的。本文主要利用Belitskii算法得到代数Γ所有二维表示的同构类,等价地,得到二阶矩阵对的Belitskii标准形,并得到该线性矩阵问题的Belitskii标准形的参数数。     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.