一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

通过网络教育平台对Ⅱ型糖尿病进行家庭管理

目的:探索网络教育平台在Ⅱ型糖尿病家庭环境中进行糖尿病教育的效果。方法:对在甘肃省人民医院(以下简称该院)糖尿病门诊就诊的42例Ⅱ型糖尿病患者及其家庭成员利用网络平台建立互联互动的关系。并且在平台上进行糖尿病结构化教育,为期4周。结果:Ⅱ型糖尿病患者及其家庭成员对疾病的认知和重视程度与干预前相比有明显的改善,P<0.05。其糖尿病相关知识与干预前相比明显提高,P<0.05。结论:利用现代化的网络管理平台可以有效地提高糖尿病患者及其家庭成员对疾病的认知和重视程度,提高他们糖尿病相关知识的水平,从而有效的预防和管理Ⅱ型糖尿病。     

关于映射周期性的若干性质及其应用的注记

若f∈PfT(R)∩C(R),则F(x)=∫axf(t)dt,x∈R与周期函数有何关系,具有哪些性质?本文将就这一问题进行研究,获得了一个关于周期函数一个重要的若干性质的定理,应用其便捷的处理了一大批与周期函数有关的问题,进而给出了关于映射周期性的若干性质及其应用的注记,这对经济周期性研究有一定的参考意义。     

一种秘密递增显示的视觉密码方案

提出的秘密递增显示视觉密码方案(RIVCS)适合于由多个具有不同的保密级别区域组成的秘密图像,该方案下可以以增量的方式显示隐藏的秘密图像。使用线性编程开发有效的生成RIVCS的基础矩阵的程序,该程序满足来了减少像素扩展的需求。实验结果证明此方案是可行的、适用的和灵活的。文章最后提出了本方案未来的改进方向。     

在实变函数教学中融入数学文化的思考

讨论在实变函数课程教学中融入数学文化教学的重要性,提出了若干教学方法以有效改善实变函数的教学效果,达到提高学生数学素养的目的.     

(2+1)维KD方程组的一类非亚纯行波解

通过行波变换将(2+1)维KD方程组转变为复域中的常微分方程,给出复合的(2+1)维KD方程组2(wk-3l2+3ak2 C1)u=2k4 u″-k2 a2 u3+(6k2b-3kal)u2+C2,v=lku+C1的一类非亚纯解的结构.     

青藏铁路含保温夹层路基厚度与地温关系的研究

通过对青藏铁路风火山段含有保温夹层的路基建立均匀介质分层纯导热模型并运用分层近似解法求出冻土表层的温度函数,结合Lachenbruch给出的冻土层的理论温度表达式,得到了路基填料层、保温层、地表年平均温度与正弦变化温度的振幅比三者之间的隐式方程,并应用该方程对三者之间的关系进行了分析.     

一种静叶持环T型叶根槽修复方法

静叶持环是反动式汽轮机上静叶的载体,单个持环上通常会装配有多级静叶片,它类似于冲动式汽轮机上的隔板和隔板套的整合.反动式汽轮机的静叶是通过静叶持环上的叶根槽装配在静叶持环上,以我公司生产的双抽150MW反动式汽轮机为例,静叶持环叶根槽形式多为T型叶根槽形式,静叶持环T型叶根槽转子T型叶根槽类似,它的加工质量和精度都非常重要,加工时,由于它的结构特殊,尺寸小,加工干涉多,排屑困难等因素,所以静叶持环T型叶根槽的加工失误是持环加工中易出现的事故, 持环本体的铸造毛坯成本很高,如果由于持环上叶根槽加工失误而造成持环本体报废,直接经济损失非常巨大,该文通过150MW反动式汽轮机静叶持环T型叶根槽加工失误为实例,介绍了一种通过镶嵌环来修复持环T型叶根槽的方法.     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.