错误集的变换与错误的消除

对错误集C作了阐述,并介绍了相关的定义。再者,研究了错误集的有关运算及这些运算所满足的运算律;得出错误集的变换包括逆、或、积;错误集的变换类型包括单位变换、置换变换、分解变换、组合变换、毁灭变换、增加变换、相似变换的结论。最后,举例说明了错误集的变换与错误的消除。     

逻辑命题分解变换与模糊错误矩阵包含型集合方程求解研究

在前期研究的基础上,对错误矩阵的概念作一个介绍,在此基础上,且对于矩阵的每一行又恰好是一个模糊错误逻辑命题.因为构成这类模糊错误矩阵的元素是集合,所以这类模糊错误矩阵之间一般是集合关系式,而不只是通常方程的等式,研究这一类模糊错误矩阵方程解的存在性,求解的方法等是理论与实践的需要.以XA■B研究对象,研究得到模糊错误矩阵集合方程XA′=B解的存在性及给出求解的例子.     

(t+1)×7类模糊错误矩阵包含型集合方程求解方法研究

在前期研究的基础上,对错误矩阵的概念作一个介绍,在此基础上,研究模糊错误矩阵方程的类型,且对于矩阵的每一行又恰好是一个模糊错误逻辑命题这种类型的模糊错误矩阵方程求解,由研究发现XA′的运算结果可得到A x′_1的运算结果等同于Ax′_1=A∧[x′_1,x′_1,…,x′_1]′,所以XAB模糊错误矩阵集合方程XA′=B的求解的方法可以得到改善.最后给出了一个求解的例子.     

二类5包含型错误矩阵集合方程求解研究

在错误矩阵的基础上,提出了错误矩阵方程的类型.研究了当构成错误矩阵的元素是集合,且对于矩阵的每一行又恰好是一个错误逻辑命题的分解,这一类错误矩阵方程解的存在性,求解的方法等,并通过实例加以论证说明.     

错误发生之后——一个等差数列问题的错误辨析

问题的答案是4016,而许多学生的答案是4017．为了了解学生的错误原因,我调查了部分学生,发现其主要的错误来源主要有三个,具体如下．     

错误系统结构分析与置换变换研究

为了研究具有基本结构的系统错误和错误的避免或消除的方法,在简单分析模糊错误系统和一般系统存在的六种静态基本结构,串联、并联、扩缩、蕴含、反馈和其它基本型后,研究用基本结构中的其中一种或多种结构去置换其它一种或多种基本结构时模糊错误系统的错误变化的逻辑规律,并以系统结构图,错误函数和逻辑命题去形式化描述,接着还研究了模糊错误系统的动态的结构变化的几种形式.     

基于错误逻辑矩阵的错误识别对象分类及应用研究

研究了错误识别对象的概念和特征,并选取七个特征组合建立了错误识别对象的错误逻辑矩阵表达式,讨论了错误识别对象的类型.最后,结合石塑地板产品质检过程,对于所进行检验的每一片石塑地板建立错误识别的对象逻辑矩阵,通过错误函数求错误值,识别错误的石塑地板对象,并根据错误石塑地板对象特征分类,采用相应的消避错方法进行运算和处理.     

错误数据集的变换研究

首先介绍错误数据集C的定义;再者引出错误数据集合的变换,最后研究各类错误数据集的有关运算及这些运算所满足的运算律.得出错误数据集的变换包括逆、或、积;错误集的变换类型有7种包括单位变换、置换变换、分解变换、组合变换、毁灭变换、增加变换、相似变换.     

错误系统结构分析与置换变换研究北大核心

为了研究具有基本结构的系统错误和错误的避免或消除的方法,在简单分析模糊错误系统和一般系统存在的六种静态基本结构,串联、并联、扩缩、蕴含、反馈和其它基本型后,研究用基本结构中的其中一种或多种结构去置换其它一种或多种基本结构时模糊错误系统的错误变化的逻辑规律,并以系统结构图,错误函数和逻辑命题去形式化描述,接着还研究了模糊错误系统的动态的结构变化的几种形式.     

基于消避错理论的错误系统研究

对错误系统理论的研究背景、动机和国内外研究现状作了阐述,着重介绍了错误系统的结构及该理论的研究方法和研究工具,并对该理论的研究方向和应用作了前瞻性的介绍,指出其在理论深入和实践应用方面的巨大研究空间,为相关研究者提供参考。     

基于非对称损失函数的过程均值与标准差优化设计

质量特性的过程均值与过程标准差的选定是一个重要的命题,它们是影响质量成本的重要因素.由顾客定义的特性目标均值以及初始标准差往往并不一定能使得总体的质量损失最小化。针对此问题,本文首先讨论了非对称的质量损失函数,并在此基础上构造出质量特性目标均值与标准差的优选模型,进而得到最优目标过程均值与标准差。在模型的应用中表明:其他情况不变的情况下,质量特性最优均值与最优标准差对质量损失系数具有一定的稳健性。     

我国居民储蓄函数及其误差修正模型

章运用协整方法分析国内生产总值、股市市值、利率以及物价水平对我国居民储蓄的影响，研究这些变量与居民储蓄之间的长期均衡关系，给出我国居民储蓄函数。然后建立用于描述由短期波动向长期均衡调整的误差修正模型。在此基础上分析了影响居民储蓄变动的主要因素并给出结论。     

拟协调元的位移函数及节点误差

直接从拟协调元的应变关系式出发,构造具有明确物理意义的幂级数形式的位移函数,从而得出拟协调元的常应变和线性应变系数是唯一确定的,它只能收敛到常应变的结论;刚性位移项可采用多种构造方法,不同的方法得出的节点参数与单元的本身的节点参数存在不同阶次的误差,这与常规位移法有限元不同。     

Error estimators for stiff differential equations

When solving ordinary differential equations numerically, the local error is estimated at each step. In the classical situation of ‘small’ step sizes, it is clear what is required of the error estimators. Stiff problems are solved with ‘large’ step sizes. The quality of error estimators is studied in this situatuion, and it is shown how to modify unsatisfactory estimators so as to improve them greatly. Several formulas from the literature are treated as examples.     

二元域上线性含错方程

In this paper,we will give a method to solve linear error equationon on F_2,by using linear algebra on fields F_2 and partition theory.     

错误评价及其消错优化研究

现实中决策者往往希望将评价对象的特征值与期望值之间的偏差控制在可接受范围之内,而且偏差越小越好.基于消错学对错误的界定,利用错误函数对评价对象的特征指标值与评价标准之间的偏差进行了度量,并遵循"区分主次、明确底线、综合集成"的思路,通过建立消错规划模型实施消错优化,从而在保证各特征指标不突破临界错误值的情况下,做到评价对象的整体错误值最小化.最后通过算例分析,演示了消错优化的过程,验证了消错优化模型的合理性和可操作性.     

Error analysis of corner cutting algorithms

Corner cutting algorithms are used in different fields and, in particular, play a relevant role in Computer Aided Geometric Design. Evaluation algorithms such as the de Casteljau algorithm for polynomials and the de Boor–Cox algorithm for B‐splines are examples of corner cutting algorithms. Here backward and forward error analysis of corner cutting algorithms are performed. The running error is also analyzed and as a consequence the general algorithm is modified to include the computation of an error bound. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

关于一类具有有界不确定性数据的参数估计方法的误差分析

指出了一类具有有界不确定性数据的参数估计方法存在估计误差这一事实,分析了估计误差存在的原因,给出了估计误差的上界.     

模型集成误差与优化研究

将模型作为函数,模型的输入输出参数为变量,给出变量真值的定义。在此基础上,给出单一模型误差e,利用误差e求出模型输出变量真值的期望μ,用μ作为修正值以提高计算结果的精确度。通过给出模型集成误差λ的定义,详细推导了λ的计算方法,利用λ计算模型集成输出变量真值y的期望μy、方差σy2、σy2/vy2,μy作为最终计算结果的修正值,而σy2/vy2可作为模型集成选择的依据,对同一输出变量而言,σy2/vy2小的模型集成是较优的．