激发态1，2-二硫环丁烯去活性和异构化机理的理论研究

运用完全活性空间多组态CASSCF方法研究了激发态1,2-二硫环丁烯（1,2-Dithiete）势能面交叉机理．自旋．轨道耦合（SOC）常数采用完全Pauli-Breit旋轨耦合算符（包括单电子和双电子项）进行计算,其强度为198．37或211．35cm^-1,对不同自旋态跃迂起着重要作用．研究结果表明：光激发1,3-dithiol-2-one导致形成主要产物trans—dithioglyoxal（Trans-MinS0）和次级产物thiolthioketene．计算与实验观察结果一致．     

大环Schiff碱化合物的合成、表征及其荧光活性研究

含乙酰丙酮类大环Schiff碱化合物一般都具有良好的荧光活性．采用模板合成法,用对苯二胺与乙酰丙酮反应合成得到的Schiff碱配体（H2L）与烷基二胺（即1,2-乙二胺,1,3-丙二胺,1,4-丁二胺）反应合成了3种新型大环Schiff碱化合物,通过元素分析,^1H NMR,IR,MS,UV,摩尔电导等手段对合成得到的化合物进行了组成和结构表征,同时在DMF溶液中对大环Schiff碱锌（Ⅱ）配合物的荧光活性进行了初步研究．     

非参数自回归模型异方差的小波检验

本文讨论了非参数自回归模型异方差的检验问题.在非参数自回归模型的建模过程中,通常假定方差为常数.然而在建模前,我们应该首先检验这-假定是否成立.本文将利用小波方法来检验异方差问题.我们首先利用核估计方法定义经验小波系数,然后讨论其渐近性质.在此基础上,我们提出了异方差性检验的统计量.数值模拟结果表明,我们的方法表现良好.     

多类分类的支持向量机的有限步终止Newton算法

多类分类问题是数据挖掘和机器学习领域中一个重要且正在进行研究的课题.最近对该问题提出了-种具有新型结构的K-SVCR方法.与其他方法相比较,此方法最大的优点在于在训练的过程中,能够利用训练数据的所有信息.然而,它又和"一对一"方法一样,对某-个K类分类问题,需要求解K(K-1)/2个二次规划问题,才能把一个模式指派到-个适当的类别中.因此建立一个快速有效的训练算法是非常重要的.在本文中,我们首先在K-SVCR方法的基础上提出了新的模型,然后把新模型转化成-个互补问题,并利用Lagrangian隐函数进-步转化成-个强凸的无约束优化问题.并且为它建立了一个快速地Newton箅法.该算法具有全局收敛和有限步终止的性质.同时通过Sherman-Morrison-Woodbury等式,将算法中需要处理的＄l\timesl＄矩阵(其中是模式的总量)转变成＄(n+1)\times(n+1)＄的矩阵(其中n是模式的维数).对于很多多类分类问题,n远远小于1,这也说明可以有效地实现该算法.初步的实验结果表明该算法在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现.     

一类非线性系统的输出反馈控制及全局渐近稳定性研究

考虑不可测状态是非线性的非严格三角形非线性系统的全局渐近稳定性问题.提出了一种新的反馈控制设计方法,构造一个线性动态输出补偿器,并全局稳定所控制的非线性系统.     

多元随机序列泛函的强偏差定理

利用熵密度和样本偏差率的概念,建立了多元随机序列泛函关于条件期望的用不等式表示的强极限性质(称之为强偏差定理),在推论部分得到了非齐次马氏链的强偏差定理和随机条件概率的调和平均值的极限性质等相关结论.证明中给出了将条件矩母函数应用于研究多元随机序列泛函的强极限性质的一种途径.     

具有脉冲效应和功能反应的捕食系统的周期解

研究具有时滞、Holling-类功能反应和脉冲效应的捕食-食饵系统正周期解的存在性.利用Mawhin重合度理论和同伦性质,获得周期解存在的充分条件.结果推广和改进一些最近文献结论.     

Box-Cox变换用于分位数回归曲线相交问题的研究

将Box-Cox变换与分位数回归模型相结合(两阶段法),是分位数回归研究领域的一大进步。该法虽然两步都与分位数回归的检验函数紧密结合,但是由于没有利用分位数回归的优良性质,而是引入了中间参变量,因此增加了模型的累进误差,降低了模型精度。更重要的是,两阶段法没有对于分位数回归领域中普遍出现的分位数回归曲线的相交问题给出解决方法。针对这些问题,经研究应该首先确定Box-Cox变换的参数,避免模型中不确定因素的引入,然后对数据进行整体变换并结合分位数检验函数,直接利用分位数回归的优良性质,最终确定分位数回归模型的参数。实例证明,该方法提高了模型的精度,可以有效地解决分位数回归曲线的相交问题。     

m分Cantor尘的Hausdorff测度

为得到一类相似分形的Hausdorff测度准确值．给出了m分Cantor尘的几何结构,利用几何度量关系对m分Cantor尘的Hausdorff测度准确值进行研究．证明了m分Cantor尘的Hausdorff测度准确为H^s（E）=1/（m-1）^s[（m-2k＋1）^2＋（m-1）^2]^s/2,其中s=logm4,m≥4,1≤k≤m．结果表明它是Cantor尘和Sierpinski地毯的Hausdorff测度的准确值的推广,4分Cantor尘和4分Sierpinski地毯的Hausdorff测度的准确值是其特例．