线性分式规划最优解集的求法

本文使用多面集的表示定理，导出了线性分式规划最优解集的结构，并给出确定全部最优解的计算步骤。     

若干图类的邻强边染色

研究了若干图类的邻强边染色 .利用在图中添加辅助点和边的方法 ,构造性的证明了对于完全图 Kn和路 Lm 的笛卡尔积图 Kn× Lm,有χ′as(Kn× Lm) =△ (Kn× Lm) +1 ,其中△ (Kn× Lm)和χ′as(Kn× Lm)分别表示图 Kn× Lm的最大度和邻强边色数 .同理验证了 n阶完全图 Kn的广义图 K(n,m)满足邻强边染色猜想 .     

NEW WAVELET BASES FOR NON－HOMOGENEOUS SYMBOLIC SPACE OpS1,1^m AND RELATED KERNEL－DISTRIBUTION SPACES

This paper constructs several classes of new wavelet bases, which are unconditional bases for related operator spaces. Using these bases, the author analyzes non-homogeneous symbolic space OpSm1,1 and two related kernel-distribution spaces, and characterizes them in two wavelet coefficients spaces. Besides, some properties for singular integral operators are studied.     

在一个新步长规则下梯度投影算法的全局收敛性

考虑约束最优化问题：minx∈Ωf(x)其中:f:R^n→R是连续可微函数，Ω是一闭凸集。本文研究了解决此问题的梯度投影方法，在步长的选取时采用了一种新的策略，在较弱的条件下，证明了梯度投影响方法的全局收敛性。     

关于一类具有相同非负群逆和M-P逆的非负矩阵的进一步研究

1引言设A是n阶非负方阵．设矩阵方程(1)AXA=A,(2)XAX=X,(3)(AX)~T= AX,(4)(XA)~T=XA,(5)AX=XA．A具有非负广义逆是指存在非负方阵X满足方程(1)～(4),并记为A~(?)．A具有非负群逆是指存在非负方阵X满足方程(1),(2),(5),并记为A~#．在A~(?)存在的前提下,两者相同的充分必要条件有(a)AA~(?)=A~(?)A；(b)A~(?)=p(A),其     

一个线性约束优化问题的广义梯度投影法

本文对线性约束优化问题提出了一个新的广义梯度投影法，该算法采用了非精确线性搜索，并在每次迭代运算中结合了广义投影矩阵和变尺度方法的思想确定其搜索方向．在通常的假设条件下，证明了该算法的整体收敛性和超线性收敛速度．     

广义Sierpinski集

本文考察了包括平面上的各种广义 Cantor集 ,Sierpinski集和包括某些连续不可微曲线在内的广义 Sierpinski集 .由相似变换 ,导出了它们的级数表达式 ,并利用它和字符串空间的对应关系 ,计算出它们的Hausdorff维数     

On Best Approximations from RS-sets in Complex Banach Spaces

The concept of an RS-set in a complex Banach space is introduced and the problem of best approximation from an RS-set in a complex space is investigated. Results consisting of characterizations, uniqueness and strong uniqueness are established,     

一维粗糙表面散射特征的数值分析

使用Monte Carlo模拟的方法得出了随机粗糙表面，在Kirchhoff近似的基础上，利用数值分析的方法分析了一维随机粗糙表面的散射特征，得出了一维随机粗糙表面散射分布曲线，我们还考虑了遮蔽效应的影响，并且讨论了Kirchhoff近似的有效性。     

用GSP进行"波动"教学案例

学生的学习需求是指学生要达到的目标水平与他现在实际水平之间的差距．本课的教学目标是：了解波的形成条件及过程、波的种类、振动和波的关系；理解波的传播规律和波的图象．学生的实际是只学过振动和振动的图象，会使用《几何画板》软件．此差距很明显．这就要求教师根据建构主义学习理论，通过创设情景、搭脚手架来降低知识的梯度，真正把教学目标转化为学生自己的学习需求．