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     

非参数回归函数估计的渐近正态性

本文研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Ｎａｄａｒａｙａ-Ｗａｔｓｏｎ估计，在简洁合理的条件下，证明了估计量的渐近正态性．获得的结论可在时间序列分析中得到应用．     

解奇异非光滑方程组的牛顿法和不精确牛顿法

本文主要解决奇异非光滑方程组的解法。应用一种新的次微分的外逆，我们提出了牛顿法和不精确牛顿法，它们的收敛性同时也得到了证明。这种方法能更容易在一引起实际应用中实现。这种方法可以看作是已存在的解非光滑方程组的方法的延伸。     

醇+N-甲基哌嗪二元体系的体积性质

采用振荡管式数字密度计分别测定甲醇、乙醇、正丙醇、异丙醇、丁正醇和异丁醇与N-甲基哌嗪组成的二元体系在298.15K下的密度，计算了超额摩尔体积、超额偏摩尔体积、表观摩尔体积、偏摩尔体积等体积性质，从分子相互作用角度讨论了这些二元体系的体积性质的变化规律，为N-甲基哌嗪的开发和研究提供基础数据和信息。     

一致Banach空间中非扩张映象的弱收敛定理

设犈是一致凸Ｂａｎａｃｈ空间，满足Ｏｐｉａｌ条件或具有Ｆｒｅｃｈｅｔ可微范数，犆是犈的非空闭凸子集，且犜：犆→犆是非扩张映象．又设对任何初始数据狓１ ∈犆，序列｛狓狀｝由下列修改了的Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代程序生成：狓狀＋１ ＝狋狀犜狀（狊狀犜狀狓狀＋ （１－狊狀）狓狀）＋ （１－狋狀）狓狀，　狀≥１， （Ｉ）其中，数列｛狋狀｝与｛狊狀｝满足下列条件（ｉ）和（ｉｉ）之一：（ｉ）狋狀∈ ［犪，犫］且狊狀∈ ［０，犫］；（ｉｉ）狋狀∈ ［犪，１］且狊狀∈ ［犪，犫］，这里，常数犪，犫满足０＜犪≤犫＜１．作者证明了，犜有不动点的充要条件是，｛狓狀｝ 弱收敛且｛‖狓狀－犜狓狀‖｝收敛到０．而且，由此即知，若犜有不动点，则｛狓狀｝弱收敛到犜的一个不动点．     

多相体系中Ni-PMMA纳米复合材料的γ辐射制备

在多相体系中 ,运用γ射线辐射法 ,在常温常压下成功地一步合成了镍 聚甲基丙烯酸甲酯 (Ni PMMA)纳米复合材料 .XRD、TEM分析和IR光谱表明 ,在此实验条件下 ,镍离子和甲基丙烯酸甲酯已成功地被还原或聚合 ,镍粒子为面心立方 ,尺寸为 7.33nm .研究显示 ,用醋酸钠代替氢氧化钠或氨水作为碱性试剂 ,可以有效地控制体系的pH ,同时不影响单体的聚合 .     

差分吸收光谱法测量大气痕量气体浓度误差分析及改善方法

差分吸收光谱技术(DOAS)中采用线性最小二乘拟合方法,用痕量气体标准差分吸收截面对测量得到的差分吸收光谱进行拟合,得出大气中痕量气体的浓度.计算结果的准确性不仅取决于光谱的测量精度,而且受标准差分吸收截面以及仪器函数和温度等诸多因素的影响.详细地分析了计算误差的产生原因,提出了用高浓度样品池得到标准吸收截面的方法,针对光谱固有结构,以及温度对标准吸收截面的影响,改进了浓度反演算法.大量的实验表明,综合运用上述方法,即便对低浓度的样气,相对测量误差也能降低到10%以下.     

具有开发的非自治单种群生态系统研究

研究了具有开发的单种群非自治周期系统．利用非自治微分方程理论．以及变分法理论和泛函极值的Euler方程方法,得到了该开发系统的持续生存性．周期解存在性，全局渐近稳定性．研究了在开发情况下的最大收获量问题，以及取得最大经济效益下的收获问题等．     

Fiberings with Fiber RP（κ）

Let κ be non-negative integer. The unoriented bordism classes, which can be represented as [RP（ξ^κ）] where ξ^κ is a k-plane bundle, form an ideal of the unoriented bordism ring MO.. A group of generators of this ideal expressed by a base of MO. and a necessary and sufficient condition for a bordism class to belong to this ideal are given.     

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．