一个几何模型的证明

《数学通报》1 999年第 7期中《一个几何模型的构建及其应用》一文 (以下简称原文 )提出了一个颇有实用价值的几何模型 :“平面内的任意ｎ边形都可经过折线的刚体运动而内接于唯一的一个圆 .”但笔者认为原文的证明是错误的 .下面 ,本文将指出其错误并重新对此模型进行证明 .一、原文中用ａｉ2 =ｒｓｉｎαｉ 推出αｉ =ａｒｃｓｉｎ ａｉ2ｒ是错误的 (ｒ是圆的半径 ,ａｉ是圆的弦 ,2αｉ是弦对应的圆心角 ) .我们知道 ,圆内接多边形中最长边对应的圆心角可能大于π ,则αｉ 可能是钝角 ,而- π2 ≤ａｒｃｓｉｎａｉ2ｒ≤ π2 ,所以说原文此…     

一种基于组合不确定型OWGA算子的区间数群决策方法

本文研究了区间数群决策信息的集结方法。基于区间数两两比较的可能度矩阵公式和互补判断矩阵的排序公式,推广了文献[3]提出的不确定型OWGA算子,提出了一种组合不确定型OWGA算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结群决策信息的方法,最后通过一个算例说明了该方法的有效性与可行性,并与文献[3]的结果作了对比分析。     

Extensions of Vietoris＇s Inequalities （I）

In 1958, L. Vietoris[10] proved that if α0 ≥ αl ≥ ... ≥ αn ≥ 0 and α2k ≤ (1-1/2k)α2k-1, k ≥ 1,then for n ≥ 1 and θ ∈ (O, π),     

L-fuzzy拓扑空间中的包含式正则分离性

本文首先在一般L-fuzzy拓扑空间中引入了包含式正则分离性的概念.其次将包含式正则分离性与点式正则分离性及正则分离性作了比较,讨论了它们之间的相互蕴含关系.最后说明了包含式正则分离性与包含式正规分离性及包含式完全正则分离性之间的协调性.     

（E0，E）型渐近光滑映射和耗散波方程

本文在无穷维空间引入（Ｅ_０，Ｅ）型渐近光滑映射的概念，研究了其基本性质和变为Ｅ中渐近光滑映射的条件，我们证明了（Ｅ_０，Ｅ）型吸引子存在性定理和（Ｅ_０，Ｅ）型吸引子转化为Ｅ中吸引子的条件定理，所有结果都应用于一类耗散波方程渐近性态的研究。映射，吸引子，耗散波     

一种识别关联维数无标度区间的新方法

在计算关联维数过程中, 为了减少人为因素识别无标度区间带来的误差, 提出一种基于模拟退火遗传模糊C均值聚类识别无标度区间的新方法. 该方法根据无标度区间对应曲线的二阶导数在零附近波动的变化特征, 利用分类算法进行识别. 首先对双对数关联积分的离散数据进行二阶差分; 然后利用模拟退火遗传模糊C均值聚类方法对该数据进行分类, 选出在零附近波动的数据; 再剔除粗大误差保留有效数据; 最后进行统计分析识别出线性度最好的作为无标度区间. 应用新方法对两个著名的混沌系统Lorenz 和Henon 进行了仿真, 计算结果与理论值非常符合. 实验表明, 所提出的新方法与主观识别、K-means和2-means方法比较, 可以有效自动识别无标度区间, 减少误差, 计算结果更加精确.     

模糊二人零和对策的纳什均衡求解

用三角模糊数刻画二人零和对策支付值的不确定性,提出了计算模糊二人零和对策纳什均衡解的多目标规划方法.给出了一种基于区间数比较的三角形模糊数排序方法,根据该方法将模糊二人零和对策转化为多目标线性规划.通过一个数值实例说明了该方法的有效性和实用性.     

考虑后悔行为的灰色应急决策方法

针对实施不同方案各情景发生概率不同的应急响应风险决策问题,提出基于后悔理论和区间灰数信息的突发事件应急决策方法.方法考虑到决策者的后悔规避的心理行为,建立了方案两两比较的灰色后悔-欣喜值矩阵,并通过计算每个方案相对于其他所有方案的总体灰色后悔-欣喜值对方案进行排序;最后,通过具体算例验证了方法的可行性和有效性.     

不完全专家信息条件下基于区间数排序的群决策方法研究

专家根据自身的知识和经验,选取部分熟悉的评价指标进行评价,这类问题称为不完全专家信息条件下的群决策问题.这类问题目前主要利用基于模糊软集合的综合评价方法进行决策,但是方法无法考虑各类评价指标之间的权重信息,而直接利用模糊综合评价方法虽然考虑了权重信息,但其实质是将未打分的专家进行了主观上的赋值,可能导致决策失误.为此,提出将未提供的专家意见按照[0,1]区间数进行补全,实现将原始评价矩阵等价转换为区间数评价矩阵,从而使问题转化成为基于区间数决策矩阵的综合评价问题,并利用基于可能度的区间数排序方法实现了最终决策.最后,通过一个算例验证了方法的正确性和相比基于模糊软集合的综合评价方法的优越性.     

一类无穷区间上分数阶微分方程正解的存在性

讨论一类无穷区间上分数阶微分方程的边值问题,通过构造合适的Green函数,依赖于Green函数的相关性质,利用非线性抉择原理和锥拉压不动点定理,给出了该问题正解的存在性结论.