关于一个轴对称弹塑性扭转问题

本文讨论一个轴对称的弹塑性扭转问题．利用惩罚法，反射边界，Bernstein估计和逆Holder不等式，通过研究相应的具有混合边界条件的互补边值问题，得到了解的正则性．     

补偿紧性在奇异四阶和六阶摄动偏微分方程中的应用

在这篇文章中，我们应用补偿紧性方法，能量方法得到了一类四阶、六阶奇异摄动微分方程解的收敛性问题，并进一步提高了解的正则性．     

Dirichlet过程的弱收敛

利用Dirichlet型的方法研究Markov过程的弱收敛,得到一般度量空间上Hunt过程弱收敛的两个定理.作为应用,给出有限维和无限维空间上对称或非对称Dirichlet过程弱收敛的例.     

构造紧支全对称的Daubechies型3带小波系统的新方法

针对尺度M 为3的情形,给出了一种构造全对称的小波系统的新方法,得到了一些有理、具有较小支集、且比较光滑的对称(反对称)小波系统,该类系统具有良好的应用前景.     

定身加准基数的应用

定身加是种古老的算法，我们把这种古老的算法应用到现代珠算，来个珠脑结合，有许多数字相乘，根本用不着逐位实乘，只凭眼看用心脑算，就可很快得出答数来。方法就是定身加准基数。首先我们要了解，什么是准基数呢，凡两数相乘，如能利用数与数之间的特殊关系，利用数的运算规律和数的性质，采用     

正则半狄氏型以及相应Hunt过程的一些分析

本文首先讨论由正则半狄氏型所定义的一些概念与由相应Hunt过程所定义的一些慨念之间的关系,主要证明了例外集、ε-例外集与半极集的等价性,q．e．精连续函数与ε-拟连续函数的等价性．接着讨论正则半狄氏型的部分,证明了正则半狄氏型在一个开集上的部分仍是一个正则半狄氏型．     

基于零模正则的神经网络剪枝方法

本文提出一种有效的神经网络剪枝方法。该方法对神经网络训练模型引入零模正则项来促使模型权重稀疏，并通过删减取值为零的权重来压缩模型。对所提出的零模正则神经网络训练模型，文中通过建立其等价MPEC形式的全局精确罚得到其等价的局部Lipschitz代理，然后通过用交替方向乘子法求解该Lipschitz代理模型对网络进行训练、剪枝。最后，对MLP和LeNet-5网络模型进行测试，分别在误差2.2%和1%下，取得97.43%和99.50%的稀疏度，达到很好的剪枝效果。     

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.     

Metrization of Topological Spaces with a cs^＊—regular Base

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