基于联系数不确定性分析的区间数多属性决策

区间数多属性决策通常是在某一算法下得到方案的排序,很少考虑区间数不确定性的影响,通过区间数转换成联系数,可以客观地反映区间数的不确定性,在此基础上,建立基于联系数的多属性决策模型,从而对不确定性进行较全面的取值分西,使决策结果更为合理.     

具有有限记忆的随机分形的重分形分解

Dryakhlov和Tempelman对具有有限记忆的随机分形集的Hausdorff维数进行了研究,本文对具有有限记忆的随机分形集K(ω)的重分形分解集Kα(ω)进行研究,得到了在一定条件下,这种随机分形集重分形分解集Kα(ω)的Hausdorff维数表达式.     

谈高考试题中的“构图”解题策略

众所周知,高考试题的关注度并非平常试题可比,因此,在高考试题中,一些亮点的出现会令人津津乐道．而数与形是数学中的主要研究对象,笔者经过研究发现,在最近几年的高考中,出现了一些“构图”问题,即考生可以利用题目信息去画出或构造出相应图形去解决相关考题,从而达到事半功倍之效．下文将以2009年的高考试题为例对此进行阐述．     

关于任意随机序列的一个强大数定理

This note is devoted to introduce a new concept of conditionally dominated random variables.Under suitable restrict conditions,a general strong law of large numbers for arbitrary continuous random variables is obtained.     

一类高阶线性微分方程解的增长性

本文研究了在Aj(z),aj(j=0,1,…,k-1)满足一些条件下方程f(k)+Ak-1(z)eak-1f(k-1)+…+A0(z)ea0zf=0解的超级和在Aj(z),Pj(j)(j=0,1,…,k-1)满足一些条件下方程f(k)+Ak-1(z)ePk-1(z)f(k-1)+…+Aj(z)eajzf(j)+…+A0(z)eP0(z)f=0解的级。     

一些图的Double图的点可区别全色数

文献【2】定义点可区别全染色,对—个图其所用最少染色数称为它的点可区别全色数．本文得到了星、扇和轮的Double图的点可区别全色数．     

残缺语言判断矩阵的可能值推断及决策方法

研究了残缺语言判断矩阵的残缺元素取值范围推断方法及基于残缺语言判断矩阵的决策方法。将残缺语言判断矩阵转化为数值判断矩阵,给出矩阵的满意一致性定义;若矩阵不符合满意一致性,则对矩阵中的已知元素做出适当的修正使其符合一致性要求;同时在允许的偏差范围内求解各方案的权重,并利用可能度方法得到最后的方案排序。     

基于偏好信息一致性程度最大的多属性决策方法

研究了方案偏好信息以区间数互反判断矩阵形式给出,属性偏好信息以区间数互补判断矩阵形式给出的不确定多属性决策问题。首先针对属性值以实数形式给出的多属性决策问题,基于区间数判断矩阵一致性的性质,建立了求解属性和方案偏好信息一致性程度最大化的线性规划模型,然后把其推广到属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,最后通过一个算例说明了该方法的适用性和有效性。     

路的字典积的邻和可区别边染色

图G的正常[k]-边染色σ是指颜色集合为[k]={1,2,…,k}的G的一个正常边染色.用w_σ（x）表示顶点x关联边的颜色之和,即w_σ（x）=∑_e∋x σ（e）,并称w_σ（x）关于σ的权.图G的k-邻和可区别边染色是指相邻顶点具有不同权的正常[k]-边染色,最小的k值称为G的邻和可区别边色数,记为χ'_∑（G）.现得到了路P_n与简单连通图H的字典积P_n[H]的邻和可区别边色数的精确值,其中H分别为正则第一类图、路、完全图的补图.     

数域在多项式整除和求根中的应用

讨论在已知多项式的某个根的情况下求其它可能根的问题.运用多项式的整除理论,在恰当的数域中进行研究,得到了其它的可能根,并给出了详细的证明.