基于元胞自动机的SARS传播模型

根据SARS的局部性、潜伏性特征以及传染病个体传播的特点,人群接触通过近距离邻居发生,利用元胞自动机模型时间、空间上离散,以局部规则为基础,以同步更新为前提讨论整体性质的机制,将人群分为易感者,带菌者,病人,免疫者之后,以易感者对SARS的抵抗能力、病人或带菌者对SARS的传染能力、人群的大小为参数,建立了基于元胞自动机的SARS传播模型.得到的结果可为从传染动力学角度控制SARS的传播提供依据.     

y＂十py＇＋qy＝f（x）通解的一种直接求法

对二阶常系数线性非齐次微分方程．本文给出了其通解的一种积分表达式，所用方法不同于常数交易法。     

基于参数自适应控制的混沌同步

讨论了驱动系统和响应系统都是相同混沌映射但其中参数不同时的同步问题.采用参数自适应控制算法,当混沌映射为logistic映射时,得到两系统同步得一个充分条件,而为一般混沌映射时,得到两系统同步的一个必要条件.还讨论了存在相同噪音时的同步问题. 关键词：     

席位分配问题的一种新算法

讨论了席位分配问题的已有方法与H.P.Y oung公理体系中公理4之间的关系.通过数据算例指出已有方法都不能使公理4与极差最小同时满足.据此,我们建立了在满足公理4的前提下的最小极差法.     

双催化剂对A-B2类反应的最优构象

在平面网格上将两个相邻格点定义为一个“超结构”，并在此基础上给出了一种新的元胞自动机模型用于模拟CO在α,β NMRD双催化剂表面的氧化反应.这里反应只在同一个超结构内发生，并以演化几率为参数，来控制超结构内反应物的反应过程.在模拟中，以平均反应速率最大对应的构象为最优构象,给出了以3×3网格为晶胞，α所占比例为1/9～8/9，及以4×4网格为晶胞α所占比例为1/16～15/16时的一系列α,β双催化剂的最优构象.     

Kulkerni问题的一种算法解

本文给出一种算法，用以解决关于用单位分数之和逼近给定的一个单位分数的最佳逼近问题。从算法的分析中得到了一个反例，说明文［１］中的一个猜想是不正确的。     

关于DNA序列分类问题的模型

本文提出了一种将人工神经元网络用于 DNA分类的方法 .作者首先应用概率统计的方法对 2 0个已知类别的人工 DNA序列进行特征提取 ,形成 DNA序列的特征向量 ,并将之作为样本输入 BP神经网络进行学习 .作者应用了 MATLAB软件包中的 Neural Network Toolbox(神经网络工具箱 )中的反向传播 ( Backpropagation BP)算法来训练神经网络 .在本文中 ,作者构造了两个三层 BP神经网络 ,将提取的 DNA特征向量集作为样本分别输入这两个网络进行学习 .通过训练后 ,将 2 0个未分类的人工序列样本和 1 82个自然序列样本提取特征形成特征向量并输入两个网络进行分类 .结果表明 :本文中提出的分类方法能够以很高的正确率和精度对 DNA序列进行分类 ,将人工神经元网络用于 DNA序列分类是完全可行的     

催化剂表面CO氧化反应的新模拟模型

以一个分子（原子）不能同时参加多个反应为出发点，在平面网格上将两个相邻格点定义为一个“超结构”，在此基础上给出一种新的元胞自动机模型，用于模拟CO在催化剂表面的氧化反应，反应只在同一个超结构内发生。并以演化几率作为参数，以控制超结构内反应物的反应过程，模拟结果表明，随着参数的不同，出现了O2中毒相，反应相及CO中毒相，与实验结果完全一致。