EI^n代数与^＊EI^n代数

为了更好地解决模糊概念的表示问题，文[1].[2]引入了AFS．代数和AFS．结构。为了讨论AFS．结构的拓扑性质，本文在[1],[2]的基础上，进一步讨论了EI^n代数和^*EI^n代数的性质与结构。     

一类KKT系统的结构敏度分析

本文讨论一类KKT系统的敏度分析，这类KKT系统产生于用有限元方法离散Stokes方程，有结构特性．首先给出了最佳向后扰动界，接下来定义了偏条件数并导出了表达式．最后给出了新的扰动界．     

强Ockham代数与剩余格

首先讨论了Ockham代数与剩余格的关系,引入了强Ockham代数的概念,并讨论了它的基本性质．然后,将著名的风蕴涵和风算子推广到Ockham代数上,证明了添加广义R0蕴涵和广义风算子后的Ockham代数L成为剩余格的充要条件是L为强Ockham代数．最后给出若干重要例子,以此来说明强Ockham代数的条件是独立的．     

在定义级数乘法的基础上讨论乘积级数敛散性

一些微积分教材没有对级数乘积的定义．而是直接研究两个级数的项所有可能的乘积组成的级数。在此情形下讨论两级数相乘的条件并无意义。而且难免会给教学带来不便．基于这样的考虑．应首先定义两级数的乘积级数．再在此基础上讨论乘积级数与原级数的敛散性关系．     

样条函数空间的维数级数和基函数

本文考虑多元样条函数维数级数和基函数的计算．文［２］，［３］中，讨论了通过ｄ－１维面上的光滑连接条件，用Ｇｒ?ｂｎｅｒ基方法计算多元样条函数的维数级数和基函数．事实上，样条函数的结构可由ｄ－２维面上协调方程决定．本文通过构造合冲序列及Ｇｒ?ｂｎｅｒ基的性质，推导协调矩阵与维数级数的关系，给出了由协调矩阵的核空间计算样条函数基函数的方法．     

小波级数的Bouligand维数(英)

本文讨论小波级数的上、下Buoligangd维数，在小波级数满足一定的条件下，给出了与Weierstrass函数相应的结果．     

两两NQD列大数定律的一个注记

利用两两NQD列三级数定理的思想和Chebyshev不等式,研究了两两NQD列在一类广泛条件下的弱大数定律和一类加强条件下的强大数定律,得到了与独立情形一致的结果,还特别讨论了同分布情形,推广了相关文献的结果．     

不具有与具有卖空限制的证券选择理论(英文)

本文讨论不具有与具有卖空限制的证券选择理论．不具有卖空限制的证券选择问题作为规划问题用Lagrange数法求解．这个问题可以推广到具有卖空限制情形．用Kuhn－Tucker条件求解．     

扭曲的自对偶Hopf代数

从两种重要的结构crossed积代数和扭曲Smash余积余代数出发,构造了一类新的Hopf代数R(?)K#_σH,并讨论它成为自对偶Hopf代数的条件.     

各向异性介质中有衬砌的非圆形结构与SH波的相互作用

本文利用复变函数方法求解各向异性介质中有衬砌的非圆形结构与ＳＨ波的相互作用问题．各向异性介质可以用来模拟结构周围的地质条件．利用作者在文献［５，７］中的方法决定介质和衬砌结构中的散射波，结合Ｓａｖｉｎ在文献［６］中求解有衬砌结构所采用的对结构轮廓线进行近似处理的方法，并利用结构与介质的连续性条件与衬砌内边界上的边界条件，对问题进行求解．作为算例．本文讨论了在同一种各向异性介质中，两种不同材料组成的正方形有衬砌的结构与ＳＨ波的相互作用问题．给出了数值分析结果．     

混合元解重调和方程的条件数

考虑重调和方程第一边值问题Ω是R~2中的有界多边形区域。根据[1,381—424],问题可转化为 找(u,φ)∈H~1(Ω)×H_0~1(Ω),使成立     

THE MINIMAL PROPERTY OF THE CONDITION NUMBER OF INVERTIBLE LINEAR BOUNDED OPERATORS IN BANACH SPACES

In this paper we show that in error estimates, the condition number k(T) of any in-vertible linear bounded operator T in Banach spaces is minimal. We also extend the Hahn-Ba-nach theorem and other related results.     

Structured perturbations of group inverse and singular linear system with index one

In this paper, we study the normwise perturbation theory of singular linear structured system with index one. The structures under investigation are Toeplitz, circulant, Hankel matrices. We show that the structured condition number is smaller than unstructured condition number. For specific right-hand side, we present the condition number for structured system.     

连通无向图Rabin数的一个界

可靠性和有效性是互连网络设计的重要标准,而Rabin数是度量网络容错性和传输延迟的重要参数.将通过图的容错直径给出2- 连通无向图和~3- 连通无向图的~Rabin 数r_2(G)和r_3(G)的界;同时也得到r_2(G) = D_2(G)成立的一个条件.     

3-正则Halin-图全色数的注(英文)

本文讨论了△（G）＝3的Halin-图的金色数Xr（G）＝4的充分条件，并提出了3－正则Halin-图Xr（G）＝5的充分必要条件的猜想，其中△（G），Xr（G）分别表示G的最大度和全色数．     

EXISTENCE AND THE NUMBER OF PERIODIC SOLUTIONS ABOUT ONE CLASS DIFFERENTIAL EQUATION

ＥＸＩＳＴＥＮＣＥＡＮＤＴＨＥＮＵＭＢＥＲＯＦＰＥＲＩＯＤＩＣＳＯＬＵＴＩＯＮＳＡＢＯＵＴＯＮＥＣＬＡＳＳＤＩＦＦＥＲＥＮＴＩＡＬＥＱＵＡＴＩＯＮＦｅｎｇＺｈａｏｓｈｅｎｇ（冯兆生）（ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，北方交通大学...     

关于图测地数的几个问题

本文研究了图的测地数.利用极点必属于测地集的方法,刻画了g(G)=n-1的图G的结构,同时使用图的一些重要参数,获得了图上下测地数的几个新的界.对于有向图D,讨论了g(D)=2的充要条件.     

THE STRUCTURE SENSITIVITY ANALYSIS FOR TRIANGULAR SYSTEMS

Triangular systems play a fundamental role in matrix computations. It has become commonplace that triangular systems are solved to be more accurate even if they are ill-conditioned. In this paper, we define structured condition number and give structured (forward) perturbation bound. In addition, we derive the representation of optimal structured backward perturbation bound.     

Structured eigenvalue condition numbers and linearizations for matrix polynomials

This work is concerned with eigenvalue problems for structured matrix polynomials, including complex symmetric, Hermitian, even, odd, palindromic, and anti-palindromic matrix polynomials. Most numerical approaches to solving such eigenvalue problems proceed by linearizing the matrix polynomial into a matrix pencil of larger size. Recently, linearizations have been classified for which the pencil reflects the structure of the original polynomial. A question of practical importance is whether this process of linearization significantly increases the eigenvalue sensitivity with respect to structured perturbations. For all structures under consideration, we show that this cannot happen if the matrix polynomial is well scaled: there is always a structured linearization for which the structured eigenvalue condition number does not differ much. This implies, for example, that a structure-preserving algorithm applied to the linearization fully benefits from a potentially low structured eigenvalue condition number of the original matrix polynomial.