动态随机最短路径算法研究

静态最短路径问题已经得到很好解决, 然而现实中的网络大多具有动态性和随机性. 网络弧和节点的状态及耗费不仅具有不确定性且相互关联, 弧和节点的耗费都服从一定的概率分布, 因此把最短路径问题看作是一个动态随机优化问题更具有一般性. 文中分析了网络弧和节点的动态随机特性及其相互关系, 定义了动态随机最短路径; 给出了动态随机最短路径优化数学模型, 提出了一种动态随机最短路径遗传算法; 针对网络的拓扑特性设计了高效合理的遗传算子. 实验结果表明, 文中提出的模型和算法能有效地解决动态随机最短路径问题, 可以运用到交通、通信等网络的网络流随机优化问题中.     

新型静态偏振风成像干涉仪理论探测误差的分析与计算

简述了新型静态偏振风成像干涉仪的原理,推导出一般情况下系统的Jones矩阵.在此基础上计算了系统中各偏振器件重要参数在非理想情况下对风速和温度探测结果的影响.利用计算机模拟对探测误差进行了分析,并按照系统精度要求从理论上提出了各重要参数的误差容限.该研究为新型静态偏振风成像干涉仪的研制、定标及后期数据处理提供了理论依据. 关键词： 静态偏振风成像干涉仪 Jones矩阵 方位角误差 相位延迟量误差     

一类五次多项式系统的奇点量与极限环分支

该文研究一类五次多项式微分系统在高次奇点与无穷远点的极限环分支问题. 该系统的原点是高次奇点, 赤道环上没有实奇点. 首先推导出计算高次奇点与无穷远点奇点量的代数递推公式,并用之计算系统原点、无穷远点的奇点量，然后分别讨论了系统原点、无穷远点中心判据. 给出了多项式系统在高次奇点分支出5个极限环同时在无穷远点分支出2个极限环的实例. 这是首次在同步扰动的条件下讨论高次奇点与无穷远点分支出极限环的问题.     

基于压缩感知的一维海面与二维舰船复合后向电磁散射快速算法研究

矩量法作为数值方法中积分方程方法的代表, 具有计算精度高、所用格林函数自动满足辐射条件、无须额外设置边界条件等优点. 但是在舰船目标与海面复合后向电磁散射仿真中, 传统矩量法需针对每个入射角反复求解矩阵方程组, 导致其在处理后向散射问题时计算量大, 耗时长, 仿真效率低下. 为解决上述问题, 本文提出了一种基于压缩感知技术的矩量法的改进算法. 该算法在求解复合后向散射问题时, 首先利用观测矩阵与传统矩量法中的电压矩阵相乘, 得到一组新的低维度的电压矩阵; 其次通过求解新电压矩阵下的矩阵方程组, 获得电流矩阵的观测值; 最后利用恢复算法(本文采用正交匹配追踪算法)重构出所需的原始入射源照射下的电流系数. 通过与传统矩量法的计算结果对比, 表明本文所提算法能够在保证计算精度的前提下, 明显减少计算时间, 提高计算效率.     

自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用

将竞争机理引入网络的自动波产生与传播过程中，提出自动波竞争神经网络(ACNN)模型，并成功地应用于求解单源最短路问题，给出了基于ACNN的最短路求解算法. 与其他神经网络最短路算法相比，基于ACNN的最短路算法具有网络所需的神经元数目少、神经元及网络的结构简单、易于软硬件的实现、以及全并行方式计算等特点，可用于求解非对称赋权图的最短路径树问题，且其计算时间(迭代次数)仅正比于最短路径上的跃点数，与赋权图的复杂度、路径总长、边长的精度、通路总数等因素无关. 计算机仿真结果表明该算法的有效性和快速求解能力. 关键词： 单源最短路问题 自动波竞争神经网络 脉冲耦合神经网络     

Nambu力学系统的Lie对称性及其守恒量

讨论了Nambu力学系统的Lie对称性;建立了系统Lie对称性的确定方程;得到了该对称性引起的守恒量;研究了Lie对称性逆问题. 并以Euler方程为例说明了本文的主要结果. 关键词： Nambu力学系统 Lie对称性 守恒量     

包含伺服约束的非完整系统的Lie对称性与守恒量

利用代数方程和微分方程在无限小变换下的不变性,研究带有伺服约束的非完整系统的Lie 对称性.给出Lie对称性的确定方程、限制方程、结构方程,并给出守恒量的形式. 关键词： 非完整系统 伺服约束 Lie对称性 守恒量     

相对论性转动变质量系统的Lie对称性与守恒量

给出相对论性转动变质量系统的d’Alembert原理和运动微分方程.利用运动微分方程在无限小变换下的不变性,建立相对论性转动变质量系统的Lie对称确定方程,得到结构方程和守恒量.并举例说明结果的应用 关键词： 相对论 转动 变质量 Lie对称     

非完整力学系统Raitzin正则方程的形式不变性

研究非完整力学系统Raitzin正则方程的形式不变性。建立系统的Raitzin正则方程。给出在无限小变换下系统形式不变性的定义和判据。得到系统的守恒量与形式不变性之间的关系并举例说明结果的应用。     

一般线性模型下方差最小范数二次无偏估计的稳健性

本文给出了一般线性模型下,由最小二乘得到的方差估计与最小范数二次无偏估计相等的充分必要条件,并且当Gauss-Markov估计与最小二乘估计相等时,可以得到一个简单的等价条件。