生存轨道与集值映象的不动点

基于无穷维空间中的生存定理，我们研究了集值映象的不动点，得到了一个新的不动点定理，推广和改进了[1]和[5]中的相应结果。     

Max—min神经网络的一种有效学习算法

本文在Ａ．Ｂｌａｎｃｏ等人的算法的基础上，提出了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络的一种改进了的反馈学习算法，严格证明了该算法的迭代收敛性，理论分析及实例计算结果均表明，本文算法具有算法简单，收敛速度快，输出误差小等显著特点。     

非线性回归模型参数估计的一个新算法

近年来,非线性回归的研究受到极大的重视.Ratkowsky(1983)总结了非线性回归分析的近代发展,著成专著.韦博成从微分几何的观点对非线性回归分析作了处理.究其原因,一方面因为线性回归分析的研究已臻完善;另一方面因为在实际应用时,非线性情形遇到最多,如由物理,化学,生物,地学等学科的实验所得到的模型几     

Levi子群Lα（n（α）=1）在Chevalley群G（Φ，F）中的扩群

设L是复数域上单李代数，具有不可约根系Φ，固定基п。设F是一个特征不为2的域，且不是三元域，G（Φ，F）是F上Φ型的Chevalley群。设α∈п，Φα表示Φ的一种类型子根系。当n(α)＝1，且Φ是Bl(l≥3),Dl(l≥4),E6，E7或E8之一时，本文决定了Levi子群Lα在G（Φ，F）中的所有扩群。     

太阳中微子失踪案和中微子振荡

 (续前)五、“中微子振荡”是物理学家的法宝按照粒子物理的标准模型,中微子质量为零,它们以光速运动。存在着3种不同类型(即3种“味”)的中微子:电子型中微子(记为νｅ),μ-中微子(记为νμ)和τ-中微子(记为ντ),它们之间彼此不相关,分别只同电子、μ轻子和τ轻子密切相关。不过,早在戴维斯等人公布首批氯探测器的探测结果的1968年,庞托科沃就提出了这3种“味”的中微子很有可能互相来回地转化,称为“中微子振荡”。在太阳内部的热核燃烧过程中产生的中微子都是νｅ。但它们在从太阳到地球的漫长行进过程中,νｅ不断地转化为νμ和ντ。     

基因算法在参数反演问题中的应用研究

提出了一种利用改进的基因算法求大气压强精确公式的参数反演方法。运用基因算法反演求出由多态方程推导大气压强公式中的大气比热比γ ,从而得到大气压强精确计算公式 ,并与文献给出的大气压强公式进行比较。结果表明 ,用基因算法所确定的大气压强公式所得计算值与实测值更加吻合 ,说明基因算法在反演问题中具有很高的应用价值。同时经数据分析得出改进基因算法比传统基因算法精度高、速度快。     

Abel群Xl~2(R)与2-PSF环

本文引进了Abel群XL2（R）和2-PSF环，利用它们刻划了PSF环．作为应用，研究了群环和二次域上的模结构．     

齐次群上的平均振荡问题

本文通过构造ｋ－容许覆盖，定义了齐次群上平均振荡空间，并得到该函数空间上的若干等价范数刻划，拓广了文［４］中的结果。     

关于体上分块矩阵的群逆

本文利用分块矩阵方法．研究了体上两个矩阵乘积的群逆的存在性及表示形式，给出了体上两个矩阵乘积群逆存在的充分必要条件和表示形式．并且在一定条件下．给出了体上分块矩阵的群逆存在性及表示形式．     

一种改进的计算探测器校正因子的相关抽样方法

对于小尺寸探测器处于大块介质的情形, 在探测器的校正因子的Monte Carlo模拟中, 存在两个难题: 一是由于探测器尺寸很小粒子难以到达探测器并发生碰撞; 二是两个随机变量比值难以达到要求精度. 本文使用经过改进的粒子碰撞自动重要抽样方法, 再结合相关抽样方法, 解决了这两个难题, 并在MCNP-4C程序平台上加以实现. 除了粒子碰撞自动重要抽样以外, 还选用了其他3种方法: 直接模拟、区域分裂、强迫碰撞+Dxtran球分别与相关抽样方法结合, 对一个简化的探测器校正因子计算模型进行了计算. 实际计算结果表明, 相关抽样方法无论与哪种方法结合, 都起到了提高相关量计算效率的作用; 而它与粒子碰撞自动重要抽样结合, 比其他方法具有明显的优越性.