二阶椭圆型微分方程解的振动定理

考虑二阶非线性椭圆型微分方程∑^n_{i,j}∂/∂x_i{A_{i,j}(x,y)∂/∂x_j}+q(x)f(y)=0 (E)，其中q(x)在外区域 Ω∈R\+n上变号. 利用偏Riccati变换和积分平均技巧, 建立了方程(E)所有解振动的充分准则.     

Fuzzy Entropy： Axiomatic Definition and Neural Networks Model

The measure of uncertainty is adopted as a measure of information. The measures of fuzziness are known as fuzzy information measures. The measure of a quantity of fuzzy information gained from a fuzzy set or fuzzy system is known as fuzzy entropy. Fuzzy entropy has been focused and studied by many researchers in various fields. In this paper, firstly, the axiomatic definition of fuzzy entropy is discussed. Then, neural networks model of fuzzy entropy is proposed, based on the computing capability of neural networks. In the end, two examples are discussed to show the efficiency of the model.     

Lehmer序列中的平方数

设V_n(R,Q)表示参数为R和Q的Lehmer伴随序列,如果R和Q为互素奇数且D=R-4Q>0,我们找出了满足Q_n(R,Q)或nQ_n(R,Q)是平方数的所有奇数n,这里Q_n(R,Q)R~(1/2)=V_n(R,Q)。     

平面数控抛光工艺优化技术

为了满足“神光”-Ⅲ装置对大批量大口径光学元件的需求，解决加工精度以及加工效率等方面的问题，对计算机控制光学表面成型技术（CCOS）进行了多方面的研究。在对平面数控软件进行了深入的研究工作后，结合高精度干涉检测手段，对数控工艺软件进行了大幅的改进。     

二维多介质欧拉自适应网格方法研究

要对聚能和流场的剧烈变化进行模拟，欧拉方法具有明显的优势。而在这些方面的研究中，所涉及的流场十分复杂，为达到所需的计算精度，必须采用很密的网格才能以较好的分辨率去模拟流场的剧烈变化部分和介质的界面，特别是大空间尺度流场局部细节的数值模拟，有些问题如果用统一网格计算，即使最快的计算机也不能提供足够的分辨率。所以目前计算机的内存和速度限制了整个计算区域的网格细分程度，对计算区域作局部的网格自适应细分、用大的动态空间分辨率划分流场是必要的和迫切的。     

非线性抛物型方程迭代加速计算方法

研究非线性抛物型方程隐式格式的迭代加速求解方法，包括三方面内容：一是构造具有二阶收敛性的非线性迭代方法，二是迭代初值的选取方法，三是证明迭代方法的保正性。     

面阵探测器的像点亚像素定位研究

面阵探测器可直接探测点目标图像的位置，但其定位精度受到探测器分辨率的限制。因此，亚像元精度技术得到了发展。它是利用目标像点的灰度分布特性，通过内插细分算法，确定出像点位置。可将定位精度提高1—2个数量级。本文介绍了几种实现目标像点亚像素定位的内插细分算法。对它们的计算公式、特点进行了分析，并进行了实验验证。     

高速电视摄象系统的象质评价和动态计测精度

本文对高速摄象系统(包括电视摄象系统和光机式摄象系统)的象质评价方法予以讨论,并用实验方法对目前广泛使用的Kodak SP-2000、NAC HSV-200等高速电视摄象系统及我们自己开发的一维扫描电视摄象系统的象质,在新的定义下给出了评价,对它们的动态精度作了对比性测试,同时和光机式高速摄象系统作了比较。     

半正二阶三点边值问题的解和正解

考察了非线性二阶三点边值问题的n个解和正解的存在性,其中允许非线性项有一个负的下界并且n是一个任意的自然数．主要结论表明该问题可以具有n个解或者正解,只要非线性项在某些有界集上的“高度”是适当的．     

一维问题的一种积分形式的流量重构算法

1引言我们考虑如下一维二阶椭圆边界值问题(-(β(x)p′)(x))′=f(x),x∈(a,b) p(a)=p(b)=0(1))其中β=β(x)是一恒正函数,且β∈H~1(a,b),f∈L~2(a,b)．事实上,在此条件下,我们可保证p∈H~2(a,b)(见[1],[2])．(1)之弱形式为：求p∈H_0~1(a,b)使得a(p,q)=(f,q),(?)q∈H_0~1(a,b),(2)其中a(p,q)=(?)_a~bβp′q′dx,(f,g)=(?)_a~bfqdx．给定(a,b)的一个分割α=x_0＜x_1＜…＜x_(n-1)＜x_n=b,令h=(?)(x_i-x_(i-1)),(?)_i表示通常相应于节点x_i的形状函数,即(?)_i是连续的分段线性函数且满足(?)_i(x_k)=δ_(ik),这里δ_(ik)=(?)i,k=0,1,…,n．又记V_h~0=span{(?)_1,(?)_2,…,(?)_(n-1)),取V_h~0作为p的逼近空间,则求解(1)的标准有限元格式为：求ph∈V_h~0使得