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31.
A regular gradient-holonomic approach to studying the Lax type integrability of the Ablowitz–Ladik hierarchy of nonlinear Lax type integrable discrete dynamical systems in the vertex operator representation is presented. The relationship to the Lie-algebraic integrability scheme is analyzed and the connection with the τ-function representation is discussed.  相似文献   
32.
针对层次分析法判断矩阵一致性问题,提出了一种新的排序标度方法,证明了采用新方法形成的判断矩阵具有一致性,最后通过实例运用说明了此方法的可行性和有效性.  相似文献   
33.
34.
35.
利用同余式、平方剩余、Pell方程的解的性质、递归序列证明了:不定方程x3-1=749y2仅有整数解(x,y)=(1,0).  相似文献   
36.
In this paper, we mainly study three types of gauge transformation operators for the q-mKP hierarchy. The successive applications of these gauge transformation operators are derived. And the corresponding communities between them are also investigated.  相似文献   
37.
We study the structure of arbitrary split Leibniz triple systems with a coherent 0-root space. By developing techniques of connections of roots for this kind of triple systems, under certain conditions, in the case of T being of maximal length, the simplicity of the Leibniz triple systems is characterized.  相似文献   
38.
Exact solutions for KdV system equations hierarchy are obtained by using the inverse scattering transform. Exact solutions of isospectral KdV hierarchy, nonisospectral KdV hierarchies and ττ-equations related to the KdV spectral problem are obtained by reduction. The interaction of two solitons is investigated.  相似文献   
39.
We study the Leibniz n-algebra Un(∑),whose multiplication is defined viathe bracket of a Leibniz algebra ∑ as[x1,...,xn]=[x1,[...,[xn-2,[xn-1,xn]]...]].Weshow that Un(∑) is simple if and only if ∑ is a simple Lie algebra.An analog of Levi'stheorem for Leibniz algebras in Un(Lb) is established and it is proven that the Leibnizn-kernel of Un(Σ) for any semisimple Leibniz algebra Σ is the n-algebra Un(Σ).  相似文献   
40.
The focus of this article is the self-organization of neural systems under constraints. In 2016, we proposed a theory for self-organization with constraints to clarify the neural mechanism of functional differentiation. As a typical application of the theory, we developed evolutionary reservoir computers that exhibit functional differentiation of neurons. Regarding the self-organized structure of neural systems, Warren McCulloch described the neural networks of the brain as being “heterarchical”, rather than hierarchical, in structure. Unlike the fixed boundary conditions in conventional self-organization theory, where stationary phenomena are the target for study, the neural networks of the brain change their functional structure via synaptic learning and neural differentiation to exhibit specific functions, thereby adapting to nonstationary environmental changes. Thus, the neural network structure is altered dynamically among possible network structures. We refer to such changes as a dynamic heterarchy. Through the dynamic changes of the network structure under constraints, such as physical, chemical, and informational factors, which act on the whole system, neural systems realize functional differentiation or functional parcellation. Based on the computation results of our model for functional differentiation, we propose hypotheses on the neuronal mechanism of functional differentiation. Finally, using the Kolmogorov–Arnold–Sprecher superposition theorem, which can be realized by a layered deep neural network, we propose a possible scenario of functional (including cell) differentiation.  相似文献   
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