m-aryn-cube网络的最优路由

基于可选邻接点的概念,在m-ary n-cube网络中提出一种新的最优寻径算法.这种算法始终在当前结点的可选邻接点中选取最空闲邻接点作为下一个信息传输点.该算法使得从源结点到达目的结点路由是最短路由也是最快速路由,而且在多项式时间内可以完成.     

混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性

讨论了 ρ混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性 ,推广了Stout和Thrum定理     

关于区间图的一些有效并行算法

本文基于SIMD-CREW-PRAM一种可同时读但不可同时写的共享计算模型,给出了有关区间图的一些有效的并行算法。如找最大加权集团,最小集团覆盖,等权区间图的最大独立集及最小支配集,真区间图的哈密顿回路及最小带宽。所有这些算法都是最优的,其时间复杂性为O(logn)和处理器数为O(n)。     

企业级网络的设计

本文介绍设计企业级网络需要考虑的几方面问题，包括主干网技术的选择、其它园区或整个行业内部的互连，以及与Internet的连接等。     

一道哈萨克斯坦数学奥林匹克最值题的加权推广

本文对一道哈萨克斯坦数学奥林匹克试题进行了深入而广泛的研究和探索,得到了推广结论,给出了命制类似试题的策略.     

基于逆概率加权和插补的Mallows模型平均方法

数据缺失是实际数据分析中一个常见的问题.文章将逆概率加权方法与插补方法结合,提出了一种Mallows模型平均方法以处理数据缺失问题,并证明了该方法得到的估计量在实现最小平方误差的意义下能渐近地达到最优.相比于传统的逆概率加权方法,文章的方法不仅可以充分利用观测信息,并且能够应用于非随机缺失的情形.相比于完全基于插补的方法,文章的方法继承了插补方法的一些优势,同时能够避免因错误地插补较大的数据块而产生的偏差.通过数值模拟,首先验证了三种简单的插补方法满足渐近最优性成立的条件,之后将文章提出的Mallows模型平均方法与已有的应用于缺失数据的模型平均方法进行比较,结果表明,所提出的新方法在大多数情况下优于已有的其它模型平均方法.最后,将新方法应用于平均寿命数据,实证结果进一步表明新方法较已有模型平均方法更为稳健.     

带有随机初值的复值Ginzburg-Landau方程的弱平均动力学*

本文研究了无界域上的带有随机初值的复值Ginzburg-Landau方程.首先, 基于解过程的全局适定性, 建立了带有随机初值的Ginzburg-Landau方程的平均随机动力系统.然后, 证明了弱拉回平均随机吸引子的存在唯一性以及随机吸引子的周期性,并将其进一步推广到加权空间L²(?, L²_σ(R)).     

分块算子矩阵的加权EP

本文在加权广义Schur补的基础上, 引入并研究了Hilbert空间上分块算子矩阵的加权Moore-Penrose逆和加权EP. 进一步, 给出了加权EP算子在算子方程中的一个应用.