亚纯函数及其导数的唯一性

研究了CM分担一个有限值的亚纯函数及其导数的唯一性问题，所得结果推广了Jank等人的结论     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.     

亚正定矩阵的一些性质

文章给出了亚正定矩阵的一些性质、等价命题及其证明.     

隐形传送任意三粒子纠缠态的一种方法

提出利用一个三粒子纠缠GHZ态和两个二粒子纠缠态作为量子信道,实现任意的三粒子纠缠态从发送者传送给两个接收者中任意一个的量子隐形传态的方案.首先考察量子信道是最大纠缠态的情形,然后进一步考察量子信道是非最大纠缠态的情形.在量子信道为非最大纠缠态时,通过引进一个辅助粒子,并构造一个幺正变换矩阵,可以8 bdf 2概率成功地隐形传送任意的三粒子纠缠态.     

几种铈盐的热分解过程及非等温热分解动力学研究

利用TG—DTG—DTA热分析技术研究了二水合碳酸亚铈、九水合草酸亚铈、六水合硝酸亚铈三种铈盐的热分解过程．发现二水合碳酸亚铈在75-180℃下脱去2mol水生成无水碳酸亚铈，后者在220—300℃下分解脱去CO2生成CeO2；九水合草酸亚铈在100-180℃下脱去9mol水生成无水草酸亚铈，后者在290—380℃下分解并同时脱去CO和CO2生成CeO2；而六水合硝酸亚铈在60—80℃下首先脱去3．5mol水生成含2．5个结晶水的硝酸亚铈，后者在190-250℃下脱去2．5mol结晶水生成无水硝酸亚铈，在258—310℃下硝酸亚铈热分解脱去NO2和O2并生成CeO2．采用外推法研究了九水合草酸亚铈两步热分解过程的动力学，由不同升温速率下的热分析曲线及外推β→0获得了相应的固相热分解反应所遵循的分解机理及动力学参数．发现九水合草酸亚铈脱水过程遵循球形对称的三维扩散机理，即Jander方程G（α）=G（α）=[1-（1-α）^1/3]^2，动力学参数E=180．9kJ／mol、lnA=63．5s^-1；而脱CO和CO2过程遵循成核和生长机理，即Avrami-Erofeev方程G（α）=[-ln（1-α）]^1/1.5，动力学参数E=115．4kJ／mol，lnA=22．0s^-1．     

物理学的世纪困惑与基本粒子论--核素化学结构原理

上世纪物理学，以卢瑟福提出原子的有核结构，普朗克、波尔和薛定谔提出的量子论。以及爱因斯坦的相对论为标志，有了革命性的巨大发展。高能粒子实验，太空物理观察（卫星射电等），提供了微观世界和宏观世界的生动图景。无容讳言，物理学也陷入深深的困惑之中：如自由夸克的“失踪”，分数荷电的尴尬，以及极不对称的正反物质（反物质数量远远低于正物质）。这究竟是理论的缺陷，还是实验手段的不足？抑或物质世界的矛盾尚没有充分暴露？本文将从理论上分析和探讨这个问题，并提出核素化学结构理论。     

基于粒子群算法和模糊神经网络的车牌图像匹配

本文将粒子群算法和模糊神经网络结合用于智能交通中的车牌图像匹配。利用粒子群算法全局寻优的快速性和模糊神经网络精确性，优化神经网络权重学习和训练神经网络。实验结果表明：本文设计算法具有精确性、收敛性和匹配快等特点。     

用基于矩阵正常分裂的迭代法求解长方或奇异线性方程组

本文证明了对于长方或奇异的线性方程组Ax=b,可以基于系数阵A的适当的正常分裂A=M-N,构造收敛的迭代矩阵MT,S^（1,2） N,使得迭代xj＋1=MT,S^（1,2） Nxj＋MT,S^（1,2） b对任何x0均收敛到Ax=b的一个解x∞≡limxj j→∞=（I-MT,S^（1,2） N）-1MT,S^（1,2） b=AT,S^（1,2）b.     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是一种群体优化算法,详细介绍了粒子群算法的基本原理、参数选择及其应用领域.     

亚式期权在跳扩散模型中的定价

研究了一类跳扩散模型中亚式期权的定价问题,得到了关于算术平均亚式期权的一个简单而统一的算法,并 用偏微分方程的技巧将其定价问题归结为一个与路径依赖量无关的一维积分-微分方程的求解问题.