超尺寸物品装箱问题及其算法

本文探讨一类新装箱问题-超尺寸物品装箱问题。针对实际解决该问题的两涉法，我们提出了一个评价效率更高的目标函数，证明了在此目标函数下两步法的渐近最坏比不小于2，并给出了渐近量坏比与拆分次数的关系。最后本文提出了一种不同于两步法的新在线算法MA，证明了在新目标函数下其渐近最坏比不超过7/4。     

〈I〉型三角剖分下非张量积连续小波基的构造

多维非张量积小波是近年小波研究领域中的热点问题之一 ,它们与多维张量积小波相比具有更多的优势 .关于高维张量积、非张量积小波 ,目前已有一些很好的工作 (见文[2 ] [3 ] [4 ] ) ,但关于样条小波 ,还有许多问题有待于研究 .本文针对〈I〉型三角剖分下的二维线性元空间 ,讨论其具有紧支集和对称性的半正交样条小波基 .给定 x1 x2 平面上的〈I〉型三角剖分 (图 1 ( a)所示 ) ,记 j=( j1 ,j2 ) ,| j| =j1 + j2 ,πm= { 0≤ |j|≤ mCj1j2 xj11 xj22 ,Cj1,j2 是任意实数 }为次数不超过 m的代数多项式全体 .引入剖分尺度为 1的线性元空间 V0…     

非完整系统Chetaev动力学和vakonomic动力学的等价条件

就一般非完整约束系统，从约束方程满足的变分恒等式出发，利用增广位形流形上的向量场定义三类非自由变分，即非完整变分：vakonomic变分、Hlder变分、Suslov变分，并讨论它们之间的关系以及它们成为自由变分的充要条件.利用非完整变分以及相应的积分变分原理建立两类动力学方程：vakonomic方程和Routh方程或Chaplygin方程.通过vakonomic方程分别与Routh方程和Chaplygin方程比较，得到它们具有共同解的两类充分必要条件.这些条件并不是约束的可积性条件. 关键词： 非完整约束 非完整变分 Chetaev条件 vakonomic动力学     

H+2团簇与固体相互作用的Monte Carlo模拟

讨论了H+2团簇在物质中的作用过程, 包括库仑爆炸过程、尾流势的影响和与靶原子的近碰撞等. 开发成功了一套适用于不同靶材料的Monte Carlo模拟程序, 模拟计算了H+2通过碳膜后出射粒子的能谱和角分布, 并与实验结果进行了比较.     

冒泡排序算法的改进

本文作者对传统的冒泡排序算法进行了时间复杂性分析，指出其效率不高的缺陷，提出了双向同时浮沉的改进方法，并编程予以实现。其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高．     

何为优——兼议珠算法的评价标准

珠算是中华民族的瑰宝，珠算化是祖国传统的优秀化。在中国珠算协合成立的２０多年间，珠算正以其强大的生命力逐步长青在祖国大地和世界广阔的海天！令华夏儿女为之振备和欣慰。运用算盘作为工具进行数字的计算的千百年历史也让世人深刻地认识到了珠算对于计算这一应用上的功能和作用。随着社会的不断发展和进步以及人的认识过程的不断提高，珠算的教育和开发智力的功能不断地被世人所认识和了解，这一切，正是珠算传统的优秀而先进的化的实质内涵。     

Banach空间中强增生型变分包含解的具误差的Ishikawa迭代逼近

该文研究Ｂａｎａｃｈ空间中一类强增生型变分包含解的存在性及其具误差的Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代程序的收敛性问题．该文结果是几位作者早期与最近的相应结果的改进和推广．     

Ar?NO团簇的同步辐射光电离研究

利用国家同步辐射实验室合肥光源的真空紫外同步辐射，使NO分子和Ar原子混合物的超声分子束发生光电离，测量了Ar，NO和异类团簇Ar·NO的光电离效率谱. 在谱中，在与Ar原子的共振线对应的能量区域(11.5—12.0 eV)观察到一个强的类共振结构. 这个结果表明，在异类团簇Ar·NO的内部，稀有气体Ar原子的激发能转移到与它接触的分子NO上，使分子NO发生电离. 关键词： Ar·NO团簇 同步辐射 光电离 能量转移     

三对角方程组行处理法并行算法模拟

给出一个串行模拟在分布式存储ＭＩＭＤ一级３叉树机上求解任意三对角线性代数方程组的分布式迭代算法的Ｃ语言程序。     

A ciosed-loop algorithm to detect human face using color and reinforcement learning

A closed-loop algorithm to detect human face using color information and reinforcement learning is presented in this paper. By using a skin-color selector, the regions with color “like“ that of human skin are selected as candidates for human face. In the next stage, the candidates are matched with a face model and given an evaluation of the match degree by the matching module. And if the evaluation of the match result is too low, a reinforcement learning stage will start to search the best parameters of the skin-color selector. It has been tested using many photos of various ethnic groups under various lighting conditions, such as different light source, high light and shadow. And the experiment result proved that this algorithm is robust to the vary-ing lighting conditions and personal conditions.