关于圈的完全正矩阵实现

本文给出了一个关联图为圈的非负、半正定矩阵A为完全正的一个充要条件.我们还证明了这样的矩阵A（当A为完全正时）的分解指数即为A的阶数.     

纵横扩张的优化

得到了最小折数纵横扩张的判别准则．针对4-正则图的平面嵌入的纵横扩张的特殊性，给出了它的最小折数纵横扩张判别准则．     

多目标半定规划的互补弱鞍点和G-鞍点最优性条件

对于含矩阵函数半定约束和多个目标函数的多目标半定规划问题，给出Lagrange函数在弱有效意义下的互补弱鞍点和Geofrrion恰当有效意义下的G-鞍点的定义及其等价定义．然后，在较弱的凸性条件下，利用含矩阵和向量约束的择一性定理，建立多目标半定规划的互补弱鞍点和G-鞍点充分必要条件．     

最大2-正则诱导子图的长度

设G是2-连通图，c(G)是图G的最长诱导圈的长度，c′(G)是图G的最长诱导2-正则子图的长度。本文我们用图的特征值给出了c(G)和c′(G)的几个上界。     

邻域并与泛圈图

本文中 ,我们用邻域并对泛圈图进行深入的研究 ,主要取得了“2连通 n( n≥ 3 )阶图 G,满足下列条件之一 ,则 G是泛圈图 : :δ≤ ( n-7) /3 ,N C≥ ( 2 n-3 ) /3 ; :( n-6) /3≤ δ≤ ( n+2 ) /3 ,N C≥ 2 n/3 ; :δ≥ ( n+3 ) /3 ,N C≥ ( 2 n-3 ) /3 .当 3≤ n≤ 14时 ,N C≥ 2 n/3”     

多目标规划的鞍点准则

本文给出多目标规划有效解适应鞍点准则的一个新的判别法 ,它不使用凸性的几何术语及凸分析中的概念。最后给出单目标规划的一个相应的判别法     

带框形约束的线性规划问题的鞍点法

根据作者最近提出的求解线性规划问题的鞍点法[3],本文对带框形约束的问题 min c~Tx, s,t A_x=b, l≤x≤h,给出简单的迭代公式.该法的主要优点是它的强收敛性和它的迭代公式非常容易实现.