利用矩阵翻转法求最佳H圈

利用矩阵翻转实现二边逐次修正法求最佳哈密尔顿圈(H圈).首先构造完备加权图,并用距离矩阵表示之,使所选初始圈的顶点为矩阵主对角线的上方元素对应的顶点;然后对距离矩阵加边框并进行若干次"翻转",直到矩阵不满足二边逐次修正法的修正原则,最后得到的矩阵主对角线的上方元素确定了最佳H圈的权重及路线.     

一类对偶平坦的黎曼度量

给出了黎曼度量局部对偶平坦的一个充分条件:黎曼度量的Spray所满足的方程。同时,指出该条件是非必要的,并给出了相关反例。进一步,对满足条件的这类黎曼度量的性质进行了研究。具体地,讨论了这类度量成为Einstein度量的条件。从黎曼曲率着手,通过计算发现:当空间维数n3,这类黎曼度量是Einstein度量,当且仅当它是欧氏度量;但是,这个结论对n=2的情形不适用。     

Lotka-Volterra捕食方程的Hopf分岔研究

对于具有有限时滞的Lotka-Volterra捕食方程,选用时滞作为分岔参数,得到模型的局部稳定性条件和系统的Hopf分岔值。利用中心流行定理和正则化方法,得到Hopf分岔的方向和周期解的稳定性。     

第二类曲面积分计算方法新探

首先对有向曲面∑1:z=z(x,y),(x,y)∈Dxy上的第二类曲面积分的计算进行了探讨,主要根据第二类曲面积分与第一类曲面积分的关系,通过计算有向曲面的法向量, 把被积函数转化为两向量的点积。然后利用曲面面积元素与坐标面上的面积元素的关系, 再转化为二重积分,简化了第二类曲面积分的计算。最后对其它形式的光滑有向曲面也进行了类似研究,都可直接转化为二重积分。     

一类分数形式的Einstein(α,β)-度量

爱因斯坦的(α,β)-度量一直是一个重要问题,但由于其具体度量形式不确定,使得研究工作面临重重困难。主要研究了一类度量形式为F=αφ(β/α),φ(s)=1/p(s)的(α,β)-度量,这里p(s)是关于s的k(k≥1)次多项式,α是一个黎曼度量,β是一个1-形式。利用多项式方程和代数整除原理,并结合Maple程序运算,讨论了这类度量成为Einstein度量的充分必要条件,得出这类度量是爱因斯坦度量当且仅当它们是Ricci平坦的。     

[AXB,GXH]=[C,D]对称最小二乘解及最佳逼近的极小残差法

构造迭代算法研究了矩阵方程[AXB,GXH] = [C,D] ,证明了该算法可经有限步得到方程的对称最小二乘解及其最佳逼近,并给出了相关性质.最后,通过数值例子表明该算法是有效的.     

一类二阶Hamilton系统周期解的存在性

Hamilton系统是非线性科学中的一个重要领域,很多人在超二次或次二次条件及其他一些条件下对Hamilton系统的周期解进行了研究。此文则研究了非自制二阶Hamilton系统在零点局部环绕及“非二次”条件下周期解的存在性,并利用局部紧性条件(C)条件以及极大极小方法证明了其周期解的存在性。     

最优Hamilton圈的一种新算法

提出了一种行之有效的执行算法——换顶算法，对无向图权值矩阵的数据进行有效处理，通过交换顶点来寻找一条较优Hamilton圈。在整个过程中，权值矩阵的上三角数据为有效数据，只需要按一定的顶点交换规则对这部分数据进行调整就可以达到优化Hamilton圈的目的。提出了交换规则的思想，且通过选择适当的规则，先判定可行性再执行交换算法，节省了大量的运算时间，降低了算法的时间复杂性。该算法也适用于Hamilton链的情况。     

基于时频分析的噪声去除

经典的数字信道化思想的实施都是建立在一组硬件滤波器构成的并行多路,虽然能实时处理,但随着处理数据带宽的增大和子信道频率分辨率的增加,设备开销将线性增长,整体可靠性也必然下降.基于信号的检测理论,在利用时频分析工具得到的时频图上进行信号检测,提出了检测去噪法.针对宽带数据背景噪声的特点,提出了噪声基底的3种估计算法:去大留小法、对数统计法和频移均值法,并线面结合对噪声基底进行平滑,实现了天电干扰的去除.通过实际接收到的某短波信号检验,证明了算法的有效性.     

瞬态信号检测

介绍了瞬态信号波至点检测主要的方法:利用self-adaptation cancellation自适应对消原理的自适应权向量法(AWVM)、基于时频分析的Gabor变换法和利用小波分析的多尺度小波分解法以及单尺度小波变换法,并列出了其中关键的公式,使得它们自成整体;最后还分析它们的优缺点,并改进了检测函数,提出可供研究的方向。