一类具有时滞和捕获的食物链模型的周期解

研究一类具有时滞和捕获的食物链模型,借助重合度理论中的Mawhin延拓引理,得到了保证系统至少存在8个正周期解的充分条件。     

具有脉冲和Holling IV类功能反应的三维捕食系统

建立了在固定时刻具有脉冲效应的三维捕食系统,利用常微分方程比较原理、含脉冲的比较原理及Lyapunov函数方法,得到了该系统的持续生存性、周期解的存在唯一性和全局吸引性,并给出了保持这些性质时脉冲项应满足的界限.     

Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。     

浅谈新课程中教师的教与学生的学

教学是教师传授和学生自主学习的共同活动.数学教学过程是教师与学生的交互作用的过程,体现在教师"设计"与"评价"以及学生"参与"和"反思",教师通过精心组织材料,引导学生观察、思考,指导学生学会和运用知识,对学生提出一定的目标,并对学生掌握知识、技能和技巧进行评价等:学生听取教师的讲解,按照教师指定的作业理解、巩固和运用所学的概念、定理、命题,灵活运用所学的数学知识解决问题等.     

浅谈中学地理研究性学习的开展

研究性学习是一种建立在现代学习理论基础上的新型课程模式,它一般是指学生在教师指导下,从学习生活和社会生活中选择并确定研究专题,以类似科学研究的方式去获取知识解决问题。它提供给学生更多获取知识的渠道和方式,在了解知识发生和形成的过程中,推动他们去关心现实、了解社     

多尺度法的设解形式之探讨

当采用多尺度法研究非线性振动问题时,经常会遇到不同情形下系统响应的设解形式不同的问题.文中针对一类具有平方和立方非线性项的单自由度和多自由度非线性系统,得到不同设解形式下的一次近似解和二次近似解,并与数值解相比较,发现两种设解形式的近似解与数值仿真解的解曲线吻合很好,表明传统的各种设解形式在研究弱非线性系统时都有很好的近似性.     

模糊匈牙利算法在舰艇抢修人员指派问题中的研究

分析了舰艇在执行任务或作战等紧急情况下的抢修人员指派问题,并对此建立了多目标广义指派问题的数学模型。在任务数少于工作人数的情况下,采用虚拟“工作”和“人员”的方法,得到适合经典匈牙利算法的拓展效益矩阵,并对此矩阵采用匈牙利算法求得最优指派。     

一类污染环境下扩散种群周期解的存在性

研究了两斑块中一个斑块受到污染的一类种群系统,通过运用Gaines和M awh in重合度延拓定理,得到了系统周期解存在的一个充分条件。     

高阶拟线性椭圆型方程的非平凡解

设ΩR~n是有界区域。本文讨论高阶拟线性椭圆型方程的非平凡解。 sum from|α|≤m (-1)~(|α|)D~a(F_a(x,u,…,D~mu))=0,x∈Ω(1) 其中α=(α_1,α_2,…,α_n),F_α=F_D~a_u=D~αu=D~ou=u,|α|=0。当F_α满足条件(F_1)-(F_4)时,证明了在Sobolev空间W_0~m,p(Ω)内存在非平凡解。     

奇型偏微分方程的柯西问题

定解条件给在奇线上的偏微分方程的各种定解问题早已有研究^[1～4],多数作者使用了特殊函数作工具。本文用能量不等式组来解决一类奇型双曲型方程的柯西问题。 本文主要讨论如下问题解尚存在唯一性： Lu≡[(t^a/2?_t-λ₁(x,t)?_x)(t^a/2?_t-λ₂(x,t) ?_x)+a(x,t)?_t+b(x,t)?_x+c(x,t)]u(x,t)=f(x,t) (x,t)∈R×(0,T] u∣_t=0=φ(x),limt^a/2u_t=ψ(x) 这是一个二阶偏微分方程,当 α>0时,?_t²的系数当t=O 时变为零,因而这是一个初始值给在奇线上的柯西问题。我们假定： (A) α为常数,0<α<1;所涉及的都是实函数; (B) α(x,t),b(x,t),c(x,t),λ_j(x,t)(j=1,2)∈C¹([0,T],C²(R)),且上述函数的所有可能的导数都有界; (C) φ(x),ψ(x)∈C₀⁴(R)); （D）f(x,t)∈C((0,T],C₀²(R)),且sup{t^a/2(∣f∣+∣f_x∣+∣f_xx∣}＜+∞（Ⅱ） (E)存在常数δ＞0,使当（x,t)∈R×[0,T]时,有：∣λ₁(x,t)-λ₂(x,t)∣≥δ条件（Ⅱ）中关于实函数的假设不是必要的,作此假设仅为方便。本文主要得到：定理1：在（Ⅱ）的假设下,（Ⅰ）存在唯一弱解u,并 u∈C([0,T),H¹(R))∩C¹((0,T),L₂(R)).为证明该定理作了一系列准备,关键是证得引理1,引理2和引理6。