第二语言习得研究中“L_1=L_2假设”述评

自20世纪60年代以来,一语习得研究的发展推动了二语习得研究开始关注一语习得和二语习得之间的异同,重点探讨语言词素和句法结构等内容发展的顺序性和阶段性。本文通过回顾"L_1=L_2假设"提出的背景,详细叙述语言习得发展模式中该假设在词素和句法结构方面的研究,指出无论学习者的一语背景是否相同,其二语习得顺序大致相同,从而试图证明语言习得机制的普遍性。最后,通过将该假设与"根本差异假说"对比,阐述其可取之处及不足之处,并评价了其对二语习得研究的理论贡献。     

关于L_1最佳逼近的一个注记

本文给出了C[0,1]中的子空间U_n满足A性质的一个必要条件,应用所得结果去否定某U_n具有A性质或构造具有某性质的U_n是方便可行的。     

L_1正则化问题解的必要性条件

利用凸集分离定理给出了一个L1正则化问题最优解存在的必要性条件.     

Lipschitz多目标规划的L_1精确罚函数

通过考虑带等式和不等式约束的Lipschitz多目标规划，得到了其L1精确罚函数弱极点与K－T型条件等价的条件。     

试析混合条件假言联锁推理的推理形式

当前,有许多传统形式逻辑教科书对混合条件假言联锁推理的推理形式很少提及.或者提及也未将其推理形式全部挖掘出来,而且说法上也不一致.这既不利于学生学习、掌握,也不利于混合条件假言联锁推理的运用.通过对混合条件假言联锁推理的推理形式的考察,发现混合条件假言联锁推理存在八种正确有效的推理形式.     

统一判据下Chebyshev迭代的收敛性

利用优函数研究了Banach空间中解非线性算子方程的Chebyshev迭代的的收敛性,建立了它的更为阔泛的Newton-Kantorovlch型收敛性定理,最后用例子说明了定理的应用．     

相依数据密度估计的距离

基于X_1…X_n作未知密度f(x)的核估计f_n(x),文章在{x_n}_1~∞为平稳、(?)—混合过程且核函数不连续的情况下,得到了f_n(x)的一致强相合性和L_1—模相合性．     

连续切换正系统的稳定性分析与L_1增益控制

讨论了带有平均驻留时间约束的连续切换正系统的渐进稳定性,利用依赖驻留时间的时变分段线性余正Lyapunov方法,给出系统渐进稳定的一个充分条件,同时利用此方法给出连续切换正系统的L_1增益性分析,得到系统具有未加权的γ-L_1增益的充分条件。     

基于均匀核的柯西密度估计

非参数核密度估计具有良好的性质,有固定窗宽和变窗宽两种形式,由于渐近方差收敛率相同,而渐近偏度存在差异,固定窗宽和球估计量的偏度为h2,Ambramson估计量为h4,本文提出了固定窗宽核密度估计量的一个性质,并计算基于均匀核的柯西密度Ambramson估计量的期望发现刚好是无偏的。     

非线性约束下的梯度投影法的收敛性

1960年Rosen提出的梯度投影法虽然已广泛应用得到成功,但其收敛问题20多年来一直得不到证明,同时也举不出一个反例。算法非闭是困难的原因。1986年何光中十分巧妙地证明了梯度投影法的收敛性:在n维欧氏空间中任何迭代序列的极限点均为Kuhn—Tucker点,本文将Rosen梯度投影法自然地推广到非线性约束情况,算法仍然非闭,证明了收敛性。证明的实质是从局部点态性质出发,得到—个全局收敛性的结论。     

改进步长下的高斯牛顿算法的收敛性分析

本文将广义互补问题转化为一个非线性方程问题,然后建立了GCP问题的无约束优化问题的转化形式,对该优化问题,用改进步长下的高斯牛顿算法来求解,并对算法的收敛性作了分析。     

基于L_1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型

大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM(1,N)预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明:基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究.     

预条件下二级分裂迭代法的收敛性分析

对求解一些大型稀疏线性方程组,本文采用在预条件矩阵的作用下方程组系数矩阵的两步分裂的方法,并对此方法的收敛性进行分析.     

关于一个算子在L_2空间中的收敛阶

本文引入基于第二类Chebyshev正交多项式U_n(x)的零点{X_k~(n)}_(k=1)~n的一个算子H_(n-1)(f,x),研究了H_(n-1)(f,x),在L_2[-1,1]空间中逼近f(x)的收敛阶。     

级数1+sum from n=1 to ∞ C_a~nz~n在单位圆周|z|=1上的收敛性

本文讨论了级数1+sum from n=1 to ∞ C_a~nz~n在单位圆周|z|=1上的收敛性,并且推导出了一些有趣的无限和组合系数公式.     

L_ω_（1）ω语言格值模型论的一些研究

建立ω１ω语言格值模型论的Ｍａｌｉｔｚ插值定理和省略型定理，简单讨论格值齐次模型的性质，最后将二值模型论中构造模型的初等链方法引入ω１ω语言格值模型论．     

结合加权低秩表示和L_1范数的图像混合去噪

由于图像在获取、发布或传输过程中受到噪声的污染,导致图像质量下降.现有的大部分图像去噪方法仅针对高斯噪声情况进行图像恢复,一般来说,现实中图像容易同时受到高斯噪声和椒盐噪声的污染.针对这一情况,文章提出基于加权低秩表示和L_1范数的混合噪声去除算法.该算法首先采用加权低秩表示来刻画图像的全局特性,同时利用L_1范数来描述稀疏噪声,设计了图像混合去噪模型.然后采用交替方向乘子法对混合去噪模型进行求解.最后对含混合噪声的图像进行了仿真实验分析,结果表明提出的算法能够较好地去除图像中的混合噪声,进一步提高图像的视觉感知质量.     

一定条件下PA序列部分和的完全收敛性

根据PA序列的一些基本性质和定理，比照独立随机变量下的结论，对PA序列的完全收敛性作了初步的推导和论证，从而完善了相关结果．