END相依序列加权和的强收敛性

研究了END相依随机变量序列加权和的强收敛性,推广了关于独立随机变量情形时的相应结果.     

求解线性方程组的加权GMRES-DR算法

在分析GMRES-DR的基础上,将加权技术和GMRES-DR算法结合,从而加快GMRES-DR算法的收敛速度,并从理论上证明了加权GMRES-DR算法的每次循环生成仍是Krylov子空间,此外数值试验验证了该算法的有效性.     

线性方程组的迭代和最速下降法

本文在第一部分对迭代法进行了较为详细的描述.当遇到复杂问题时,特别是在未知量很多,方程为非线性时,我们无法找到直接解法,这时候或可以通过迭代法寻求方程的近似解.在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量.所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系).迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,可以用递推或倒推的方法来完成.在什么时候结束迭代过程,不能让迭代过程无休止地重复执行下去.迭代过程的控制可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;另一种是所需的迭代次数无法确定,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件.第二部分是基于最速下降法在解决无约束非线性规划问题中的重要性,对其原理与算法予以讨论.     

基于加权最大边缘间距准则MMC的特征选择问题

特征选择是模式识别经典而重要的课题.由于不同类别样本之间存在边缘样本点,其分布区域互相交叉重叠,经典的MMC(Maximize Marginal Criterion)方法简单地采用最大化类中心距离,不利于样本分类.针对此问题,给出了一种基于加权最大边缘间距准则(加权MMC)并改进了的特征选择算法,该方法考虑了不同类别数据边缘样本点在模式分类中的作用,建立了基于最大边缘间距的新型特征评分准则,提高了边缘样本点在衡量特征判别能力时的作用.在公开数据集PIE和MIT-CBCL3000标准人脸图像库上进行了实验,结果表明,该算法与经典的MMC特征选择算法相比较具有明显的优势.     

非线性方程的智能化实现及应用

方程和方程组的解法一直是相关研究人员关注的焦点。针对非线性方程的解法做出智能化实现,以各种解方程的数学原理、方法为基础,以MATLAB为主要计算工具,编写程序实现智能化、最优化、简便化地解方程的根;进行各种分析,并应用于实际例子,验证其正确性、可行性以及智能化。     

情报检索的词表模型

本文介绍了一种基于词表的情报检索模型, 并对该模型的特点和不足之处进行了评价。     

运用迭代法推求潜水含水层渗透系数

根据不同的井型,选用适当的单井流量公式,运用迭代法对潜水含水层渗透系数进行计算,较以往的推求方法具有简便、快速的优点.对天水市城区三口不同类型的水井进行了计算,结果表明该方法在实际工作中有一定的使用价值.     

一道IMO试题推广的简证

第24届IMO试题中有一道脍炙人口的不等式证明题:设a,b,c,为三角形的三边长,试证     

再论Neuberg-Pedoe不等式的加权推广

本文给出了著名的Neuberg-Pedoe不等式的加权推广、幂指推广,从而推广了已有一些文献中的结论。     

一个具体的全文后控检索系统的设计

本文除简述了系统设计的总体思想、系统主要特点以及装库、标引、检索等模块的主要功能外, 重点探讨了适应全文检索系统不同时期标引建库需要的三种标引模式, 首次提出了基于全文检索系统标引和后控制成果自学习实现全文本标引用抽词词典的自动积累和完善并建立自动加权标引模式。另外, 还简要论述了全文摘要的机辅生成和后控检索策略的自动构造等重要问题。