基于云模型与Fibonacci的混沌伪随机序列发生器设计

结合云模型在精确数值间的随机性和模糊性,以及三阶Fibonacci序列产生速度快、可控参数多的特点,提出了一种将云模型与广义三阶Fibonacci相结合的混沌系统伪随机序列发生器。利用量子Logistic混沌系统产生的混沌序列作为广义三阶Fibonacci函数模型的参数,实现参数的动态随机更替;将云发生器产生的云滴群作为广义三阶Fibonacci函数的变量,再由广义三阶Fibonacci函数与Logistic映射级联耦合得到广义三阶Fibonacci混沌系统模型,基于此模型设计了一种伪随机序列发生器。实验分析表明,该发生器能快速并行产生混沌伪随机序列,具有结构简单、伪随机性强、分布均匀、相关性小等特征,并且每次产生的混沌伪随机序列都具有独立随机性,无法找到周期规律,从而克服了混沌伪随机序列发生器设计中存在的根本性缺陷。     

“频率与机会”学习指津

基础知识精要 “频率与机会”这一章主要介绍了机会的概念；事件发生的频率与机会的关系；如何做模拟实验等。本章教材基本上都是以问题的形式编排展开的，其目的在于让学生通过实验活动，发现尽管随机事件每次发生与否无法确定，但发生的可能性（即机会）是可以估计的，体会不确定性中隐含着确定的因素，同时也使学生学会解决一些他们生活中常见的概念问题。如何才能学好本章内容呢，请同学们关注以下几个方面。     

两参数半鞅随机积分方程

本文主要讨论如下形式的两参数半鞅随机积分方程解的轨道唯一性．X(s．t)=Z(s．+∫(u．v．x)dBu．十∫β(。．,．x)dL-+L2c了,(。．,．u/．,,．。)dBu．dBu,++L:-丁:(11．\/．u/．v,．x)dBu,dlu,,+JR2。了:(u．v．u/．VP,x)dA,dBuf,．其中Z(c．t):Z(9．o)+Z(O．t)一Z(o．o)为一边界随机过程,L为平面上的Lebe~ue测度．B(u．v)为两参数布朗运动．·、p、讯(i＝1,2,3)为满足Lipschitz条件的属于各自泛函空间的可测过程．     

谈色彩词中的特殊成员：物色词

色彩学将人们通常看到的各种物体的色彩称为“物体色”。当人们将形成“物体色”的要素之一：“物体本身”作为命名色彩的根据时，便产生了我们所谓的“物色词”。在动态的言语活动中，为了快捷而又准确地创造出符合语境的言语色彩词，不同的言语主体往往会不约而同地采取“近取诸身，远取诸物”的说明方法，从而使具有不同色彩特征的客观事物成为了言语主体说明某种特定色彩的最直观、最便捷、最形象的工具，最终使“物色词”成为色彩词随机造词活动中最常见的“产品”。     

一类随机向量函数序列的依概率收敛性

将依概率收敛的一维随机变量序列的连续函数仍依概率收敛的结论推广到随机向量序列的情形。     

关于随机Ising模型的L_2理论中若干结论的证明

本文对随机Ｉｓｉｎｇ模型Ｌ２理论中几个一般结论重新给出证明。     

基于小波变换和二维随机共振的图像去噪算法

小波变换能对信号特征进行自适应分类提取,并快速有效地将图像信号分解成不同频带范围内的图像分量,利于图像去噪。随机共振能将部分噪声转换成信号能量,达到增大图像对比度、提高图像质量的效果。提出了一种基于小波变换和二维随机共振的图像去噪方法,实验结果表明,该方法取得了不错的去噪效果。     

不要忽视等可能事件中的“等可能性”

在高中阶段的概率中等可能事件占了很大一部分内容。判断一个随机事件是不是等可能事件，关键是看它是不是满足下面两个条件：（1）对于每次随机试验来说，只可能出现有限个不同的试验结果。（2）对于上述所有不同的试验结果，他们出现的可能性是相等的。但是说起来容易做起来难，笔者在教学和批改作业、试卷中发现，在解题过程中往往在第（2）条上出问题，而由下面两种原因引起的错误容易被忽视：     

一道错误的概率题

两本数学练习册中有同一道概率题 :“从某 2 0个数中抽出一个刚好被 3整除的数的概率为 0 .1 ,抽出一个刚好被 2整除的数的概率为 0 .2 ,则从这 2 0个数中抽出一个非 6倍数的数的概率为多少 ?”书中的答案是 :“抽出的数是 6的倍数的概率为 0 .1× 0 .2 =0 .0 2 ,故抽出一个非 6倍数的数的概率为 1 -0 .0 2 =0 .98.”这是一道错题 ,解答也错了 .事实上 ,满足题设条件的 2 0个数有且仅有三种情况 :( 1 )有 4个偶数 ,其中恰有两个又能被 3整除 ,其余 1 6个是都不能被 3整除的奇数 .如 2 ,4 ,6 ,1 2 ,1 ,5,52 ,… ,51 5.从这样的 2 0个数中抽出…     

高职生学习动力系统及其校域调控与开发的路径选择

学生学习动机不强、兴趣不高是高职教学面临的难题。高职生学习动力产生于一个完整的动力系统,调控与开发学生的学习动力系统具有重要的教学价值。通过高职生学习动力系统的要素激发、教学设计和校域情境影响力合成等路径,可以达到引发动力、增强动力、调节动力和凝聚动力等目的。