一类泛函微分方程求特解方法及公式

1问题的提出定义对非中立型的泛函微分方程,若τ(t)变号,则该方程称为混合型的·设x(t)∈Rn,τ(x)∈R,给出混合型的的方程x(t)=f(t,x(t),x(t-τ(t)))(1)其中f∶R×Rn×Rn→Rn,τ∶R→R为连续·我们知道,在对一些实际问题的讨论中,有时只要求出方程(1)的一个特解就能解决·如文[     

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。     

强迫时滞微分方程x′(t)=-p(t)x(t-τ)+r(t)的全局吸引性

研究强迫时滞微分方程x′（t)=-p(t)x(t-τ）＋r(t)，t≥0的全局吸引性，获得了保证每一解收敛于0的充分条件。     

一类三阶常系数非齐次线性微分方程特解的求法

在文［１］的基础上，利用常数变易法及分部积分法，获得一类三阶常系数非齐次线性微分方程求特解的公式，同时，导出了相应方程特解的表达式，使其求特解的过程得以简化。     

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：     

一类奇阶中立型差分方程的振动性

给出了奇阶中立型时滞差分方程Δ^d(pnxn-qnxn-r) γnx(n-δ）=0,n=0,1,2，…，振动的几个充分条件。     

Lagrange—D‘Alembert型可积的微分方程类

借助求导法则，积分因子法，双变换法等，论证了若干Ｌａｇｒａｎｇｅ－Ｄ′Ａｌｅｍｂｅｒｔ（拉格朗日－达朗贝尔）型向微分方程的可积性，并提供了参数式通解的表达式，获得的结论是文中所列参考文献相应结果的拓广。