不确定中立型系统的鲁棒正实反馈控制

考虑一类含有范数有界参数不确定性和混合时滞的中立型系统的严格正实状态反馈控制问题,利用线性矩阵不等式(LMI),给出了状态反馈控制器存在的充分条件,使得对所有的参数不确定性,闭环系统是鲁棒稳定且扩展严格正实的;并得到了控制器的设计方法,数值例子表明了设计方法的有效性。     

一类非线性连续奇异系统降维观测器的设计

讨论了一类非线性时间连续奇异系统观测器的设计问题,通过线性矩阵不等式,给出了一种易于计算的降维观测器的设计方法;仿真数值例子表明了所给设计方法的有效性。     

图角在特征值中的应用

在文献[2]中Peter Rowlinson首次引入图角的概念，对图的特征值给出了一种新形式的刻画，本文在此基础上，对几类图变换，用角刻画出了其特征值的相应变化规律。     

马尔可夫预测法与Excel——利用Excel的"规划求解"工具解决马尔可夫预测的计算

马尔柯夫预测法在市场占有率、市场销售状况、期望利润预测中有着广泛的应用,但其计算过程比较复杂,手工计算难以完成。在EXCEL中,利用规划求解工具可以实现马尔柯夫预测法的全部计算,不仅操作简便,而且可以大大提高预测的效率和精度。     

四能级原子自发辐射的量子相干特性

研究四能级原子的自发辐射。原子激发态是不稳定的,其必然会自发地向低能级衰变,产生自发辐射现象。本文针对四能级原子仅存在自发辐射的情况,基于量子力学和Kraus算子理论,利用约化密度矩阵方法,得到四能级原子自发辐射的密度矩阵元演化规律,从而分析量子态相干特性。     

线性方程组求解及应用

文章首先介绍了用克拉默法则求解一类线性方程组(方程的个数与未知量个数相同且系数行列式不为零),由此提出对于一般的线性方程组如何求解问题.从而引出用矩阵的秩来判定线性方程组的解的结构以及用初等变换来求线性方程组的通解.最后应用线性方程组的求解问题对矩阵方程和向量组的线性相关性进行分析.     

全对称实矩阵的全正定性

本文给出了全正定矩阵的概念,讨论了全对称实矩阵是全正定矩阵的几个充分必要条件.     

多项式环上一次不定方程的矩阵解法与程序设计

利用多项式环F[x]上的欧几里德算法给出求解多项式环F[x]上的多元一次不定方程通解的矩阵解法，同时利用MATLAB数学软件给出相应的计算机求解多项式环F[x]上一次不定方程的程序，这种方法可以普遍地应用．     

Unsupervised word sense disambiguation for Korean through the acyclic weighted digraph using corpus and dictionary

Word sense disambiguation (WSD) is meant to assign the most appropriate sense to a polysemous word according to its context. We present a method for automatic WSD using only two resources: a raw text corpus and a machine-readable dictionary (MRD). The system learns the similarity matrix between word pairs from the unlabeled corpus, and it uses the vector representations of sense definitions from MRD, which are derived based on the similarity matrix. In order to disambiguate all occurrences of polysemous words in a sentence, the system separately constructs the acyclic weighted digraph (AWD) for every occurrence of polysemous words in a sentence. The AWD is structured based on consideration of the senses of context words which occur with a target word in a sentence. After building the AWD per each polysemous word, we can search the optimal path of the AWD using the Viterbi algorithm. We assign the most appropriate sense to the target word in sentences with the sense on the optimal path in the AWD. By experiments, our system shows 76.4% accuracy for the semantically ambiguous Korean words.