关于利用MATLAB软件进行数值分析课程教学的探讨

数值分析课程与计算机科学的关系很密切,并且是一门应用性很广很强的学科,每一名从事该课程教学的教师,若能重新认识本课程的教学内容和学生学习的特征,就会使该门课程真正做到不仅培养学生的数学思维活动能力,而且更培养学生应用科学计算方法分析解决实际问题的能力,基于这种思想本论文给出了以MATLAB为平台进行数值分析课程辅助教学的方法。

网络通信系统中一般离散信道容量的讨论

信道是用来传输和储存信息的,它是构成通信系统的重要部分,而信息在信道中传输的多少,除了与信道本身的特性有关,还和信源的输入也有关。讨论了信息论中的一般离散信道,并用拉格朗日乘子法给出其信道容量的计算。

关于强对称离散信道信道容量计算的讨论

信道是构成通信系统的重要部分,用来传输和储存信息,而信息在信道中传输的多少不仅仅与信道本身的特性有关,还和信源的输入有关。讨论了信息论中的强对称离散信道,并给出其信道容量的一种算法,得出只有离散信源的输入呈等概率分布时,此时强对称离散信道才可以达到其信道容量.

PN空间中线性算子间的关系

在有界算子,肯定有界算子以及可能有界算子这些概念的基础上,进一步讨论它们之间的联系,使得关于这方面的内容更全面深刻。

基于遗传算法公交线路网优化模型仿真研究

研究了城市公交线路网优化问题。由于公交车的容量、耗时、站点配置等问题,传统的遗传算法在公交线路网优化中的运行效率不高等。为提高公共交通车辆调度效率,提出了改进的遗传算法公交线路网优化模型,保证公交公司不亏损和乘客乘车成本两者前提下,构造了遗传算法适应度函数以及约束条件,并建立有效的初始化算法种群,从而建立新的公交线路网优化模型,在求解模型过程中,采用了改进的遗传算法求解优化模型,即在传统遗传算法中加入了优先级编码方式以及多染色体结构。仿真结果表明改进算法的可行性,并与传统的遗传算法相比,算法种群的整体性能要优于传统的遗传算法,对提高遗传算法的运行效率有较高的作用。

供水管网优化规划数学模型研究

为了适应供水管网优化规划的需要，应用系统工程的理论和方法将供水源、供水管网和用户作为一个整体进行讨论，使总的经济效益最佳，为此提出了供水管网优化规划的数学模型，并用遗传算法进行优化求解。

概率赋范空间与概率赋准范空间的转换关系

研究了概率赋范空间和概率赋准范空间的相互转换关系,得到了相互转换的一个充要条件.概率赋范空间不一定是拓扑线性空间,从而不一定是概率赋准范空间.对于概率赋准范空间,举例说明了存在概率赋准范空间,不能找到一个三角函数使之转换成概率赋范空间.最后对α-简单空间的定义进行了推广,讨论了α-简单空间与概率赋范空间的相互转换关系.

在多约束非线性优化问题上蚂蚁与遗传算法融合方法的研究

蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优解上.针对初期信息素匮乏、求解速度慢的问题,将蚂蚁算法与遗传算法融合,采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解.该方法能有效地求得全局极小点或近似全局极小点.

科学饲料配方数学方法新探讨

数学方法在饲料配给设计中占有非常重要的地位.本文综述了线性规划、随机线性规划、模糊线性规划数学方法在饲料配方模型设计中的应用,在此基础之上提出了模糊-随机线性规划饲料配方模型.

基于小波变换和主分量分析的人脸识别

提出了基于小波变换和主分量分析的人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为KNN分类器的输入,由KNN分类器对提取的特征进行识别.在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能.

几类特殊的概率度量空间(英文)

给出了概率度量群和线性概率度量空间的定义,并引进一种特殊的线性概率度量空间——概率赋准范空间.随后定义了概率仿射度量空间,它是一种特殊的概率度量空间,在上面可以构造出一种线性结构使得该度量空间成为一个线性概率度量空间.最后给出了一个概率仿射度量空间的例子,该空间是通过一个非拓扑线性的概率赋范空间构造出来的.

单位制与物理世界本质的联系

阐述了单位制建立的人为性,并从量纲的角度分析了单位制与物理世界本质的联系.

Cesaro序列空间的装球常数

用较为简单的方法给出了Cesaro序列空间装球常数的证明方法.

关于PN空间线性算子概率范数的讨论

利用单位圆N(0,1)讨论PN空间中线性算子的概率范数的几个性质。

二元叠加码M_q(n,k,d)的线性性质

二元叠加码M_q(n,k,d)是一个非适应性分组测试算法的数学模型,它是一个d-disjunct矩阵.利用有限域F_2上向量的计算法则研究了二元叠加码M_q(n,k,d)的线性性质,分别得到了M_q(n,k,d)存在线性性质和不存在线性性质的条件,为进一步研究M_q(n,k,d)提供了依据.

基于圆形件排样问题的遗传算法研究

排样性问题是一类优化求解问题,在遗传算法求解过程中,若所用的算法是不收敛的,则无法得到最优解.给出了一种混合式遗传算法,并证明了算法是完全收敛的,能够得到全局最优解.