蛛网膜下腔出血伴Bruns征1例

蛛网膜下腔出血伴Ｂｒｕｎｓ征１例彭蓉华西医大附一院神经内科蛛网膜下腔出血引起Ｂｒｕｎｓ征尚属罕见，今报道１例如下：陈△△，女，３５岁，工人，因 头痛，呕吐３天”入院，入院前３天晨５时睡眠中突感头部炸裂样疼痛，以双颞、顶部为甚，并向枕部放射，且全身大汗...

关于a_(1)^(2)+p_(1)^(2)=p_(2)^(2)+p_(3)^(2)≤x的个数问题

记r_(1)(n)为可以表示成一个正整数与一个素数的平方和的正整数n的个数,记r_(2)(n)为可以表示成两个素数平方和的正整数n的个数.用S_(1,2)(x)表示均值∑n≤xr_(1)(n)r_(2)(n).Sedunova计算得出x/log^(2)xS_(1,2)(x)x/log^(2)x(loglogx)^(2).利用Brun筛法进一步完善此结果.证明当x→∞时,有S_(1,2)(x)■x/log^(2)x.

四脑室囊虫的诊断和治疗体会

我院自1987年6月～1993年8月共收治四脑室囊虫17例,均经手术和病理证实,治愈16例,死亡1例。其中男9例,女8例,年龄6岁1例,11-20岁3例,21-30岁6例,31-40岁4例,41-50岁3例。 1 临床资料:头痛17例,呕吐17例,视乳头水肿8例,癫痫9例,颈强11例,共济失调4例,Bruns症3例。单发囊虫13例,2个囊虫3例,8个囊虫1例,病程1个月5例,2个月4例,3个月5例,6个月1例,1年2例,CT扫描侧脑室对称性扩大,三四脑室扩大。

基于格基约减辅助的低复杂度MIMO信号检测算法

在多输入多输出(MIMO)系统中,常规的格基约减辅助信号检测算法由于复杂度高而难以在实际工程中应用。为了解决这一问题,基于Brun算法提出了一种低复杂度的信号检测算法。该算法首先通过奇异值分解(SVD)得到信道矩阵奇异向量和转换矩阵之间的近似整数关系,进而采用Brun算法对信道矩阵的对偶格基进行约减优化,最后将约减后的新对偶格基用于传统线性信号检测。仿真结果表明:该方法的复杂度约为基于常规Lenstra Lenstra Lovasz(LLL)格基约减辅助的MIMO信号检测算法的0.1倍;同时,与线性检测算法相比,检测性能提升非常明显,特别在较高信噪比(SNR)范围内。因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折衷。

关于Srinivasan一个问题的一点注记

本文的目的是用Ｂｒｕｎ筛法证明Ｓ．Ｓｒｉｎｉｖａｓａｎ提出的一个计数函数的渐近公式并纠正了他的一个错误．

Q_3（x）的渐近公式

对于自然数ｎ，用Ｇ（ｎ）表示ｎ阶群中互不同构的群的个数（同构类数），用Ｑ＿３（ｘ）表示不超过ｘ的自然数（ｎ≤ｘ）中使Ｇ（ｎ）＝３的ｎ的个数．本文的目的是用筛法证明下面渐近公式：其中ｌｏｇ＿ｒｘ＝ｌｏｇ（ｌｏｇ＿（ｒ－１）ｘ），ｌｏｇ＿１ｘ＝ｌｏｇｘ，γ是Ｅｕｌｅｒ常数．

Q_k(x)与F_k(x)的渐近公式

设ｎ，ｋ为自然数，Ｇ（ｎ）阶群中的同构类数，Ｆｋ（ｘ）与Ｑｋ（ｘ）分别表示不超过ｘ的自然数中使Ｇ（ｎ）＝ｋ的自然数、无平方因子自然数的个数．本文的目的是用Ｂｒｕｎ筛法证明Ｑｋ（ｘ）的条件渐近公式并对Ｆｋ（ｘ）的渐近性质做出了推测．