最小Q-特征值为给定整数的一类图

研究了基于二部图H构造的一类图的最小无符号拉普拉斯特征值,即最小Q-特征值,得到了它的最小Q-特征值的可达上界为1.给出了最小Q-特征值为1的2个必要条件,并构造了最小Q-特征值为1的一类图.另外,给出了利用H∨K1的最小Q-特征值来判断简单图H没有完美匹配的方法,以及图G增加边后最小Q-特征值保持不变的1个充分条件.最后,构造了最小Q-特征值为任意给定的正整数t的一类图.

多级评分认知诊断测验蓝图的设计——根树型结构

在某种给定的评分方式下,假设属性之间没有补偿作用,讨论多级评分认知诊断测验蓝图设计问题.根据图论,将J.P.Leighton等定义的线型、发散型、无结构型属性层级结构归结为根树型,构造出相应的完备测验Q阵,即是使知识状态与期望反应模式一一对应,且列数最少的测验Q阵.完备Q矩阵均受到测验Q阵的秩的制约.

多级评分认知诊断测验蓝图的设计——独立型和收敛型结构

定义了属性之间菱形层级结构的概念.在某种给定的评分方式下,假设属性之间没有补偿作用,讨论独立型、菱形层级结构对应的多级评分认知诊断测验蓝图设计问题,分别构造出相应的完备Q阵.

认知诊断分类中心的确定

期望反应模式是认知诊断分类的类中心,确定了诊断范围中属性及其层级关系后,类中心的数目由测验Q矩阵决定。类中心应该是完备的,即理论上有多少个知识状态就应该有多少个类中心,这涉及评分方式、Q矩阵设计、Q矩阵评价与修改、认知诊断测验如何实施等问题的讨论。重点给出多级评分认知诊断测验不同属性层级对应的完备Q矩阵设计的例子和罗列了Wang等人(2013)的Q矩阵修改的方法。

基于范德蒙矩阵的LDPC码构造

对准循环Q矩阵和完全循环差集进行了研究,在此基础上提出了一种LDPC码码族的代数构造方法。采用准循环Q阵为子矩阵,母矩阵采用范德蒙矩阵。母矩阵首行子矩阵利用循环差集进行随机选择,最终生成校验矩阵H。由于码率、码长等参数可以自由选择,从而使设计的码族具有很好的兼容性。通过Matlab和C联合仿真表明,该方法生成的LDPC码编码相对简单,复杂度基本与码长呈线性关系。AWGN信道下3 dB左右时,BER能够达到10-8数量级并且没有出现误码平台现象。