半平面收敛的Laplace-Stieltjes变换所定义函数的准确零(R)级

通过引入型函数概念研究了右半平面内收敛的Laplace-Stieltjes变换所定义的解析函数的准确零(R)级,在条件减弱的情形下,获得了该函数具有准确零(R)级的一个等价条件,该结果推广且改善了前人的结果.

Laplace-Stieltjes变换所定义的解析函数的准确零(R)级

通过引入型函数的概念,在减弱相关条件的情形下研究了右半平面内收敛的Laplace-Stieltjes变换所定义的解析函数的准确零(R)级问题,得到了该解析函数具有准确零(R)级的两个充要条件。该结果将之前等价条件中的上极限精确到极限,使得结果更加准确。

Dirichlet级数的系数重排

研究了Dirichlet级数在系数重排后的增长性,分别得到了有限级Dirichlet级数的准确级和无限级Dirichlet级数的(R-H)级在级数系数重排后保持不变的条件.

拉普拉斯-斯蒂杰斯变换所定义的函数在收敛半平面的准确零(R)级

引进了Laplace-Stieltjes变换所定义的函数在收敛半平面准确零(R)级的概念。

下侧二重Dirichlet级数与L-Stieltjes积分的特殊级

定义了双侧与下侧二重Dirichlet级数与Laplace-Stieltjes积分;建立了下侧二重Dirichlet级数或L-S积分所定义的解析函数f_1(s,t)或f_2(s,t)的θ线性下级与准确下级(0<θ<π/2)的概念与存在的条件;建立了该二重级数或积分所定义的二元解析函数的θ级性零级与准确无穷下级(0<θ<π/2)的理论,推广了关于单复变数的Dirichlet级数的(R)级与(R-H)级。

在右半平面收敛的 Laplace—Stieltjes变换所定义的函数的准确(R)级

本文研究了Laolace一Stieltjes变换所定义的函数的准确(R)级,将文[1]、[3]的结果做了拓广.

有限级整Dirichlet级数的(R)准确级

(R)准确级是刻划Dirichlet级数增长性的重要指标,利用其可以建立有限级整Dirichlet级数的级与最大模之间的等价关系.将这些结果的条件减弱,证明了在较弱条件下级与最大模之间的等价关系,并得到了新的结论.

零(R)级解析Dirichlet级数

在减弱已有结果的指数条件下,研究右半平面内解析Dirichlet级数准确零(R)级的增长性,在准确零(R)级Dirichlet级数的增长性与其系数之间的关系的基础上应用新的证明方法,简化了原证明,得到同样结果.

非线性多变量零阶接近有界系统的多模型自适应控制

针对一类多变量非线性离散时间系统,提出一种新的基于神经网络的多模型自适应控制方法.为了将非线性系统的高阶非线性项的限制条件放宽到零阶接近有界,该方法引入了一种新的非线性模型.该模型在传统线性回归模型基础上增加了非线性补偿项,使模型的估计误差有界.一个神经网络模型与非线性模型同时被用来对系统进行辨识.基于性能指标的切换机构选择性能较好的模型对应的控制器对系统进行控制.理论分析证明了零阶接近有界多模型自适应控制系统的有界输入和有界输出稳定性.仿真实验说明了提出的多模型自适应控制方法的有效性.

拟线性伪双曲型积分微分方程的非协调混合有限元分析

利用Qrot1元与零阶R-T元对一类拟线性伪双曲型积分微分方程构造了一个新的非协调混合元格式,借助于对这两个单元的高精度分析、导数转移和平均值技巧,给出了在半离散和全离散格式下的原始变量和中间变量的超逼近结果.

涉及q-差分微分多项式的亚纯函数的唯一性

本文研究亚纯函数及其q-差分算子或差分算子的1类非线性多项式的导函数分担1个非零公共值的亚纯函数的唯一性问题,这些问题涉及2009年方明亮提出的1个涉及微分多项式的亚纯函数的唯一性问题。本文结果推广了方明亮等人的有关结果。

解析Dirichlet级数的准确零(R)级

本文研究了右半平面内解析Dilrichlet级数的准确零(R)级,减弱了已有结果的条件,得到了更强的结论并简化了原证明．

广义Laplace-Stieltjes变换的准确零(R)级

本文对广义Ｌａｐｌａｃｅ－Ｓｔｉｅｌｔｊｅｓ变换确定的解析函数引进了准确零（Ｒ）级的概念，得到了这样的函数有准确零（Ｒ）级的两个充要条件．

非线性抛物方程的EQ_1^(rot)非协调混合元方法的超收敛分析

基于EQ_1^(rot)非协调矩形元及零阶R-T元对非线性抛物方程构造了一个新的混合元格式.利用EQ_1^(rot)元所具有的两个特殊性质:(I)插值算子与其投影算子是一致的;(II)当所考虑问题的精确解属于H^3(ΩΩ)时,其相容误差可以达到O(h^2)(h是剖分参数),比插值误差高一阶.同时借助关于这两个单元的高精度分析、平均值技巧和插值后处理技术,得到了关于原始变量以及通量的超逼近和整体超收敛结果.

非线性零阶接近有界多模型神经网络自适应控制器

针对一类单变量非线性离散时间系统,提出一种零阶接近有界的多模型神经网络自适应控制器.该控制器包含一个非线性鲁棒自适应控制器和一个非线性神经网络自适应控制器.当系统非线性项放宽到零阶接近有界时,这两个控制器分别用于保证系统的稳定性和提高系统的性能,系统的控制输入由切换机构在两个控制器之间进行切换产生.最后给出了稳定性和收敛性证明,并通过仿真实验验证了该控制器的有效性.