关于完全图G—填充数和G—覆盖数

Kν的最大G—填充所含的子图个数为P（ν，G）；K的最小G—覆盖所含的子图个数为C（ν，G）。正整数P（ν，G）和C（ν，G）分别称为Kν的G—填充数和G—覆盖教。对5个顶点、4条边的图G，基本确定了P（ν，G）和C（ν，G）值。

关于图填充数的一个上界

本文应用Ｔｕｒａｎ′ｓ定理，研究图的最小填充数。

几类图的最优填充数

运用图的最优填充分解定理和局部最优填充定理,将一些特殊图类G1×G2,S(G), R(G)和双圈图分解为一些可求得最小填充数的图,得到如下结果:(1)F(Pm×Pn)≤(m- 2)(n-2),其中m≥2,n≥2;(2)若G是有m条边的n阶2-连通图,则F(S(G))=m+F(G); (3)设图G为双圈图,两个诱导圈的圈长分别为p和q,t为这两个圈公共部分的路上的顶点个数(不包括两个端点),则F(G)=p+q-t-6．

两个图的联的最小填充数

本文研究了两个图Ｇ和Ｈ的联网ＧＶＨ的最小填充数，并得到了Ｆ（ＧＶＨ）关于Ｆ（Ｇ）和Ｆ（Ｈ）的表达式．

利用“定位”批量填充数据

笔者在利用Excel制作工作簿时（如图1），时常会遇到按序填充空白单元格，如果我们采用纯手工的方式填写，不仅工作量大，而且容易出锚。其实，我们在制表时可以利用“定位”功能解决这一问题。

WPS Office2002中快速填充数据

在日常办公中．我们有时需要将一个表格中的某些数据区复制到其它表格中的相同位置。如果需复制的表格不是太多时，只需利用“复制”“粘贴”命令就行了，但如果表格数较多．这个工作就有点不胜其烦了。其实我们可以使用WPS Office 2002中的“填充成组工作表”功能来实现。具体使用方法为：首先选择包含持复制数据的源数据工作表和接收数据的目标工作表；

自相似测度的联合发散点和填充维数(英文)

近年来,发散点引起了数学界的广泛关注.对单测度的发散点,前人已经作了很完备的研究.对有限多个自相似测度的联合发散点的集合,仅其豪斯多夫维数被L.Olsen研究并给出了,然而,我们对其填充维数仍一无所知.因此,本文主要研究联合发散点集合的填充维数.

填充维数的一个等价定义(英文)

本文研究了填充维数与上盒维数的关系.利用Cantor-Bendixson定理的方法,得到了由上盒维数给出的填充维数的等价定义.并证明了齐次Moran集对上盒维数和填充维数的连续性.

Sierpinski尘上Brown运动图的Hausdorff和填充维数

通过对Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ尘结构的分析。

妙用Excel的SUBTOTAL函数填充序列

利用Microsoft Excel中的SUBTOTAL函数，可以在筛选模式下方便的填充数据序列，它能随着筛选内容的变化而自动填充数据。下面结合实例来介绍一下它的妙用之处。

关于熵数与填充维数之间关系的注记(英文)

Follo建立了熵数与计盒维数之间的关系.该文中,在某些条件下讨论了熵数和填充维数之间的关系.利用d-维填充测度,也建立了由压缩系产生的不变集(分形集)的熵数的上、下界的估计.

一类函数图像的填充维数与分数阶导数

对一类Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓ函数进行了研究，给出了其填充维数的一个计算公式，并结合分数阶导数，给出了当维数与导数满足一定的关系时，函数的分数阶导数的计算式．这些结果对已有结果进行了较大改进．

关于测度的填充维数的局部化

研究测度的填充维数的局部化,通过定义测度μx,ε,给出dim*pμ在点x的局部化维数dim*pμ(x),讨论dim*pμ与dim*pμ(x)的关系,并给出一个等式关系。

最小填充问题的可分解性(英文)

起源于稀疏矩阵计算和其它应用领域的图G的最小填充问题是在图G中寻求一个内含边数最小的边集F使得G+F是弦图.这里最小值|F|称为图G的填充数,表示为f(G).作为NP-困难问题,该问题的降维性质已被研究,其中包括它的可分解性.基本的可分解定理是:如果图G的一个点割集S是一个团,则G经由S是可分解的.作为推广,如果S是一个"近似"团(即只有极少数边丢失的团),则G经由S是可分解的.本文首先给出基本分解定理的另外一个推广:如果S是G的一个极小点割集且G-S含有至少|S|个分支,则G经由S是可分解的;其次,给出了这个新推广定理的一些应用.

图K_(2,3)+e的最优填充

主要讨论了 2类 6点 7边图 Gi=K2 ,3 + e( i=1 ,2 )的最优填充存在性问题 .证明了 :存在 ( v,Gi,1 )OPD当且仅当 v≥ 6 ,除去非最优 (但为最大 )的 P( 6 ,Gi,1 ) =1及未知的 ( 9,Gi,1 ) OPD,i=1 ,2 .

序列平行图的最小填充(英文)

起源于稀疏矩阵计算和其它应用领域的一个图G的最小填充问题就是在G中寻找一个边数|F|最小的添加边集F,使得G+F是弦图.这里最小值|F|称为图G的填充数,表示为f(G).对一般图来说,这个问题是NP-困难问题.一些特殊图类的最小填充问题已被研究.本文给出了序列平行图G的最小填充数的具体值.

一种五点图的填充和覆盖

设图G0是由一个三角形和一条边所组成的五点四边图（G0＝K3＋K2），本文运用“带洞的图”[1]，确定了完全图Kv的图G0填充数和覆盖数。

完全图K_v的8长圈最大填充设计

研究了完全图Kv的8长圈最大填充设计.在给出了2个递归构造并构作了一系列最大填充设计后,对所有正整数v≥8完全确定了相应的填充数.

一类连续不可微函数的分形性质

分形函数的研究在分形几何中占有重要的地位,在分形函数的研究中分形维数的讨论则是一个重要的数学手段。由迭代产生的分形函数的维数已基本解决。文中对另一类处处连续点点不可微函数进行了研究,并用网立方体与函数相交的方法对该分形函数的Box维数的上下界、填充维及Hausdorff维数上界进行了估计,同时讨论了该分形函数的Ho!lder条件,并把结果推广到了Bush函数,最终使该分形函数的一些分形性质得到了解决。

乘积概率空间中的维数结果(英语)

在R^(d_1),R^(d_2)中的分形测度和R^(d_1)+r_2中乘积测度之间的关系已经被许多作者发展。本文目的是在概率空间(n_1,_1,叭),(o:,芦2,/J:)和它们的乘积概率空间(nl×xn:,厂1×丁2,P1×,:)中对Hausdorff维数和填充维数探索相应的结果。