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关于Diophantine方程(91n)x+(4140n)y=(4141n)z
1
作者
鲁伟阳
高丽
+1 位作者
王曦浛
郝虹斐
《贵州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第2期48-53,共6页
1956年Jes'manowícz猜测Diophantine方程(na)x+(nb)y=(nc)z仅有正整数解(x,y,z)=(2,2,2),其中a,b,c是两两互素的正整数且满足a2+b2=c2。利用初等方法证明了对任意的正整数n,当a=7·13,b=22·32·5·23,c=41...
1956年Jes'manowícz猜测Diophantine方程(na)x+(nb)y=(nc)z仅有正整数解(x,y,z)=(2,2,2),其中a,b,c是两两互素的正整数且满足a2+b2=c2。利用初等方法证明了对任意的正整数n,当a=7·13,b=22·32·5·23,c=41·101时,Jes'manowícz猜想成立。
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关键词
Je(
s
)manowí
cz
猜想
DIOPHANTINE方程
初等方法
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职称材料
我国半导体硅材料的发展现状
被引量:
6
2
作者
蒋荣华
肖顺珍
《半导体情报》
2001年第6期31-35,共5页
叙述了我国半导体硅材料的发展现状及与国外相比存在的差距 。
关键词
半导体硅
多晶硅
单晶硅
半导体材料
下载PDF
职称材料
融合改进蚁狮算法和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识
被引量:
17
3
作者
赵小国
刘丁
景坤雷
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期759-766,共8页
针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模...
针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.
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关键词
蚁狮算法
T-
s
模糊模型
噪声
非线性系统
直拉硅单晶
原文传递
题名
关于Diophantine方程(91n)x+(4140n)y=(4141n)z
1
作者
鲁伟阳
高丽
王曦浛
郝虹斐
机构
延安大学数学与计算机科学学院
出处
《贵州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第2期48-53,共6页
基金
陕西省科技厅科学技术研究发展计划项目(2013JQ1019)
陕西省教育厅专项科研计划项目(12JK0893)
+1 种基金
延安大学校级科研计划项目-引导项目(YD2014-05)
延安大学硕士研究生教育创新计划项目
文摘
1956年Jes'manowícz猜测Diophantine方程(na)x+(nb)y=(nc)z仅有正整数解(x,y,z)=(2,2,2),其中a,b,c是两两互素的正整数且满足a2+b2=c2。利用初等方法证明了对任意的正整数n,当a=7·13,b=22·32·5·23,c=41·101时,Jes'manowícz猜想成立。
关键词
Je(
s
)manowí
cz
猜想
DIOPHANTINE方程
初等方法
Keywords
Je(
s
)manowí
cz
' conjecture
Diophantine equation
elementary method
分类号
O156 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
我国半导体硅材料的发展现状
被引量:
6
2
作者
蒋荣华
肖顺珍
机构
峨眉半导体材料厂
出处
《半导体情报》
2001年第6期31-35,共5页
文摘
叙述了我国半导体硅材料的发展现状及与国外相比存在的差距 。
关键词
半导体硅
多晶硅
单晶硅
半导体材料
Keywords
s
emiconductor
s
i
polycry
s
tal
s
i
monocry
s
tal
s
i
cz s
FZ
s
i
s
ilicon wafer
分类号
TN304.12 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
融合改进蚁狮算法和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识
被引量:
17
3
作者
赵小国
刘丁
景坤雷
机构
西安理工大学晶体生长设备及系统集成国家地方联合工程研究中心
西安理工大学陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室
西安建筑科技大学机电工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期759-766,共8页
基金
国家自然科学基金重点项目(61533014)
国家科技重大专项基金项目(2009ZX02011001)
陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0456)
文摘
针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.
关键词
蚁狮算法
T-
s
模糊模型
噪声
非线性系统
直拉硅单晶
Keywords
ant lion optimization
T-
s
fuzzy model
noi
s
e
nonlinear
s
y
s
tem
cz
s
ilicon
s
ingle cry
s
tal
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
N945.14 [自然科学总论—系统科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关于Diophantine方程(91n)x+(4140n)y=(4141n)z
鲁伟阳
高丽
王曦浛
郝虹斐
《贵州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2015
0
下载PDF
职称材料
2
我国半导体硅材料的发展现状
蒋荣华
肖顺珍
《半导体情报》
2001
6
下载PDF
职称材料
3
融合改进蚁狮算法和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识
赵小国
刘丁
景坤雷
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019
17
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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