关于L—函数—类二次均值的注释

本文的主要目的是利用特征的正交性给出Dirichlet L—函数在点1处的一种二次均值,当x(-1)为-1且模n为square-full数时的一个精确的计算公式。

线性方程神经网络——Minimax准则的光滑法方法

将神经网络用于线性系统方程的求解问题 ,但所用的准则函数不是通常的最小二乘函数 ,而是l∞(或Chebyshev)范数准则函数 ,即E∞(x) =maxx∈Rn{ |ri(x) |}或E∞(x) =maxx∈Rn12 r2i(x) .先将E∞(x)光滑化 ,再利用神经网络来求解无约束光滑优化问题。并讨论了网络的收敛性和稳定性。