级数S_k(n)=sum from n=p-1 to n=n-1(P^k)的一般解的又一公式

本文利用定积分的离散型的Newton—Leibniz公式给出极数sum from p=1 to n-1 (p^k)的一般解公式.

关于S_k=1+2~k+3~k+…+n^k的探究

1.递推公式 由二项展开式得(i+1)k+1=k+1∑j=0Cjk+1ij,对i求和 n∑i=1(i+1)k+1=n∑i=1 k+1∑j=0Cjk+1ij=k+1∑j=0Cjk+1 n∑i=1ij=k+1∑j=0Cjk+1Sj.

S^K序列法及其在求最优回归方程程序设计中的应用

本文所介绍的方法能用最小的计算量,确保在多元回归中得出全局最优回归方程,并同时给出若干个局部最优回归方程供选择参考。程序运行速度令人满意、颇有实用价值。

完全图K_n的{P_4,S_4,C_4}-分解

讨论完全图Kn分解成4个顶点的路、星和圈的存在性.给出完全图K_n存在{C_4,S_4},{P_4,C_4},{P_4,S_4},{P_4,S_4,C_4}分解以及强制分解的充要条件.

一种加速的k-均值聚类方法

针对传统k-均值聚类方法不能处理大规模聚类的问题,提出一种加速k-均值聚类方法,称为S_k-均值聚类算法.该方法在传统k-均值方法基础上,首先随机抽取一定量的样本点作为初始工作集,并在初始工作集上进行聚类,求出相应的类中心.然后对剩余的样本,根据其与已得到的类的相似度进行一次性的划分,从而得到划分后的类别.由于该方法只有较小规模的初始工作集需要进行一般的k-均值聚类,而剩余的大多数数据不需要进行反复迭代就可以直接得到其聚类结果,从而在很大程度上提高了聚类效率,解决了传统k-均值聚类方法不能用于处理大规模数据聚类的问题.实验结果表明,与传统k-均值聚类方法相比,S_k-均值聚类算法的聚类速度得到了明显提高,能够有效处理大规模数据的聚类问题.

关于完全图K_n分解成四个顶点的星和圈

讨论了完全图Kn分解成四个顶点的星和圈的存在性,给出完全图Kn存在{C4,S4}-强制分解以及完全图Kn存在{C4,S4}-分解的充要条件.

三维精确可解格点模型

对Ｂａｘｔｅｒ－Ｂａｚｈａｎｏｖ三维精确可解格点模型玻尔兹曼权Ｓｋ间的变换关系作了仔细讨论，并给出了局域可积性条件──三维星－星关系的一个完整证明．