关于Smarandache函数的一个新的下界估计

利用初等方法研究Smarandache函数在某些特殊值上的下界估计,给出了Smarandache函数在某些特殊值上的一个较强的下界估计,证明了估计式S(2p+1)≥6p+1,其中p≥7为任意素数.

关于Smarandache LCM函数的一个下界估计

应用初等方法与组合方法研究Smarandache LCM函数SL(n)在2p+1和2p-1上的下界估计问题.给出并证明了SL(2)p+1≥10p+1;SL(2)p-1≥10p+1,其中素数p≥17.

Smarandache函数在数列a^p+b^p上的一个新的下界估计

利用初等方法以及同余技巧研究了Smarandache函数S(n)在数列ap+bp上的下界估计问题,给出了一个较强的下界估计.证明了:对任意两个不同的正整数a及b,有估计式S(ap+bp)≥10p+1,其中p≥17为素数.

关于Smarandache函数的一个下界估计

目的研究Smarandache函数在某些特殊值上的下界估计。方法利用初等及组合方法。结果证明了估计式S(ap+bp)≥8p+1,其中p为任意大于17的素数,a及b为任意不同的正整数。结论给出了Smarandache函数在某些特殊值上的一个较强的下界估计。

伪Smarandache函数的一个下界估计

利用初等方法和组合方法,研究伪Smarandache函数在数列ap+bp上的下界估计问题.结果证明了估计式Z(a)p+bp10p,其中p为大于等于17的任意素数,a与b为任意不同的正整数.给出了伪Smarandache函数在数列ap+bp上的一个较强的下界估计.

关于Smarandache函数的一个下界估计

利用初等方法研究了Smarandache函数在某些特殊值上的下界估计问题,给出了Smaran-dache函数的一个较强的下界估计,即就是证明了S(2p-1(2n-1))≥6p+1,其中p为任意大于3的素数,从而改进了乐茂华教授的一个结果.

Smarandache函数的一个下界估计

利用初等及组合方法研究Smarandache函数在梅森尼素数上的下界估计问题,给出了Smarandache函数在这一数列上的一个较强的下界估计,从而改进了相关文献的一个结果.

关于伪Smarandache函数的一个下界估计

利用初等方法及组合方法研究了伪Smarandache函数在2p+1与2p-1上的下界估计问题;给出了伪Smarandache函数在这些特殊值上的较强的下界估计;并证明了估计式Z(2p+1)≥10p,Z(2p-1)≥10p,其中p≥17为任意的素数.

关于Smarandache函数与费尔马数

目的研究Smarandache函数对费尔马数的下界估计问题。方法利用初等方法、组合方法以及原根的性质。结果证明了估计式S（Fn）≥12·2^n＋1，其中n为任意大于3的整数。结论改进了WANG Jin-rui的相关结论，使Smarandache函数对费尔马数具有一个较强的下界估计。

Smarandache函数在数列a^p-b^p上的一个下界估计

研究Smarandache函数在数列ap-bp上的下界估计问题。利用初等方法和组合方法,证明了估计式S(ap-bp)≥10 p+1,其中p≥17为任意素数,a与b为任意不同的正整数,且a>b。结论给出了Smarandache函数在数列ap-bp上的一个较强的下界估计。

关于Smarandache LCM函数的两类下界估计

研究Smarandache LCM函数在数列a^p+b^p和a^p-b^p上的下界估计问题。利用初等方法和组合方法证明了估计式SL(a^p+b^p)≥10p+1,SL(a^p-b^p)≥10p+1,其中p≥17为任意素数,a与b为任意不同的正整数。结论给出了Smarandache LCM函数在数列a^p+b^p和a^p-b^p上的一个较强的下界估计。

伪Smarandache函数在数列a^p-b^p上的一个下界估计

研究伪Smarandache函数在数列a^p-b^p上的下界估计问题.利用初等方法和组合方法证明了估计式Z(a^p-b^p)≥8p,其中p≥17为任意素数,a与b为任意不同的正整数,且a>b.结论给出了伪Smarandache函数在数列a^p-b^p上的一个较强的下界估计.

关于Smarandache函数的下界估计

运用初等及组合方法研究Smarandache函数在一些特殊值上的下界估计,给出了Smarandache函数的一个较强的下界估计,证明了S(2P-1)≥14P+1以及S(2P+1)≥14P+1,其中P为任意素数且P≥17,从而改进了相关文献的结果。

四阶椭圆型方程组主次特征值之比的下界

对四阶椭圆型方程组的广义低阶特征值进行估计,利用选定的试验函数与主特征向量的正交条件、向量与矩阵的运算、分部积分法和不等式估计等技巧,证明了这类问题中的主特征向量、试验函数与主特征值间的关系,获得了关于主次特征值之比的一个下界估计不等式,还发现此界与空间的维数有关,但与所论区域的几何度量无关,并将结论推广至一般情形.

基于最小1-范数准则模糊函数的联合TDOA/FDOA估计算法

针对非高斯噪声条件下利用传统模糊函数的到达时差(time difference of arrival,TDOA)和到达频差(frequency difference of arrival,FDOA)联合估计方法性能退化问题,提出一种基于最小1-范数准则模糊函数的联合TDOA/FDOA估计算法。在给出1-范数模糊函数概念的基础上,提出一种存在重尾分布α稳定噪声条件下的联合TDOA/FDOA估计算法。仿真实验结果表明,与传统模糊函数以及分数低阶矩(fractional lower order moments,FLOM)方法相比,该算法能够更好地逼近克拉美罗界(Cramér-Rao lower bounds,CRLB),且在鲁棒性和估计精度等方面性能明显提升。

Smarandache函数在两数列上的下界估计

设S(n)是Smarandache函数,其中n是一正整数.讨论Smarandache函数S(n)在数列F((2k),1)=F(n,1)=n2n+1(n=2k)与数列G(2n,1)=(2n)2n+1上的下界估计.基于初等方法证明了:当偶数n≥6时,有S(F((2k),1))=S(F(n,1))≥6×2n+1;当n≥4时,有S(G(2n,1))≥6×2n+1.