中立型大系统的稳定性(英文)

根据大系统分解集结的思想方法,利用比较原理和李雅普诺夫函数方法,分别讨论了中立型微分差分大系统和超中立型泛函微分大系统解的稳定性。通过分析低维子系统和关联项的结构,给出具有分解形式的大系统平凡解渐近稳定和一致稳定的充分条件。作为应用,还讨论了一类具有特殊形式的中立型大系统解的稳定性。

基于粒子群算法的Web社区发现

Web社区发现技术是提高网络搜索引擎检索质量的重要途径之一。如何给出利用较少先验信息,并能对网络进行高效划分的算法是网络社区发现的关键。传统算法如Wu-Huberman算法虽能对社区进行快速划分,但需先确定分属不同社区的两个节点,Radichi快速分裂算法依赖于网络中存在的三角形的数目,DuchJ提出的极值优化算法对初始解非常敏感。本文提出一种基于粒子群优化算法的网络社区发现方法,并用不同规模的网络图Zachary、Krebs和dolphins网络结构对方法进行测试,实验结果表明,该方法在无先验信息的条件下,以较低的时间复杂度,快速、高效地完成对网络社区的划分。

函数的逼近阶与可微性

本文使用了某些新的思想在更弱的条件下建立了Ｈａｓｓｏｎ和Ｓｈｉｓｈａ在文［２］中获得的同样的结果。特别地，对于ｋ＝２ｎ＋１的情形，我们的结果是完满的．