Nc/s-nu/nu裸鼠遗传特性的初步研究

Nc裸鼠自1984年从日本引入我国,1986年引入中山医科大学称为Nc/s-nu/nu,已广泛应用在肿瘤学,免疫学及药理学等多个领域的研究。小鼠的某些同功酶和异构蛋白具有多态性,已成为研究小鼠遗传结构的标志。本组采用醋酸纤维膜电泳法对21只Nc/s-nu/nu小鼠群体中11个生化标志进行抽样检查,并计算分析其所代表的等位基因在Nc/s-nu/nu小鼠中出现的频率,用Hardy weinherg平衡公式进行吻合度检验,结果发现Nc/s-nu/nu是非近交系小鼠,可作为一个封闭群小鼠,其来源可能与CBA家族小鼠有血缘关系,还可能与RF,RFM,KK等一些品系实验小鼠中某个品系有血缘关系。本实验为我国Nc裸鼠的遗传背景作了初步的研究,也为我校Nc/s-nu/nu小鼠提供了必要的遗传数据。     

计算机图形处理新算法研究与实践

本文提出了新颖而又实用的圆形窗口“裁剪”算法。该算法以图形乘坐变换及采用正、负区域法原理为判别手段,使直线与窗口快速求交,程序设计简单易行。     

线性分式规划的多项式算法

Charnes—Cooper提出了一种线性分式规划的算法。本文在此基础上证明了线性分式规划与一种特定的线性规划等价。将Karmarkar算法用于该线性规划,我们得到了线性分式规划的多项式算法。     

Security Analysis of Discrete Logarithm Based Cryptosystems

0 IntroductionNowthere are many well known cryptosystems based ondiscrete logarithms , such as the ElGamal cryptosys-tem[1]and the digital signature algorithm(DSA)[2]. Discretelogarithms have many advantages . Breaking the discrete log-arithm modulo pri mepappears to be somewhat harder thanfactoringintegern,and elliptic curve cryptosystems may usemuchsmaller keysizesthan RSA-basedcryptosystems of com-parable security.The discrete logarithmproblemover a group can be bro-ken down into a numb…     

在生物进化与人类进化之间

由于人类的进化已日益集中反映在文化的进化上，从而使得它与生物之间表现出不同的性质和方式。对于属人世界的生物进化来说，既存在自然选择式的客体中介，又存在社会选择式的主体中介，在当今世界所普遍存在的“生态危机”和各种“人类危机”面前，我们更需要确立和谐型的社会选择。     

改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

量子计算机与经典计算机

<正> 量子信息学是最近几年迅速发展起来的新兴学科,由于它潜在的应用价值和重大的科学意义,正引起各方面越来越多的关注。利用量子态相干、叠加及纠缠的性质,量子计算机可以实现大规模的并行计算,产生经典计算机无法比拟的信息处理功能。20世纪下半叶电子计算机蓬勃发展的主要基础是基于硅材料的微电子器件,这里将以微处理器为基础的电子计算机称为传统计算机。由于现有计算机以二进制数字0和1为基础,信息的存储、读写和复制等操作都是用经典物理过程来实现的,故称为经典计算机。而设想中的量子计算机以量子物理的过程来运行,利用量子态的叠加、量子态的纠缠及干涉等性质进行信息处理。量子计算最重要的优点体     

蚁群算法的应用研究与发展

蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其研究进展和实际应用做了较详细的综述,并对其前景和发展方向进行了展望。     

基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.