一个Bottleneck问题及其算法

在文[1]中,提出了下面的数学模型:模型Ⅱ.求-X=(x_1,x_2,…,x_n)满足下列约束条件 sum from j=1 to n(x_j=m)(m≥n且为整数), x_j≥1 且为整数,j=1,2,…,n,     

解一阶线性常微分方程组一般边值问题的线性最小二乘法

设有一阶线性常微分方程组边值问题 y_i＇(x)=sum from i=1 to n [a_(ij)(x)y_i(x)+f_i(x)]0相似文献   

一类反对称次对称矩阵反问题的最小二乘解

§1.问题的提出 R~(n×m)表示所有n×m阶实对称阵集合,R~n=R~(n×1),R_r~(n×m)表示R~(n×m)中秩为r的子集,O~n是n阶正交阵之集,S~n表示n阶实对称阵的全体,A~+表示A的Moore-Penrose广义逆,I_k表示k阶单位阵,S_k=(e_k,e_(k-1),…,e_1)∈R~(k×k),其中e_i为单位阵I_k的第i列。R(A)表示A的列空间,N(A)表示A的零空间,rank(A)表示A的     

光电温度计有效波长的简易测量方法

无论是目测或自动亮度高温计有效波长的确定,经典的做法均是将公式λ_T=(integral from n=1 to ∞ E(λ,T)τ_λV_λdλ)/integral from n=1 to ∞ E(λ,T)/λτ_λV_λdλ变为有限项求和公式λ_T=(sum from i=1 to n E(λ_1,T)τ_(λi)V_(λi)△λ_i)/sum from i=1 to nE(λ_i,T)/λ_i ×τ_(λi)V_(λi)△λ_i式中λ_T——对应温度T的极限有效波长 E(λ,T)——被测物体表面光谱辐射强度τ_λ——温度计内光学零件和滤色片总的光谱透过率 V_λ——探测元件的光谱探测率进行计算,求出λ_T后再算出所需温区的平均有效波长λ_e。显然n取值越大,计算精度越高,工作量也越大。     

GFT及离散卷积的并行算法及其实现

一、GFT的计算 GFT是离散富里叶变换DFT的一种推广.它在许多方面有实际应用,其定义为: 设a,b为二个实数,x_n(n=0,1,…,N—1)为一实序列,称 X_k=sum from n=0 to N-1 x_nW_N~((n+a)(k+b)),k=0,1…,N-1,为具有时间参数a及频率参数b的广义DFT.简记为GFT(a,b),其中W_N=e~(-i2π/N)。可以证明其逆变换为     

关于丢番图方程P2z-PzDm+D2m=X2(I)

设P为素数,P鄹D>1,完全解决丢番图方程A:P2z-PzDm D2=X2。得到如下结论:(Ⅰ)若P=2,则方程(A)除D=3仅有非负整数解26-23·3 32=72和D=3·22k-4 2k-1-1(k≥3)仅有非负整数解22k-2k·(3·22k-4 2k-1-1) (3·22k-4 2k-1-1)2=(3·22k-4 1)2以及D=22k-4 2k-1-3(k≥3)仅有非负整数解22k-2k·(22k-4 2k-1-3) (22k-4 2k-1-3)2=(22k-4 3)2之外,无其他非负整数解。(Ⅱ)若P=3,则方程(A)除D=32k 1 2·3k-14(k≥1)仅有非负整数解32k-3k·32k 1 2·3k-14 (32k 1 2·3k-14)2=32k 1 14 2之外,无其他非负整数解。(Ⅲ)若P>3为奇素数熏则方程(A)除D=3P2k 2Pk-34(k≥1)仅有非负整数解P2k-Pk·P2k 2Pk-34 (P2k 2Pk-34)2=3P2k 14 2和D=P2k 2Pk-34(k≥1)仅有非负整数解P2k-Pk·P2k 2Pk-3 (P2k 2Pk-3)2=P2k 3 2之外,无其他非负整数解。     

线性规划中的多项式型算法

<正> 我们考虑由具有整系数a_(ij),b_i的关于n≥2个实变元x_1,…,x_j,…,X_n的m≥2个线性不等式 a_(il)X_1+…+a_(in)X_n≤b_i i=1,2,…,m(1)所组成的系统。令 L=[sum from i,j=1 to m,n(log_2(|a_(ij)|+1))+sum from ?=1 to m(log_2(|b_i|+1)+log_2nm)]+1 是系统的输入的长度,亦即为了把(1)写成二进制形式所需要的符号0,1的个数。     

Fisher识别的最佳投影平面

一、引理引理。F(u)=sum from i=1 to m(b_i~2/λ_i-u),b_i(?)0,i=1,2,…,m;若λ_1,λ_2,…,λ_m中有(r(r>1)个互导,即λ_(i_1)>λ_(i_2)>…>λ_(i_r),那么F(u)=0在(λ_(i_(k+1)),λ_(i_k)),k=1,2,…,r-1内有唯一解,最大解u_0满足λ_(i_2)0, ∴u→λ_(i_k)-0,F(u)→+∞,u→λ_(i_k)+0, F(u)→-∞,(k=1,2,…,r), u→±∞,F(u)→0。 F(u)的导函数大于0,表明它在每个连续区间内为增函数,且每个区间(λ_(i_(k+1)),λ_(i_k)),     

多指标数据的星座图表示和分类

§1.引言设z_1,…,z_n是n次观测数据,各有P个观测指标,即 z_k=(z_(k1),…,z_(kp))＇,k=1,…,n。     

关于《一类非线性时滞系统的稳定化控制器设计研究》一定理的讨论

文献[1]将精确线性化的方法应用到一类时滞非线性系统稳定化控制器设计中,提出一种新的稳定化控制器设计方法,其思路是可取的.但是我认为其中的定理1有误,下面提出一家之言与作者商讨.考虑单输入非线性时滞系统x=f(x) g(x)u(t-τ),(1)其中x∈Rn,u∈R,f(.),g(.)为C∞非线性向量场;τ为时滞,f(0)=0.同时引入线性时滞系统w=Aw bu(t-τ),(2)其中w=[w1…wn]T∈Rn为新的状态变量A=01…0?0……0,　b=0?1.(3)　　原定理为定理1.对于非线性时滞系统(1),通过微分同胚变换w=T(x)将其转化成线性时滞系统(3)的充分必要条件是(i)rankM(x)=n,其中M(…     

具有多个时变时滞的不确定系统的时滞相关稳定性

研究了具有多个时变时滞的不确定系统的 稳定性问题, 利用Razumikhn定理与向量不等式的方法, 给出了不确定时滞系统稳定的充分 条件. 所得的条件与时滞相关, 在很大程度上降低了现有结果的保守性. 文末给出了一个应 用的算例, 并与已有的结果作了比较.     

网络控制系统时延的分析及补偿

网络控制系统是计算机、通信技术和控制技术融合发展所形成的一个新领域.网络诱导时延的分析与补偿是该研究领域的关键问题.分析了网络诱导时延,并建立了具有随机时延的网络控制系统在单包传输下的模型.然后引入全维状态观测器,在此基础上对系统的网络时延进行补偿.最后给出了不同情况下的仿真图,验证了时延的不利影响及补偿方法的有效性.     

一种时滞连续系统零极点辨识算法

１前言在工程应用中,相当一部分工业过程可由带有实零极点及时滞的传递函数描述,一些典型的控制算法也是基于系统的实零极点进行设计的［１—３］．虽然我们可通过对分子、分母多项式构成的传递函数进行因式分解间接求得过程的零极点,但在实时辨识中却很难做到求得的零...     

时变时滞不确定性神经网络的被动性准则

研究具有时变时滞不确定性神经网络的被动性问题。通过构造适当的Lyapunov泛函并利用一些分析技巧,给出一个新的条件,以确保与时变延迟的不确定性神经网络的被动性。被动条件以线性矩阵不等式(LMI)表示,可以很容易地通过有效内点算法进行求解。通过一个数例证明了该方法的有效性。     

多重时滞系统的自适应递推滤波器

本文提出了多重时滞系统的自适应递推滤波器,给出了常值噪声统计的次优、无偏、极大后验递推估值器,也给出了时变噪声统计估值器,推广了Sage和Nusa的结果。本文的结果可应用于水文和环境系统。数值模拟例子证明了本文结果的有效性。     

时滞连续Hopfield神经网络的全局指数稳定性

本文采用非线性时滞微分不等式分析技巧,研究了时滞连续Hopfield神经网络的稳定性,给出在任意外界恒常输入下连续Hopfield网络的平衡态的收敛速度及全局指数稳定的若干充分判据.     

具有时滞的双向联想记忆神经网络的定性分析

文中通过经入一个关键性条件研究了具有时滞的双向联想记忆神经的定性性质。这一关键性条件关联了网络双向的联结权系数。在这一条件下,证明了网络存在唯一的平衡态,并且这一平衡态是全局指数稳定的。当网络的外部输入具有周期性时,利用上述条件证明了网络存在全局平稳振荡。     

基于延迟感知的WSN数据收集网络结构优化设计

为了解决当前无线传感器网络(WSN)数据收集期间存在较大延迟与能耗等难题,设计基于延迟感知的无线传感器数据收集网络结构。引入树形结构思想,并将WSN的传感器节点分割为不同尺寸的多个单层簇,继而构造了新的网络结构,以改善其拓扑结构,使得簇头以交错方式完成数据通信,大幅度降低数据收集过程的延迟;随后,建立WSN数据收集的延迟与能耗计算模型;再借助Top-Down技术,设计网络结构的形成算法,通过最小化通信距离,优化了数据收集机制的能耗水平。实验结果表明:与现有的WSN数据收集网络结构相比,该网络结构能够有效降低WSN数据收集过程的延迟;且使得整个通信能耗维持在较低水平。     

基于自由权矩阵的时变时延NCSs稳定性和鲁棒性分析

研究一类时变时延网络控制系统的稳定性和鲁棒性问题。针对线性定常对象,传感器节点采用时钟驱动方式、控制器节点和执行器节点采用事件驱动方式的状态反馈网络控制系统,详细推导系统的时滞数学模型。并在充分考虑系统状态的相关性和参数的不确定性基础上,采用Lyapunov-Krasovskii泛函和松弛矩阵变量技术以及自由权矩阵方法,探讨其渐近稳定性和鲁棒稳定性条件。最后,通过仿真实例验证所提理论的有效性和可行性。