关于图的最大亏格的结果

提供了一类新的上可嵌入图类,并且得到了一类直径为2的二连通伪图以及一类直径为4的重图的最大亏格的紧下界,这推广了Skoviera的一个结果．     

一个关于球面和环面上嵌入图的近-三角剖分嵌入的内插定理(I)

一个近-三角剖分嵌入是指一个曲面上的嵌入图使得几乎所有的面都是三角形,至多只有一个可能的例外.文中作者证明了如下结论:如果一个图G 在球面S₀(或环面S₁)上有近-三角剖分嵌入,那么G在每一个可定向曲面S_k有近-三角剖分嵌入,其中k=h,h+1,\cdots ,\lfloor\frac{\beta(G)}{2}\rfloor$, 而h=0(或1)并且β(G)是图G的Betti数.特别地,G是上可嵌入的.     

F(p,q,s)空间的嵌入关系

为得到一类广泛的解析函数空间F(p,q,s)之间的嵌入关系,将每个空间F(p,q,s)对应为三维空间R(F)中一点(p,q,s),从而将空间之间的嵌入关系转化为三维空间中直线的单调性进行了研究,完善了已有的结果.     

B2型钽钨有序合金的声子色散关系的研究

应用改进分析型嵌入原子法模型和晶格动力学理论,计算了金属钽和钨以及B2型钽钨有序合金的原子力常数和动力学矩阵,模拟了金属钽和钨沿[ζ00]、[ζζ0]和[ζζζ]三个对称方向以及B2型钽钨有序合金沿[ζζ0]、[11ζ]、[ζζζ]和[ζ00]四个对称方向的声子色散曲线,并分析了B2型钽钨有序合金的振动特性.结果表明:金属钽和钨的声子色散曲线的模拟结果和实验值符合较好,特别在低频附近二者几乎一致;B2型钽钨有序合金中既有声频振动支又有光频振动支,光频支的振动频率均大于声频支的振动频率,且光频带和声频带之间由宽度约为0.82THz的空带隔开;在[ζζ0]对称方向上有六个独立振动模,在[11ζ]、[ζζζ]和[ζ00]对称方向上六个振动模均兼并为四个独立振动模,且各振动支的振动方向不尽相同.     

光谱法研究有机农药污染物与DNA的相互作用

利用紫外光谱、荧光光谱及圆二色谱(CD)等光谱方法研究了有机农药敌敌畏(DDVP)、乐果(DIM)、氧化乐果(OME)及生物农药申嗪霉素的有效成分吩嗪-1-羧酸(PCA)与端粒脱氧核糖核酸(DNA)间的相互作用。 结果表明,有机农药分子可能主要以嵌入模式与DNA结合,DDVP、DIM、OME以及PCA与端粒DNA之间的表观结合常数分别为：1.17×106、1.48×106、4.52×105和1.80×106 L/mol,与DNA结合能力的大小顺序为PCA＞DIM＞DDVP＞OME。 这些有机农药分子明显不利于DNA双螺旋结构的稳定性。 有机农药分子的嵌入削弱了DNA碱基对之间的π-π堆积作用,对DNA的二级结构有一定的影响,使得DNA的双螺旋结构变得松散。     

M-群的正规子群

构造了一类新的可解群,使得其中的每个成员均不能同构于M-群的正规子群,推广了R.W.van der Waall关于M-群的一个类似结果.     

有限群的弱S-拟正规嵌入子群

群G的子群H称为在G中S-拟正规嵌入的,如果对于任意的素数p||H|,H的Sylow p-子群也是G的某个S-拟正规子群的Sylow p-子群.称群G的子群H在G中弱S-拟正规嵌入,如果存在群G的正规子群T,使得HT■G且H∩T在G中是S-拟正规嵌入的.研究了弱S-拟正规嵌入子群的性质,给出了某些群类的新的特征,并推广了一些已知的结论.     

关于可压液晶方程组的能量有界性

考察可压液晶方程组有关能量的基本性质.证明了只要初始能量有界,此系统的能量就是一个与时间无关的有界量.     

Genus polynomials of cycles with double edges

Two cellular embeddings i: G → S and j: G → S of a connected graph G into a closed orientable surface S are equivalent if there is an orientation-preserving surface homeomorphism h: S → S such that hi = j. The genus polynomial of a graph G is defined by

改进的卷积神经网络源代码相似性度量方法

源代码相似性是指不同代码段功能上的相似程度,是软件工程领域一项重要的研究问题.现有的方法主要从文本、结构两方面,利用代码的统计学特征计算相似性,其最大缺点就是无法表达代码的语义特征.为解决此类问题,提出了一种融合统计信息的卷积神经网络（statistics information for code embedding convolutional neural networks, SICE-CNN）源代码相似性检测方法.该方法首先通过词嵌入对源代码进行信息表示,获取代码的词嵌入向量信息;其次,构建CNN训练模型学习源代码文档的嵌入表示;最后,计算源代码对的余弦相似值.实验表明,该方法和一般词嵌入方法相比提高了一定的性能,能较好地检测源代码的语义相似性.