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利用拉马努金西塔函数,建立两个新无穷乘积系数子列的生成函数,并且得到这两个无穷乘积系数的符号是以5为周期的。
连通图G的基尔霍夫指标Kf(G)定义为图G中所有点对之间的电阻距离之和。为了得出随机聚苯链的基尔霍夫指标,利用数学期望的定义及性质,得到一个随机聚苯链的基尔霍夫指标的期望值的精确公式。
利用傅里叶谱方法对空间分数阶非线性Schrodinger方程进行数值求解,并证明该格式保持了能量和质量的守恒性且无条件稳定。该方法在空间方向具有谱精度,在时间方向具有二阶精度。还对该格式进行误差分析及收敛性分析。最后通过数值实验验证了该算法的守恒性、准确性和有效性。
提出一个在5G毫米波场景下基于波束标记的不连续接收(M-DRX)的休眠机制,以减少不必要的波束赋形。在此基础上,分别对M2M业务数据和波束失准过程进行泊松分布模拟,评估数据到达率和波束失准率对DRX休眠机制的影响。最后,通过仿真验证了所提方案能缩短系统时延、提升节能性能。
考虑一类电流变方程,如果方程的扩散系数在边界上退化,一般只能引入局部边界值条件。当αp++1时,在没有边界值条件的情况下,得到了解的稳定性。
提出一种新颖的中文文本分类框架。在该框架中,首先基于Word2Vec构建词向量模型,然后采用分词频文档频率(segmentation term frequencydocument frequency,STF-DF)筛选出类别区分能力强的关键词,同时构建一种适合于中文文本分类的卷积神经网络(convolution neural network,CNN)进行分类。实验结果表明,采用该框架使THUCN...
由于受到经济环境、政治政策、市场新闻等多种因素的影响,使得预测股票动态变得极具挑战性。研究了5种常用的预测股价变动的预测方法,通过逐步增加模型的输入维度进行预测分析。首先,建立5种优化的预测模型——基于时间序列的自回归平均模型(ARMA)、灰色预测模型(GM(1,1))、BP神经网络模型(BPNN)、基于改进网格寻优算法的支持向量回归(SVR)模型、基于Tensorflow的长短时记忆神经网络模型...
利用ε-次微分和凸函数的共轭函数,讨论Banach空间带集值映射的ε-变分不等式及其对偶性,给出无约束条件下凸优化问题的ε-最优解、ε-变分不等式及其对偶问题解之间的若干特征刻画。
考虑带有齐次狄利克雷边界条件的各向异性的非线性抛物方程ut=∑ni=1(uxipi-2uxi)/xi+f(u)。利用能量泛函的方法,证明解在正初始能量的情形下具有爆破性。
在拓扑空间中引入半弱连续映射概念,研究半弱连续映射的等价条件及其基本性质。系统讨论拓扑空间中半弱连续映射与连续映射、半连续映射、弱连续映射和弱半连续映射之间的关系。
基于量化控制和网络拆分的思想,讨论间歇耦合多重边融合复杂动态网络的量化同步问题。通过对数量化器对同步误差的反馈控制瞬态信号进行量化,并利用稳定性理论和比较定理,给出多重边融合的间歇式复杂动态网络量化同步化准则。所得理论结果进一步应用于由Chua混沌系统为动力节点所构成的多重边复杂动态网络,数值模拟表明了所获结论的有效性。
应用比较定理和Lyapunov稳定性理论,通过设计开关周期性静态对数量化控制器以及平均时间耦合强度,实现混沌系统的完全同步。给出的充分条件推广和补充已有文献的结果,同时揭示量化效应及平均时间耦合强度与系统同步的内在规律。最后,仿真实例验证了分析结果的可行性。
构造了具波动算子的非线性Schrodinger方程的一种线性化差分格式。即在守恒非线性差分格式的基础上,利用Taylor方法展开非线性项,引入小参数ε得到该方程的线性化差分格式。利用Fourier方法证明了其格式的收敛性和稳定性。最后通过数值例子验证了该方法的可信性和有效性。
在现有Nginx负载均衡算法的基础上,提出基于ESXi性能计数的负载均衡算法(dynamicweightbasedonESXiperformancecounter,DWEPC),旨在通过均衡集群中的各节点负载,达到降低节点内资源过载的情况,从而提高系统性能。试验表明,相比于Nginx内置均衡算法,DWEPC算法具有更优的效果。
考虑了具有心理效应的随机扰动捕食〖KG-*3〗-〖KG-*5〗食饵模型。通过构造Lyapunov函数证明系统的全局正解的存在唯一性,并且给出了系统平均持续生存和灭绝的充分条件。最后,通过数值模拟来证实理论结果。

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