简介：本文的主要目的是考虑强Morphic环D上的矩阵尾环R[D]的Morphic性质。本文讨论了类似尾环的一些性质。证明了：R[D]是强左Morphic环当且仅当R[D]是左Morphic环当且仅当D是强左Morphic环。本文还构造了一些例子来说明问题。

简介：树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一．强偏差定理一直是国际概率论界研究的中心课题之一．本文通过构造适当的非负鞅，将Doob鞅收敛定理应用于几乎处处收敛的研究，给出了一类非齐次树上m阶非齐次马氏链的一类强偏差定理．

简介：本文给出物体在太阳底下影子长度及影子方位角的动态变化规律,据此建立确定物体所处位置和日期的非线性最小二乘模型,讨论相应的求解方法。在此基础上,利用针孔成像原理,根据视频中物体影子的变化规律来确定视频的拍摄日期和地点。

简介：给出了齐型空间上Ltpschitz函数空间的两个新的等价范数,证明了Lipschitz函数满足与BMO函数类似的Joho-Nirenberg型不等式.

简介：证明了一类整系数齐次线性递归数列,当项数n是素数时,第n项与第1项的n次方模n同余.Fermat小定理,以及与Fibonacci数列、Perrin数列有关的一些定理,都可以看作是这一定理的推论.

简介：利用自反Banach空间中弱紧算子的因子分解技巧,对于一类非齐次项具有连续Lipschitz扰动的柯西问题,当其齐次项算子生成强连续算子半群且具有紧豫解式限制时,证明了方程强解的存在性.

简介：

简介：在实数域内，二次齐次函数ｆ（Ｘ）＝Ｘ~ＴＡＸ与实对称矩阵Ａ相对应．在单位球面：Ｘ~ＴＸ＝１上ｆ（Ｘ）的最大、最小值是一定存在的．本文将函数ｆ（Ｘ）＝Ｘ~ＴＡＸ在Ｘ~ＴＸ＝１下的条件极值问题转化为实对称矩阵Ａ的特征值和特征向量的求解问题，进而解决了二次齐次函数在单位球面上的最优解的问题．

简介：在研究多元函数的极值问题中,我们经常会遇到多元二次齐次函数,本文根据这类函数的结构特点,应用实二次型的正定性,给出判定极值的一个简单方法。设实n元二次齐次函数的矩阵表达式为

简介：给出了求一类高阶非齐次线性微分方程（组）特解的矩阵解法．即由对应齐次微分方程（组）的n个特解以及非齐次微分方程（组）的自由项构成某线性方程组的增广矩阵，并对该增广矩阵进行初等行变，换，即可求得非齐次微分方程（组）特解的一种简便方法．

简介：树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一.强偏差定理一直是国际概率论界研究的中心课题之一.本文通过构造适当的非负鞅,将Doob鞅收敛定理应用于几乎处处收敛的研究,研究给出了关于非齐次树上马氏链场滑动平均的若干强偏差定理.

简介：描述玻色-爱因斯坦凝聚（BEC）的有效而方便的方程是著名的Gross-Pitaevskii（GP）方程。本文在将GP方程变换为非线性薛定谔方程（NLS）的基础上，利用齐次平衡法求出了Gross-Pitaevskii（GP）方程的一系列Jacobi椭圆函数解。

简介：旗传递t-设计的分类是代数组合学的一个重要课题．本文主要讨论了旗传递5-（v，k，3）设计．由P．J．Cameron和C．E．Praeger的结论可知，此时设计的自同构群是3-齐次群．本文利用3-齐次群的分类，证明了设计的自同构群不能是仿射型群．

简介：基于JAVA语言对人脸识别首要环节的定位技术进行代码开发,在传统肤色模型法的基础上,对采集到的大量图像进行深入研究,运用图像精准化微调和图像增强处理的方法,提高了传统肤色模型法在实际运用中的精准率,实现了人脸在视频图像中的定位。

简介：为适应经济发展的需求,1982年公布的《宪法》明确规定我国应建立审计监督机制,以维护经济秩序的有序运行。1983年,我国最高审计机关

简介：给出齐次可列马尔科夫链转移矩阵的一种置换相似标准型，并用之来讨论链的极限性态，分别明确给出转移矩阵幂收敛于零矩阵、非零矩阵、随机矩阵、常随机矩阵和正的常随机矩阵的充分必要条件。

简介：本文续文[1]指出用常微分方程的一般方法不易求解或不能求解的一类非齐次非线性问题可用WF-(H~h)/(h~i)告变换法解决.

简介：引入了主算子为n次积分C半群生成元的线性非齐次抽象柯西问题强解的概念，讨论了相应抽象柯西问题存在强解的一些充分必要条件及强解的表示式,并给出了一个例子验证结果。

简介：本文给出一个将DHMM转化为齐次马尔可夫链的定理，该定理提供了利用在理论上比较完善的齐次马尔可夫链来研究DHMM的一个方法．

简介：考虑线性模型Y=Xβ+ε,Y是可观察的n维向量,ε和β是不可观察的n维和p维随机向量;E（β）=Aα,VAR（β）=σ2△≥0;E（ε）=0,VAR（ε）=σ2V≥0;E（εβ＇）=0;X,A,△,V皆为已知矩阵;α∈Rk,σ>0皆为未知参数,本文首次提出矩阵损失函数,并给出了（Sα,Qβ）的估计（L1Y+α,L2Y+b）在非齐次估计类中可容许的充要条件。