简介:当我听到您于2015年10月24日因病逝世的噩耗时,一瞬间心中充满了悲伤。禁不住的眼泪随着西雅图的秋雨模糊了眼前的一切。几天后我放下手上所有的工作飞回了上海,和您做最后的告别。11月6日参加完您的追悼会,我的脑子里很长一段时间都是空荡荡的,您那亲切而富有感染力的笑容不停地展现在我眼前。当我不得不相信您正在远离这么多爱戴您的学生、亲人和朋友时,点点滴滴的往事汇集在一起、越来越清晰地浮现,所有的一切犹如发生在昨天。我看到了那个在黑板上为我梳理有限元方法计算结构的无限耐心的学者;看到了那个在我第一次出国前,和李大潜先生一同带我到西餐厅,教我使用刀叉的亲切的老人;看到了那个在中山公园的石凳
简介:本文通过使用变量重排的方法,改变了多项式环中理想的Groebner基的计算过程,得到不同的过程的计算效率也不同,因此通过这种方法应该能够找出减少计算Groebner基时间的方法.
简介:讨论了在半群代数k[A]中,如何利用Gause-Jordan消元法去构造半群代数的理想的良序基,进而得到理想的良性基-Groebner-基.
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:分别以Bemstain多项式以及准均匀B样条为基函数,来逼近线性高振荡常微分方程。通过求解基函数对应的系数方程组,得到方程的近似解。通过数值实验表明用准均匀B样条函数的逼近效果要比Bemstain多项式要好。