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关键词： 特征值互补问题   ABC算法   FB函数  

摘要： 特征值互补问题是由经典矩阵特征值问题发展而来的,与非线性方程组求解、非线性互补问题、变分不等式、可微优化等研究方向有着紧密的联系.特征值互补问题在结构和机械系统中的动力学研究、摩擦和弹性体系中的稳定性分析等方面均有重要应用.因此,对于特征值互补问题的理论与高效数值求解方法的研究,不仅有深刻的理论意义,也有很大的应用价值.ABC算法是一个新型的人工智能优化算法.它建立在蜜蜂群体生活习性的基础上,利用模拟蜜蜂在大自然中的分工协作采蜜、共享蜜源数据,来寻找最优蜜源的过程.ABC算法与遗传算法、粒子群算法相比,表现出了良好的优化功能,在旅行商问题、整数规划问题、非线性方程及非线性方程组的求解问题等方面都具有广泛的应用.本文首先利用FB函数,将特征值互补问题转化为ABC算法与IABC算法可解的非线性方程组问题.其次借助所构造的适应度函数将非线性方程组转化为一个优化问题,进而构造EICP-ABC算法和EICP-IABC算法求解上述优化问题,利用马尔科夫理论与随机优化算法收敛性准则证明了算法是依概率全局收敛的.最后通过数值实验验证了算法的有效性,EICP-ABC算法和EICP-IABC算法在收敛比率及迭代次数方面较SSNM算法均有提升.

摘要： 大科学装置(同步辐射、自由电子激光、大连相干光源、散裂中子源、强磁场、反应堆等)作为一种大型复杂的科学研究系统,为探索未知世界、发现自然规律提供了重要的研究平台和工具,对重大科学技术问题的突破和变革具有重大意义.化学测量学是利用某种科学方法,按照某种化学参量,定性和定量描述观察到的化学现象,

关键词： 事业单位   人力资源管理工作   薪酬福利   激励路径  

摘要： 人力资源管理工作在事业单位经营发展中具有非常重要的作用和价值，我国现阶段人力资源管理工作的实际发展过程较为缓慢，在薪酬福利路径激励中还存在一定问题。事业单位只有对专业人才进行有效培养，才能确保员工薪酬福利和相关制度不影响人力资源管理工作的实际开展。事业单位还需要通过科学合理的薪酬福利激励策略，确保员工能够更加积极投入到实际工作中，吸引更多人才留在合适的工作岗位上。

关键词： 复杂网络   链路预测   特征向量中心性   聚类系数   信息熵  

摘要： 链路预测是将复杂网络和计算机科学真正连接的重要应用之一,它处理的是信息科学中最基本的问题,因此研究链路预测是非常重要的。如何提高预测精确程度是研究链路预测的基本问题之一,目前的链路预测方法大部分与基于节点相似性的局部节点指标相关,而节点之间的邻居节点在网络中的性质常常被节点的相似性的指标所忽视。针对以上问题,本文在节点重要性的基础上提出了基于传统链路预测的改进算法,主要研究内容有以下三点:1.基于特征向量中心性的链路预测算法,该算法的创新点主要是将复杂网络节点重要性中的特征向量中心性考虑到共同邻居指标、AA指标、RA指标和其他节点相似性指标中,并且以链路预测中经典的算法有效性评价方法——AUC作为改进算法优劣的参考。最后在真实数据集上进行仿真实验,最终的实验结果表明,通过基于节点中心性的链路预测算法。在复杂网络的链路预测上,相比于AA、RA、CN等节点相似性指标算法,基于节点中心性的链路预测算法更准确,改进的算法提高了算法的预测效果,在没有增加算法时间复杂度的基础上,使得链路预测的效率得到了提升。2.在以往的链路预测算法中,网络稠密程度对链路预测的影响鲜有考虑,而网络的稠密程度对于节点之间产生连接的影响却是显而易见的,因为越密集的网络中一个节点的度往往就会越大,而聚类系数的高低则是网络稠密程度的表现,因此本文在此处的创新点是基于特征向量中心性的链路预测算法的基础上加以结合了局部聚类系数公式,使得算法的效率和准确度获得了提升,最后通过一系列的实验验证其结果比原始算法更优秀。这里的研究主要分为两个部分,第一部分是对复杂网络节点相似性指标与局部聚类系数公式相结合的链路预测算法研究,通过将网络稠密程度的概念引入复杂网络节点相似性指标中,并通过仿真数据集对该算法与原始算法相比较,实验结果证明新的算法相比较于只基于节点相似性的算法更加有效,AUC值普遍得到了提升;第二部分是在上述通过局部聚类系数改进的链路预测公式之上,再与基于特征向量中心性的链路预测算法融合,将节点中心性和局部聚类系数一同考虑到算法中,通过新的实验验证了结合局部聚类系数和特征向量中心性的链路预测算法在没有增加时间复杂度的情况下对节点的预测仍然具有较好的表现,进一步提高了链路预测的精度。3.混合信息熵与节点重要性指标的研究,对考虑特征向量中心性的复杂网络链路预测算法的进行研究,把信息熵与复杂网络局部信息指标相结合,并作用在共同邻居指标基础上和资源分配指标的链路预测算法。信息熵作为网络局部信息重要性的一种评价方法,能够衡量一个节点的重要性,从而能够更好的提高链路预测效率。通过仿真实验证明了混合信息熵与节点重要性指标的算法在对节点之间产生连边预测的准确性。

关键词： 单峰映射   拓扑压   平衡态测度   线性响应  

摘要： 平衡态测度.包含SRB测度和最大熵测度,是动力系统中一类最重要的不变测度.Ruelle的首创性工作,即一致双曲系统中SRB测度的线性响应.促进了在一致双曲以外系统关于响应理论的大量研究成果,从而线性响应理论成为近年来微分遍历论研究的热门问题之一.本文延续Baladi-Smania对分段扩张单峰映射族{f_t}的研究,将此系统的SRB测度线性响应结果推广到一般的平衡态测度的线性响应结果,并且我们还得到具体的线性响应表达式.在证明中.我们运用了如下的关键技巧:（a）在拓扑共轭类相切条件下,我们得到了共轭函数对参数的光滑依赖.通过共轭函数将f_t上的带双参数的Ruelle转移算子转化为未扰动映射f上的双参数仅含在势函数中的Ruelle转移算子,并证明了转化后的拓扑压不变:（b）对于固定系统f上的双参数Ruelle转移算子,我们运用经典算子解析扰动理论中的计算方法求解其拓扑压的二阶偏导.

关键词： 图谱理论   组合设计   双度分离图   无符号拉普拉斯矩阵   α-邻接矩阵  

摘要： 关于图谱理论的研究是图论中的一个重要分支。图谱理论将图的代数性质与拓扑性质紧密联系起来,旨在通过代数方法和组合技巧研究图的结构性质,以及各类图矩阵的特征值与其它图参数（如图的连通度、色数、直径等）之间的关系。随着信息技术的不断发展,图谱理论已经在物理、化学、生物信息学、计算机科学等学科领域中发挥着越来越重要的作用。图谱理论能够很大程度地反映图的结构性质。图的谱包括邻接谱、拉普拉斯谱和无符号拉普拉斯谱等。2017年***教授提出了图G的α-邻接矩阵的概念:A（G）=αD（G）+（1-α）A（G）,其中0≤α≤1。显然图G的α-邻接矩阵是其邻接矩阵A（G）和度对角矩阵D（G）的线性凸组合。本论文主要聚焦基于图的特征值的若干问题研究及其应用。第一章是绪论,简要阐述了图论的起源与发展过程,研究图谱理论的重要意义和应用价值,并介绍了一些与本研究相关的概念和术语。第二章中,我们介绍了双度分离图与组合设计的性质。第三章中,我们给出了直径为3的双度分离图恰有4个不同特征值的充分必要条件,所获结果推广了前人的核心定理。在本文的最后一章,我们总结了全文的主要研究内容,并在此基础上提出了未来进一步考虑的一些问题。

关键词： 学术论文讨论部分   评价理论   介入   语步   应用语言学  

摘要： 学术论文不仅要向读者展示研究发现,还要与读者对话,说服读者并与他们建立联盟关系。讨论部分是学术论文的重要部分之一,是作者对研究结果的评价和解释。在该部分中,作者充分地表达其声音,并试图与读者结盟。作为评价理论的一个子系统,介入有助于发出个人声音并与潜在观点进行协商。同时,语步作为体裁分析的重要方法,能够考察学术论文讨论部分的组织结构和交际功能。然而,目前对英汉学术论文讨论部分介入资源的对比研究较为少见,将微观的介入资源与相对宏观的修辞语步相结合的研究更少。鉴于此,本研究借鉴Martin&White(2005)的评价理论介入系统,结合Yang&Allison(2003)提出的学术论文讨论部分语步模型,从应用语言学领域的学术期刊中选取英汉学术论文各25篇,摘取论文的讨论部分,自建小型语料库,以此来探讨英汉学术论文讨论部分中作者的声音表达和语篇的组织结构。本研究采用定性、定量相结合的研究方法,回答以下三个问题:1.英汉学术论文讨论部分使用介入策略各有何倾向性?二者有何异同?2.英汉学术论文讨论部分使用修辞语步各有何特点?二者有何异同?3.介入资源在语步中是如何分布,以有效表达作者声音、产生修辞效果的?研究发现:(1)在介入资源的使用上,英汉学术论文讨论部分中多声介入的比例都远远高于单声介入。不同的是,汉语学术论文讨论部分中单声介入的比例高于英语学术论文讨论部分,而对话收缩资源的比例低于英语学术论文讨论部分。(2)在修辞语步的使用上,英汉学术论文讨论部分中比例最高的都是语步4“评论研究结果”,比例最低的都是语步5“总结研究”。不同的是,汉语学术论文讨论部分中语步6“评价研究”的比例显著低于英语学术论文讨论部分,而语步3“总结研究结果”的比例显著高于英语学术论文讨论部分。(3)不同语步包含的介入资源有所不同。在英汉学术论文讨论部分中,语步1“提供背景信息”以单声介入为主,而其余语步均以对话扩展资源为主。究其原因,上述介入策略使用和语步分布特点可能受到应用语言学学科、中西方文化、学术论文讨论部分结构特点等因素的影响。本研究为学术论文写作和教学提供了有益启示。学术论文作者在撰写讨论部分时,可以基于不同交际目的,使用特定的介入资源和修辞语步,更好地表达作者的声音,增强学术论文讨论部分结构的逻辑性。教师也可以将学术写作中常用的介入资源进行明示性讲授,使学生在撰写讨论部分时,能更有力地表达自己的声音,并与潜在观点进行对话。

关键词： 社交媒体   媒介形象   谷爱凌  

摘要： 媒介形象即为通过媒介平台呈现的对客观存在的一种认知信息的再现。公众人物的媒介形象建构一直是学术界的热点话题,女性公众人物的媒介形象尤其受到关注,由公众作为主体性力量介入女性公众人物的再生产是当下研究的一个焦点。在此背景下,本研究以微博中谷爱凌的相关讨论为研究对象,试图就女性公众人物在媒介空间中的形象生产机制进行研究,试图回答:深度媒介化社会中,“以谷爱凌为代表的女性公众人物以何种方式建构起媒介化的形象”“其所植根的宏大的社会语境如何作用了形象建构的过程”以及“谷爱凌所建构的媒介形象承载了社会群体的何种想象”等问题。研究采用网络数据挖掘与媒介话语分析相结合的方式,以微博中谷爱凌的相关讨论为研究素材,对“当代女性公众人物的媒介化展现”这一话题展开了研究。研究发现,受众参与公众人物媒介形象的建构过程,改变了由官方话语与主流媒体塑造公众人物形象的一元话语格局,进而影响了公众人物网络展现的内容生产方向和实际效果。其中,谷爱凌作为一种文化价值符号,传递出女性成功范式所包含的象征意义以及当代中国社会对成功女性的想象和期待;在谷爱凌形象生产的过程中,主流叙事的议题建构、商业话语的积极助推使谷爱凌的媒介形象具有了可持续性;谷爱凌本人的个体成长、教育、参赛经历的再现成为社会关照和审视自我的镜像,也因此了释放了网民参与“谷爱凌”相关话题内容生产的热情。研究认为,谷爱凌的媒介形象是网民群体在媒介化社会以准社会交往为方式的集体生产,而这一生产过程既包含了对主流话语所建构的宏大叙事的接受和认可,又承载了社会对女性成功人物奋斗历程的替代式满足和当下中国社会对“何为成功女性”的想象,同时又反映出网络民众借助谷爱凌的网络形象反思自我与理解社会的心理和心态。也正因如此,借助家国话语、成功话语、生活话语的交叉叙事,社交网络在生产谷爱凌的媒介形象的同时,也在同步生产着社会大众关于自我与偶像、个体与社会、现实与理想三组关系的知识、认知与理解。

关键词： 张量优化   正交约束   特征值   三次正则化法   Lanczos算法  

摘要： 带有正交约束的矩阵优化问题在材料计算、统计及数据分析等领域中被广泛应用．张量是指高维数据的一种排列，它可以被看作是矩阵的一种推广．因此，带有正交约束的张量优化问题应运而生．其中，计算张量的特征值是张量优化研究中的热点问题之一．本文针对张量的特征值问题，给出求解正交约束张量优化模型的自适应三次正则化算法;针对大规模的自适应三次正则化算法的子问题，提出用Lanczos算法对原始大规模问题进行降维再求解．具体研究内容如下：　　首先，我们将求解张量的特征值问题转化为一个具有正交约束（球面约束）的张量优化模型．用一个具有自适应参数的三次函数作为优化模型的子问题，通过不精确求解三次近似函数得到一个试探步．由于球面约束的良好几何特性，我们将Cayley变换应用于试探步来确保在单位球面上迭代．根据实际下降量和预估下降量的比值，调节自适应参数以确保三次函数是对原始目标函数的良好估计．最后，得到了一个用于计算张量特征值的自适应三次正则化法（ACRCET）．此外，我们证明了由ACRCET产生的迭代序列在全局范围内收敛到给定张量的特征值．同时，为了提高计算效率，本文提出了计算超图相关的张量r（邻接张量、拉普拉斯张量及无符号拉普拉斯张量）与向量x乘积rxR?2的快速计算技巧．数值实验表明了rxR?2的快速计算技巧的有效性和可行性以及ACRCET算法在计算偶数阶对称张量的最大或最小的H-和Z-特征值时的有效性．　　其次，在每次迭代中，自适应三次正则化算法通过使用三次正则函数来近似目标函数以求解无约束优化模型．与信赖域算法类似，其子问题的计算极大地影响着算法的计算效率．本文给出了用Lanczos法求解自适应三次正则化法子问题的算法（ACRL），分析了Lanczos算法的近似误差，并给出了Lanczos算法产生的目标函数与原始三次函数之间的误差界，以及Lanczos算法得出的近似解与原始三次函数子问题的解之间的误差界．数值实验表明，Lanczos方法可以极大地提高自适应三次正则化算法的计算效率．　　最后，对全文进行总结，并对未来可以继续研究的工作进行展望。