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具有Beddington-DeAngelis函数的随机SIHRS模型性质

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数学的实践与认识 2024年

作者：王珊王锋萍乡学院数学系

研究了具有Beddington-DeAngelis函数的随机SIHRS模型,利用分析的方法得到模型不同动力学性质的阈值,也即当Δ0时疾病将在均值意义下持续存在.结果表明提高感染群体确诊的比例将有利于疾病的控制.最后列举几个例子和模拟来验证所得结论.

关键词：随机SIHRS模型 Beddington-DeAngelis函数灭绝性持久性

Vandiver猜想与非正则素数分布的一个猜想

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数学学报（中文版） 2024年第2期67卷 341-346页

作者：秦厚荣南京大学数学系南京210093

本文介绍Vandiver猜想与相关研究结果;我们证明A2=A4=…=A_(32)=0,这里A是Q(ζp)的理想类群的p-Sylow子群;我们提出一个关于非正则素数分布的猜想,给出数值验算.

关键词： Vandiver猜想非正则素数分布

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涉及二项式系数与调和数的无穷级数

中国科学：数学 2024年第5期54卷 765-774页

作者：孙智伟南京大学数学系南京210093

本文探讨和项涉及二项式系数与调和数的无穷级数,在阐述这方面的研究背景后提出一批新的级数等式猜想.本文包含64个猜测出的级数等式,它们都经Mathematica数值检验过.

关键词：级数等式二项式系数调和数超几何级数 Riemannζ-函数

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关于一些行列式与积和式

数学学报（中文版） 2024年第2期67卷 286-295页

作者：孙智伟南京大学数学系南京210093

本文研究了一些行列式与积和式.特别地,我们探讨了新型行列式det[(i^(2)+cij+dj^(2))^(p-2)]0≤i,j≤p-1与det[(i^(2)+cij+dj^(2))p-2]1≤i,j≤p-1模奇素数p,其中c与d为整数.我们也提出一些猜想以供进一步的研究.

关键词：行列式积和式 p进同余式勒让德符号

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p-Laplace问题的混合高阶方法

计算数学 2024年

作者：任云云刘东杰上海大学数学系

本文主要考虑1 详细信息

本文主要考虑1

关键词： p-Laplace问题混合高阶方法先验误差估计后验误差估计

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埃尔米特流形上k-双曲性的一个注记

数学学报（中文版） 2024年第4期67卷 634-640页

作者：汤凯闫烁浙江师范大学数学系金华321004

最近,Ni研究了凯勒流形上的k-双曲性,本文考虑埃尔米特流形上的k-双曲性.证明了一个关于完备埃尔米特流形之间的全纯映射的施瓦茨引理.特别地,证明了具有负的第一k-里奇曲率的紧致埃尔米特流形是k-双曲流形.

关键词：埃尔米特流形 k-双曲性第一k-里奇曲率

Fr′echet空间上连续线性算子的混沌现象

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中国科学:数学 2024年

作者：江震李健汕头大学数学系

Fr′echet空间或Banach空间上连续线性算子关于迭代自然形成动力系统.近年来关于线性动力系统的混沌理论是一个活跃的研究领域,并取得一些重要进展.本文将综述Fr′echet空间和Banach空间上连续线性算子的超循环性质,以及Devaney混沌、Li... 详细信息

Fr′echet空间或Banach空间上连续线性算子关于迭代自然形成动力系统.近年来关于线性动力系统的混沌理论是一个活跃的研究领域,并取得一些重要进展.本文将综述Fr′echet空间和Banach空间上连续线性算子的超循环性质,以及Devaney混沌、Li-Yorke混沌、平均Li-Yorke混沌和分布混沌等的最近一些研究成果.

关键词：线性算子超循环性质 Devaney混沌 Li-Yorke混沌平均Li-Yorke混沌分布混沌

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基于三路径网络的医学图像分割方法

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 1-12页

作者：蒋清婷叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模... 详细信息

卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模块,聚合高级特征,实现病变区域的定位.在边缘选择路径中,构造边缘选择图推理模块,用于低级特征的边缘筛选,并进行图推理,保证病变区域的边缘形状.在细化路径中,建立渐进式组级细化模块,逐步细化不同尺度特征的结构信息与细节信息.此外,引入融合加权Focal Tversky损失和加权交并比损失的复合损失,减轻类不平衡的影响.在公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

关键词：图神经网络医学图像分割深度学习边缘学习

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社交影响增强的图神经网络推荐方法

模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 221-230页

作者：代星月叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交... 详细信息

随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交推荐的效果.首先,分析用户与物品之间的交互数据,揭示隐含的社交关系,重构用户间的社交图.在此基础上,利用互信息最大化方法,有效融合社交图的全局特征与用户的局部特征.同时,将可学习机制融入图注意力网络中,充分捕获用户和物品间的交互信息.最后,提出一种改进的贝叶斯个性化排序损失,为评分预测任务提供准确的用户特征表示和物品特征表示.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

关键词：图神经网络表示学习互信息最大化社交推荐