Sylow子群

摘要： 对有限群G,用c(G)表示G中循环子群的个数.研究了循环子群的个数对群结构的影响,证明了60阶群G与交错群A_(5)同构的充要条件是c(G)=32.

摘要： 如果对于任意x∈GZ(G),都有C G(x)交换,则称群G为CA-群.通过反证法,证明了2p^(2)q阶群是CA-群,其中p

摘要： 利用Sylow子群的极大子群的弱s-半置换性及其导群的s-半置换性得到有限群为p-幂零群的两个充分条件。

摘要： 有限群理论在自然科学中有着极其重要的应用,有限群中超可解群的性质极其重要.文章引进了前证明的一个定理,给出这个定理的一个推论作为本文备用,然后给出群的广义中心元的定义,并在此基础上进行研究,得到了几个引理,然后又给出了群的广义中心的定义,证明了关于它们的一些性质,最后用这些性质证明了一个充要条件:群G为超可解群当且仅当它和它的广义中心相等.

摘要： 如果对任意x∈GZ(G),有CG(x)交换,则称群G为CA-群.通过反证法,证明了阶为2 pqr的群是CA-群,其中p,q,r均为素数,且2

摘要： 讨论Sylow子群的2-极大子群Φ-可补性对有限群结构的影响,推广了相关的已知结果.

摘要： 设G是有限群,H是G的子群,称H在G中拟c#-正规,如果存在G的次正规子群K和含于H的CAP-子群Hc,使得G=HK且HOKSylow子群的拟c#-正规性,得到有限群可解性的若干新的判别条件.

摘要： 已知H是群G的子群,如果存在G的子群B,使得G=HB且对于H的满足｜H∶T｜=pα的任意极大子群T,有TB＜G,则称子群H在G中是Mp-可补的.结合局部化思想,利用子群的Mp-可补性质研究有限群的构造,得到了p-幂零群和p-超可解群的若干充分条件.

摘要： 设G是有限群,E?G.分别考虑E的Sylow p-子群P(其中p是E的极小素因子)、E或F*(E)的非循环Sylow p-子群P,利用其极大子群的几乎M-可补性质,研究了p-拟超可解群、拟超可解群这两类可解饱和群系的结构,得到了一些充分条件.

摘要： 设F表示特下P(P≠2)的q元有限域,q=P.P为奇素数.本文给出了F上奇异正交群O)的Syolw子群的结构并讨论了其正规化子的性质.

摘要： 设F表示特下P(P≠2)的q元有限域,q=P.P为奇素数.本文给出了F上奇异正交群O)的Syolw子群的结构并讨论了其正规化子的性质.

摘要： 设F表示特下P(P≠2)的q元有限域,q=P.P为奇素数.本文给出了F上奇异正交群O)的Syolw子群的结构并讨论了其正规化子的性质.

摘要： 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于多子群的自适应信息反馈粒子群机器人路径选择方法及系统，多样性评价策略采用多种多样性统一定义方式，对群体多样性从多个角度进行评价；通过综合分析适应度和空间性角度对粒子群体实施多子群划分策略，无需预先设定子群数目，可增强动态寻优过程的广域搜索效果；使用稀疏化处理策略调节子群体内部分布状况，使子群体内部粒子以一定概率远离局部中心粒子，从而在局部区域进行实时勘探过程,增强了子群体内部多样性水平。本发明有利于局部最优值的细致勘探和全局范围内的广域搜索，对测试问题的结果分析，本发明能有效应用于多维动态优化及机器人全局路径规划问题，方法简单易用，具有一定的实用价值。

摘要： 本发明提供具有光学各向异性的粒子群及其制造方法以及使用该粒子群的复合体及显示装置。所述粒子群(1)用于向基体材料(2)分散，粒子群(1)由液晶滴的取向状态被彼此独立地固定的多个粒子构成。这样的粒子可以用具备下述工序的方法制造：准备工序，准备聚合性液晶化合物；分散工序，使所述聚合性液晶化合物在液晶转移温度以上分散于分散介质中而形成液晶滴；聚合工序，在聚合引发剂的存在下，使所述液晶滴在小于各向同性相转移温度聚合。

摘要： 一种基于改进型粒子群算法的二维不规则排样方法，包括以下步骤：第一步，将样片和材料的几何图形转换为一系列的二维坐标区间，然后使用启发式底左搜索算法来判断样片与材料的二维区间的是否重叠来移动样片相对于材料中的位置；第二步，改进型PSO搜索过程：过划分多个子群的方法，在不改变趋向当前最优解的参数的情况下，加入了子群最优解对子群中粒子的影响，粒子群的迭代次数达到了初始时设定的最大迭代次数时，粒子停止迭代，取得当前的全局最优解作为最终排样方案。本发明提供一种具有良好搜索能力的同时、搜索速度快、最终解较佳、排样效果良好的基于改进型粒子群算法的二维不规则排样方法。

摘要： 一种粒子群特性测定装置，测定由分散在分散介质中的多个粒子构成的粒子群的特性亦即粒子群特性的随时间变动，包括：拍摄部，拍摄所述粒子群；粒子信息提取部，对由所述拍摄部拍摄到的拍摄图像进行处理，提取映现在该拍摄图像中的粒子的信息亦即粒子信息；粒子群特性计算部，根据从沿着时间序列的多个时点的各时点以前拍摄到的多个所述拍摄图像提取的所述粒子信息，来计算所述多个时点的所述粒子群特性，所述粒子群特性计算部根据从拍摄的时间段与比各时点更靠前的时点的用于计算所述粒子群特性的多个所述拍摄图像的拍摄的时间段一部分重复的多个所述拍摄图像提取到的所述粒子信息，来计算各时点的所述粒子群特性。

摘要： 本发明的目的在于提供一种在使速率特性提高的蓄电装置的电极中使用的金属化合物粒子群的制造方法、金属化合物粒子群及使用该金属化合物粒子群的电极。一种在蓄电装置的电极中使用的金属化合物粒子群的制造方法，其特征在于包括如下步骤：对金属化合物粒子的前驱物与碳源进行复合化而获得第一复合材料的步骤；通过在非氧化环境下对所述第一复合材料进行热处理而生成金属化合物粒子，获得该金属化合物粒子与碳复合化而成的第二复合材料的步骤；通过在氧气环境下对所述第二复合材料进行热处理，将碳除去且获得金属化合物粒子键结为三维网状结构的金属化合物粒子群的步骤。

摘要： 本公开提供了一种粒子群优化算法模型的训练方法、粒子群优化方法及装置。该方法包括：根据由第一电子设备生成的粒子训练种群确定适应度以及与适应度对应的初始最优位置，在进行第t次迭代训练的过程中，根据动作网络和第t观测状态，确定粒子训练种群的第t选择动作，确定粒子训练种群的第t奖励回报和第t+1观测状态，将第t观测状态、第t选择动作、第t奖励回报和第t+1观测状态确定为与第t次迭代训练对应的一个状态转移信息并存储于缓存中，根据从缓存中获取的一个状态转移信息和价值网络的损失函数，计算第t损失结果，根据第t损失结果和状态转移信息训练价值网络和动作网络，进而得到粒子群优化算法模型。

摘要： 本发明涉及一种基于多子群粒子群算法的侦察机器人任务分配方法，首先初始化粒子群最大迭代次数、粒子个数、粒子位置和粒子速度；将粒子分成不同的子群；计算粒子适应度；粒子速度更新，位置更新；迭代计算，重复步骤2)‑4)，直至计算达到指定迭代次数退出，其最优粒子位置即为最终结果。解决了传统方法没有综合考虑复杂的环境以及机器人的安全性等因素，在真实的战场环境中容易导致机器人被发现甚至作战任务失败的问题，提升了机器人的任务完成效果。将机器人任务分配问题转换成优化问题，可以直接用智能算法求解；通过将粒子分群，参数自适应调节等手段解决了传统粒子群算法易陷入局部极值的问题，改善了迭代寻优的收敛性，提升了算法的收敛速度。

摘要： 本发明提供一种可抑制蓄电装置的内部电阻增加的金属化合物粒子群、包含金属化合物粒子群的蓄电装置用电极、及金属化合物粒子群的制造方法。一种金属化合物粒子群，具有金属化合物粒子相连而成的三维网状结构，在所述金属化合物粒子群的一部分上形成有包含硅氧化物的涂布层C。包含硅氧化物的涂布层C形成在金属化合物粒子的表面的至少一部分上。三维网状结构中存在空隙2，在划定空隙2的金属化合物粒子上，在其表面形成有包含硅氧化物的涂布层C。涂布层C中含有的硅氧化物是非晶状的硅氧化物。

摘要： 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于多子群的自适应信息反馈粒子群机器人路径选择方法及系统，多样性评价策略采用多种多样性统一定义方式，对群体多样性从多个角度进行评价；通过综合分析适应度和空间性角度对粒子群体实施多子群划分策略，无需预先设定子群数目，可增强动态寻优过程的广域搜索效果；使用稀疏化处理策略调节子群体内部分布状况，使子群体内部粒子以一定概率远离局部中心粒子，从而在局部区域进行实时勘探过程,增强了子群体内部多样性水平。本发明有利于局部最优值的细致勘探和全局范围内的广域搜索，对测试问题的结果分析，本发明能有效应用于多维动态优化及机器人全局路径规划问题，方法简单易用，具有一定的实用价值。

摘要： 本发明提供具有光学各向异性的粒子群及其制造方法以及使用该粒子群的复合体及显示装置。所述粒子群(1)用于向基体材料(2)分散，粒子群(1)由液晶滴的取向状态被彼此独立地固定的多个粒子构成。这样的粒子可以用具备下述工序的方法制造：准备工序，准备聚合性液晶化合物；分散工序，使所述聚合性液晶化合物在液晶转移温度以上分散于分散介质中而形成液晶滴；聚合工序，在聚合引发剂的存在下，使所述液晶滴在小于各向同性相转移温度聚合。