模糊形式背景下的类近似算子

分别在形式背景和模糊形式背景下定义类下近似算子和类模糊下近似算子,并研究它们的性质.证明这两种算子分剐等价于形式背景和模糊形式背景下的*算子和模糊*算子.进一步给出类下近似算子与类模糊下近似算子的公理刺画.最后,对偶地讨论类上近似算子和类模糊上近似算子的定义和性质.     

零售商回收电子废弃物条件下的定价模型研究

以废旧手机为例,在分散决策和集中决策条件下建立了零售商单独回收的定价模型.然后,分别求得了在分散决策下的Stackelberg均衡解与集中决策时的最优决策,并作了对比分析.结果表明:集中决策下的系统利润优于分散决策下的系统利润.最后,通过数值验证了相关结论.     

下一个失效时刻的非参数估计

本文研究下一个失效时刻的非参数估计问题.文中所给出的估计量在一定条件下a.s.收敛,同时也讨论了估计量的渐近正态性.     

拟Hermite-Fejr插值在一重积分Wiener空间下的平均误差

本文主要在Lp范数逼近意义下确定一类拟Hermite-Fejr插值多项式列在一重积分Wiener空间下平均误差的弱渐近阶.结果说明若概率空间不同,插值算子列在平均误差的意义下可能具有完全不同的逼近性质.在某些特殊情形下得到了其值或强渐近阶.     

次线性期望下独立随机变量列的大偏差和中偏差

本文研究在次线性期望下的独立随机变量列的大偏差和中偏差原理. 利用次可加方法, 我们得 到次线性期望下的大偏差原理. 与次线性期望下的中心极限定理相应的中偏差原理也被建立.     

不可微向量优化问题严有效解的最优性条件

本文研究向量优化问题在严有效解意义下的最优性条件.在局部凸Hausdorff拓扑线性空间中.在近似锥一次类凸假设下,利用凸集分离定理得到了最优性必要条件.借助Gateaux导数引进了几种新的凸性,在新的凸性假设下得到了最优性充分条件.     

梯子细分图L_n~*的排斥(下整)和数

(下整)和标号与排斥(下整)和标号是图的一种压缩表示.一个图G称为下整和图,若它同构于某个SQ+的下整和图.图Pn×K2称为梯子.本文给出了梯子细分图Ln*的定义,并确定了梯子细分图Ln*的排斥(下整)和数.     

多组样本下GL－统计量的渐近性质

本文上要讨论多组样本下GL－统计量的渐近分布。这里我们使用了Gâteaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL－统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d.样本下GL－统计量的渐近正态分布的性质[1].     

优良抽样设计下总体均值的比率估计

当研究目标的实际测量具有不可修复的破坏性或耗资巨大时,有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.在统计推断方面,排序集抽样被视为一种更为有效的收集数据的方式.极值排序集抽样(ERSS)是一种改进的排序集抽样.文章在ERSS下研究了总体均值的比率估计.以正态分布为例,比较了简单随机抽样和ERSS下比率估计的相对效率.数值结果表明ERSS下的比率估计优于简单随机抽样下的比率估计.     

双参数指数分布环境因子的Bayes估计

讨论了定数截尾样本下双参数指数分布环境因子的极大似然估计、区间估计和Bayes估计.以参数后验密度的商密度作为环境因子的后验密度,并结合专家经验运用Bayes方法给出了环境因子在平方损失下和LINEX损失下的Bayes估计.最后运用Monte Carlo方法对各估计结果的均方误差(MSE),进行了模拟比较.结果表明LINEX损失下环境因子的估计较好.     

最大平均度量下的Bowen维数熵与测度下局部熵

熵是反映动力系统复杂性的一个非常重要的量.本文研究了平均意义下的动力系统的性质,对于最大平均度量,引入了Bowen维数熵以及测度下局部熵的概念.并研究了它们之间的关系,说明了在最大平均度量下,Bowen维数熵依然可以由测度下局部熵估计.     

时变需求信用支付下供应链协调决策

研究时变需求信用支付下,供应链系统分散决策和集中决策时的最优决策,进而讨论供应链的协调并数值仿真验证.以机会成本代替传统的沉没成本来衡量资金成本,并考虑陆续发货对决策的影响.结果表明,分散决策下信用支付作用是融资手段;集中决策下信用支付作用不仅是融资手段,也利于供应链整体资金优化配置.通过不同情形下供应链的协调研究,提出了收益分配协调策略,更好的指导类似情景下企业做出最优决策.     

二阶微分方程组的耦合积分边值问题

研究了二阶微分方程组的耦合积分边值问题.在一对上-下解和下-上解的条件下,利用一个新的比较原则和Fredholm定理给出了其极解的存在性.     

广义交替近似梯度算法的线性收敛分析

针对两个可分凸函数的和在线性约束下的极小化问题,在交替方向法的框架下,提出广义的交替近似梯度算法.在一定的条件下,该算法具有全局及线性收敛性.数值实验表明该算法有好的数值表现.     

离散时间下临界CMJ过程未来代的一些结果

对于离散时间下临界CMJ过程,考虑未来代(the coming generation)的个体数目.利用更新定理,在家族树不灭亡的条件下,得到条件过程的极限定理.从而能够从未来代的信息来分析离散时间下临界分支过程的极限性质.     

利用Armijo型线性搜索HZ共轭梯度法的全局收敛性

由William W.Hager和张洪超提出的一种新的共轭梯度法(简称HZ方法),已被证明是一种有效的方法.本文证明了HZ共轭梯度法在Armijo型线性搜索下的全局收敛性.数值实验显示,在Armijo型线性搜索下的HZ共轭梯度法比在Wolfe线性搜索下更有效.     

离散时间下临界CMJ过程未来代的一些结果北大核心CSCD

对于离散时间下临界CMJ过程,考虑未来代(the coming generation)的个体数目.利用更新定理,在家族树不灭亡的条件下,得到条件过程的极限定理.从而能够从未来代的信息来分析离散时间下临界分支过程的极限性质.     

U-统计量的几乎处处中心极限定理

本文得到了U-统计量的几乎处处中心极限定理(ASCLT).在EX1=0,EX21=1下,Berkes等[7]在一定条件下获得了i.i.d.随机变量序列部分和的函数型ASCLT,本文在同样的条件下取得了类似的结果.     

互补约束问题的一种新松弛规划及其收敛性

在G.H.Lin与M.Fukushima思想的启发下,针对一般形式的互补约束问题,本文构造了一种新的松弛规划.通过修正和简化G.H.Lin与M.Fukushima的证明方法,在比其更弱的假设条件下获得了该松弛规划的收敛性质.     

离散参数集值序下鞅的Riesz分解及收敛性

本文研究了离散参数集值序下鞅的Riesz分解及收敛性.利用集值序关系及集值鞅方法,给出了离散参数集值序下鞅的Riesz分解的存在性及唯一性定理.并获得离散参数集值序下鞅的收敛性定理.