Hilbert空间中C0-半群族指数稳定性

主要讨论了Hilbert空间中Co-半群族Th(t)指数稳定问题，明了满足||Th(t)||≤Me^σt(M,σ与h无关）的半群族Th(t)指数稳定与弱L^p-稳定是等价的，并且给出了另外的三个判定Th(t)指数稳定的等价条件。     

厚胶光刻非线性畸变的校正

利用厚胶光刻技术制作大深度微结构元件是一种有效的途径,但厚胶光刻过程中的非线性畸变对光刻面形质量的严重影响限制了该技术的应用,基于此,提出了一种对掩模透射率函数进行校正的方法。分析空间像形成及其在光刻胶内传递、曝光、显影等过程中非线性因素的影响,利用模拟退火算法对掩模透射率函数进行校正,以提高光刻面形质量,并以凹面柱透镜为例,给出了校正前后的显影轮廓模拟结果,其校正后浮雕面形的体积偏差仅为2.63%。该方法在有效改善面形质量的同时,并没有引起掩模的设计、制作难度及费用增加,这对于设计、制作高质量的微结构元件有重要意义。     

带风险指数的金融均衡的存在性定理及其结构特征(下)

本文主要论证了在不完全市场条件下带风险指数的金融均衡的存在性，并揭示其均衡结构的特征．本文中建立的模型是一、二期货币投入产出金融经济且具有可微的资产结构，这一模型包括了许多具有特殊资产结构的均衡模型，如实资产结构、虚资产结构、恒秩资产结构的均衡模型．因此本文的这一模型具有广泛的应用前景和实用价值．接着给出了本文的金融均衡的存在性定理，再借助微分拓扑给出它的证明过程，这一证明过程较之以前证明均衡存在性的经典方法（如Duffie，D＆W．Shfer（1985）的方法）要简便得多．同时也应注意到本文的这一结论既适用于资产市场下会随机风险因素的情形，也适用于商品空间为无限维的情形，除此之外，还给出了怎样判别资产结构是否属于T类的判别法，为检验均衡存在性提供了更为便利的途径．最后，本文论证了在金融市场里，尽管由于稀缺性的存在，从而导致均衡分配的多样化，然而均衡分配集却形成了一光滑子流，但该流形的维数与稀缺性有关．换句话说，尽管市场是不完全的，但均市分配不确定性的反却是可比的．如此使得人们对均衡资产结构的认识更进一步．     

带跳的非线性随机微分方程的Lyapunov指数的估计

本文研究了带跳的非线性随机微分方程Lyapunov指数的估计,在适当的条件下,确定其Lyapunov指数q的值．对于给定的步长h,考虑此微分系统的Euler离散化模型,给出了的理论误差估计.     

关于有限Abel群直接因子的平均数

对于有限Ａｂｅｌ群Ｇ，ｔ（Ｇ）定义为其直接因子的个数，在［５］中，Ｅ．Ｋｒａｔｚｅｌ对于和式得到一渐近公式，对应余项为△＿１（ｘ）．本文利用Ｅ．Ｆｏｕｖｒｙ和Ｈ　．Ｉｗａｎｉｅｃ的方法，得到了关于△＿１（ｘ）的一个新的估计，改进了Ｈ．Ｍｅｎｚｅｒ等人的结果．     

指数对理论

1 指数对的定义和基本性质 定义 设f:(N,2N]→R满足:f(x)有无穷多阶导数且存在y>0,s>0,使得对所有整数q≥0及N相似文献   

EXPONENTIAL STABILITY AND PERIODIC SOLUTION OF HYBRID BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY NEURAL NETWORKS WITH DISCRETE DELAYS

In this paper, we study the existence, uniqueness, and the global exponential stability of the periodic solution and equilibrium of hybrid bidirectional associative memory neural networks with discrete delays. By ingeniously importing real parameters di > 0 (i = 1,2, …, n) which can be adjusted, making use of the Lyapunov functional method and some analysis techniques, some new sufficient conditions are established. Our results generalize and improve the related results in [9]. These conditions can be used both to design globally exponentially stable and periodical oscillatory hybrid bidirectional associative neural networks with discrete delays, and to enlarge the area of designing neural networks. Our work has important significance in related theory and its application.     

R.S.Singh的一个猜想的证明:离散情形

本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n^-1),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的.     

线性加指数效用函数的组合投资研究

应用无差异曲线法较好地解决了在投资决策分析中具有特殊重要地位的线性加指数效用函数的最优组合投资比例的求解问题,并给出实例予以说明.