非线性参数估计的极小化L∞模方法

研究了L∞模的拟凸性质，利用极大熵方法得到极小化L∞模的Q算法．这是一种具有显式搜索方向的变尺度算法，在非线性参数估计中取得较好效果．     

一类带拓广的Bochner-Martinelli核的高阶奇异积分的Hadamard主值

首先定义Cn中闭光滑可定向流形上一个带有拓广的Bochner-Martinelli核的高阶Cauchy型积分φ(z),然后利用分部积分和Stokes公式,给出这个奇性为2n阶的高阶奇异积分φ(t)的Hadamard主值,接着通过球面坐标变换等方法证明了一些引理,由此获得了φ(z)在Hadamard主值意义下的Plemelj公式.     

特征标高度为0具有例外权的不可约H(2r,n)-模

本文主要利用广义限制李代数的概念研究不可约H(2r,n)-模,确定了特征标高度为0,并且具有例外权(-w)k(k=0,1,2,…,r)的极大向量的不可约H(2r,n)-模.     

关于严实Hilbert环

在本文中，严实Ｈｉｌｂｅｒｔ环得到了更进一步的刻划．本文的主要结果是：一个环Ａ是严实Ｈｉｌｂｅｒｔ环，当且仅当多项式环Ａ［Ｘ］的每个实极大理想在Ａ上的局限是Ａ的一个极大理想，当且仅当Ａ是实Ｈｉｌｂｅｒｔ环，且Ａ［Ｘ］的每个实极大理想是极大的．     

子群次正规性对有限群可解性的影响

考查了次正规子群对有限群结构的影响,得到有限群可解的若干充分条件和超可解的一个充分条件.     

动力系统简介

本文对动力系统这一学科的历史、理论、应用以及与其他学科的联系作一简介.     

非正则位置参数模型中的拟极大似然估计

当分布密度的形式未知时，参数的极大似然估计没有明确的解析表达式，也不能通过设计算法由计算机运算得到。本文我们将从该分布中抽取的样本当作是来自另一个形式已知的分布密度的样本，该已知分布密度的选取依赖于未知的分布密度，但是具有与未知分布相似的边界性质。基于这两个分布族，我们提出了拟极大似然估计的概念，同时，对这种拟极大似然估计的渐近性质进行了讨论。结果表明拟极大拟然估计与极大似然估计有关相同的渐近性质，并且由于拟极大似然估计的获得不依赖于未知分布密度的形式，只与一已知的分布密度有关，使得通过计算机可以实现对其的求解。     

广义Schur补的广义逆

对四分块矩阵A=A(︿) A(︿,︿′)A(︿′,︿) A(︿′)来说 ,如果 A和 A(︿)都是非奇异的 ,则A- 1 (︿′) =(A/︿) - 1 ,这里 A/ ︿=A(︿′) -A(︿′,︿) A(︿) - 1 A(︿,︿′)是 A(︿)在 A中的 Schur补 .王伯英教授指出上述等式 ,对半正定的 Hermitian矩阵而言 ,一般也是不能推广到 Moore-Penrose逆上去的 .在某些限制条件下 ,我们证明了广义逆的主子矩阵与广义 Schur补的关系是密切的 ,它使经典结果成为特例     

也谈“心理状态数”的估计

读了董、宋两位同志的“心理状态数矩法估计”(见本期)一文,觉得该文提出了一个在实用上有意义的问题,二位用知法推导出了有关的估计,形式也比较简洁便于计算,有其一定的优点,另一方面,也感到还有些可进一步探讨的问题,因此写了这篇小文,供对此问题有兴趣的同志参考.董、宋两位同志所提出的统计模型是:有独立随机样本Y1,…,Yn,它来自参数c和б的,以为概率密度的总体,要估计c。此处0≤c≤2, б>0,他们提出了矩估计法,本文先来考察极大似然估计法,并指出其优点。 1.极大似然估计法 样本Y1,…,Yn的似然函数是其中m是Y1,…Yn中不大于0的个数,…     

生长曲线模型中回归系数阵的极大似然估计的精确分布

对于生长曲线模型,基于理论发展和应用效果的考虑,本文引入了Gauss型误差．在此误差下,本文研究了模型中回归系数阵的极大似然估计的精确分布,求出了此分布的密度和特征函数．