空气中PM2.5的动态扩散及宏观预测

以PM2.5扩散、衰减模式为研究对象,分析探究了PM2.5的扩散规律、危机治理及其后5年的治理问题.首先通过主成分分析法,建立了PM2.5与其它污染物之间的多元非线性对数模型.同时引入相对湿度的影响因素对模型进行再度优化,提高了模型的拟合优度.运用统计学原理,得出采集点之间的PM2.5具有较高的协同性.另外分析了静态下PM2.5污染物颗粒的受力和漂移模式和从点源、面源两方面分析了PM2.5动态扩散模式,建立了PM2.5的扩散偏微分方程模型.根据建立的扩散模型,对突变的污染物浓度确定安全区域的范围.最后建立综合费用和专项费用的多目标优化模型,利用贝叶斯支持向量机方法对PM2.5进行宏观预测,并运用系统动力学理论对目标值进一步优化,并对不同治理模式进行对比分析.     

空气中PM2.5问题的建模研究

是针对空气中PM2.5的相关因素分析、分布与演变及应急处理和空气质量控制管理的问题.首先,运用数理统计与分析的相关知识,建立PM2.5含量与5项指标间的相关性分析模型和多元线性回归方程模型,并采用SPSS软件和最小二乘法对其求解;然后,通过建立Shepard二维插值模型、多元线性回归方程模型以及偏微分方程模型研究了PM2.5时空分布、演变及预测评估的一般性规律;最后,引入效用函数建立了以满意度最大为目标的非线性规划模型和以投入总费用最少及PM2.5减排计划实施满意度最大为目标的多目标非线性规划模型,并结合LINGO软件求得最优解,给出了空气质量控制管理的治理计划.     

含非线性扰动的变时滞中立系统时滞相关稳定性新条件

研究一类含非线性扰动和混合时变时滞的中立型系统时滞相关鲁棒稳定性问题.通过构造包含三重积分项的Lyapunov-Krasovskii的泛函,结合积分不等式和自由权矩阵技术,建立了基于线性矩阵不等式(LMI)形式的离散时滞和中立时滞均相关的稳定性新判据.判据扩大了系统稳定所允许的最大时滞上界范围,具有更低的保守性.利用MATLAB的LMI工具箱进行了数值仿真,仿真算例验证了所提出的稳定性判据的有效性.     

由线性算子定义的解析函数子类的Fekete-Szeg不等式

讨论了一个由线性算子定义的解析函数子类的Fekete-Szeg()不等式,得到了准确值,从而推出了一些相关结果.     

线性函数的性质及其应用 线性函数的性质及其应用

给出了线性函数、部分线性函数和线性变量的定义,提出了它们的性质.根据上述定义,利用布尔代数中的基本定理和公式以及自双反函数和对称函数的定义对这些性质给出了证明.最后讨论了它们在逻辑综合以及计算逻辑函数的布尔差分中的应用.     

单位圆中线性微分方程的解

本文研究了线性微分方程$f^{(k)}+A(z)f=0$ 和 $f^{(k)}+A(z)f=F(z)$解的性质,推广了原有的一些结果.     

一般化凸空间上截口定理及其对择一不等式的应用

我们根据一般化凸空间上的KKM型定理得到了截口定理,然后作为它的应用讨论了若干个择一不等式.最后,引进了一个具体的一般化凸空间并在该空间上讨论了择一不等式解的存在性问题.     

LINEAR SEARCH FOR A BROWNIAN TARGET MOTION

A target is assumed to move according to a Brownian motion on the real line. The searcher starts from the origin and moves in the two directions from the starting point.The object is to detect the target. The purpose of this paper is to find the conditions under which the expected value of the first meeting time of the searcher and the target is finite,and to show the existence of a search plan which made this expected value minimum.     

Boundary interpolation in the ball

We solve a boundary interpolation problem in the reproducing kernel Hilbert space of functions analytic in the unit ball of with reproducing kernel 1/(1−∑₁^Nz_kw_k^*). We introduce the notion of Brune factor (or Blaschke–Potapov factor of the third kind) in this setting.     

Linear Least Squares Estimation of Regression Models for Two-Dimensional Random Fields

We consider the problem of estimating regression models of two-dimensional random fields. Asymptotic properties of the least squares estimator of the linear regression coefficients are studied for the case where the disturbance is a homogeneous random field with an absolutely continuous spectral distribution and a positive and piecewise continuous spectral density. We obtain necessary and sufficient conditions on the regression sequences such that a linear estimator of the regression coefficients is asymptotically unbiased and mean square consistent. For such regression sequences the asymptotic covariance matrix of the linear least squares estimator of the regression coefficients is derived.