高阶Schr(O)dinger方程的加权估计

本文主要研究的是相函数为齐次椭圆多项式的自由高阶Schrodinger方程.通过相函数等值面的几何性质,得到了解算子的Strichartz加权估计和极大算子加权估计.     

非参数回归函数估计的渐近正态性

本文研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Ｎａｄａｒａｙａ-Ｗａｔｓｏｎ估计，在简洁合理的条件下，证明了估计量的渐近正态性．获得的结论可在时间序列分析中得到应用．     

二阶非线性椭圆型方程于无界域上的斜微商问题

在机械和物理中有许多问题的数学模型是一、二阶非线性椭圆型方程于包含无穷远点的多连通域上的某些边值问题,该文讨论了二阶非线性椭圆型方程于包含无穷远点的多连通域上的斜微商边值问题.     

The Iyengar Type Inequalities with Exact Estimations and the Chebyshev Central Algorithms of Integrals

In this paper, both low order and high order extensions of the Iyengar type inequality are obtained. Such extensions are the best possible in the same sense as that of the Iyengar inequality. hzrthermore, the Chebyshev central algorithms of integrals for some function classes and some related problems are also considered and investigated.     

矩阵损失下回归系数的线性估计的可容许性

针对广义的Gauss-Markoff模型Y=Xβ+θ,E(θ)=0,Cov(θ)=σ2V,其中X和V＞0是已知的n×p和n×n矩阵;β∈Rp和σ2＞0是未知参数,给出了矩阵损失条件下,Sβ的估计LY+a在非齐次线性估计类中可容许的充要条件.     

一类非线性抛物方程的L∞估计

本文给出了一种统一的方法来得到一类非线性抛物方程的有界解的先验的L∞估计.这类方程的基本类型是其中v=v(x,t)是一个满足某些条件的非负可测权函数.由此可以去掉文[5]中的一个本质性的条件p≥2.     

基于MMD算法的HMM参数重估计的矩阵表示

本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．     

估计死亡率分布的一个最大熵模型

本文提出了一种估计死亡率分布的新模型一最大熵模型。该模型直接从样本信息出发，不需要对待估分布的概率密度函数或先验分布作任何假定，从而克服了极大似然估计和贝叶斯估计的不足。而且通过两个例子的计算结果，表明该方法与样本数据的拟合效果要好于其它两种方法。     

ON THE RATE OF WEIGHTED Lp CONVERGENCE BY THE GRUENWALD INTERPOLATORY OPERATORS

This paper gives the weighted Lp convergence rate estimations of the Gruenwald interpolatory polynomials based on the zeros of Chebyshev polymomials of the first kind,and proves that the order of the estimations is optimal for p≥1.     

美式期权定价中非局部问题的有限元方法

在本文中 ,我们关心的是美式期权的有限元方法 .首先 ,根据 [4 ]我们对所讨论的问题引进一个新奇的实用的方法 ,它涉及到对原问题重新形成准确的数学公式 ,使得数值解的计算可以在非常小的区域上进行 ,从而该算法计算速度快精度高 .进而 ,我们利用超逼近分析技术得到了有限元解关于 L2 -模的最优估计 .