频率受随机过程调制的体系中的光谱扩散

通过在Bloch方程中增加描述对频率微扰的随机过程项{ω(t)},我们讨论了系统在窄谱带的光激发后的光谱扩散。特别是以下两种情况:1)如果ω以相同的概率变化为系综中的任一ω’,光谱是一个指数式衰减的定域峰和指数式增长的动态非均匀背底的叠加。2)如果ω'到ω的概率仅与|ω’-ω|有关,非定域峰随时间变宽。作为一个例子,我们讨论了频率受多个独立随机电报过程调制的系统中的光谱扩散。     

价格波动对进出初级产品行业的影响

初级产品生产行业有两大特点：一是其初级投资有较大的不可逆转性，二是其产品价格具有较大的随机性（不确定性）。这两点的同时存在，给进入和退出初级产品行业造成壁垒。     

大分子固液界面吸附行为的数字模拟研究方法

介绍了随机数字模拟方法在研究链状大分子吸附行为的一般原理,以立方格子模型的自避行走为例,分析了模型的建立、初始位形的产生以及分子链运动的处理方法.回顾了随机数字模拟方法在研究大分子界面吸附行为方面的发展状况.预测了随机数字模拟方法在大分子吸附行为研究方面的应用前景.     

虚拟原子探针随机采样法用于氨基酸结构描述及其构效关系研究

考虑药物与蛋白质受体的3类非键作用模式, 利用8类虚拟原子探针和Monte Carlo随机采样技术, 得到了一套新的氨基酸侧链表面静电、立体及疏水势能场(ASSPF)参数. 在此基础上对苦味二肽和血管舒缓激五肽进行了结构表征和QSAR研究, 所建模型复相关系数R2和留一法交互检验复相关系数QLOOCV2分别为0.8457, 0.851和0.7688, 0.7952, 同时分析了肽链不同位置上氨基酸侧链对活性的影响, 取得较好的结果.     

随机环境中带移民分枝过程的Cramér大偏差展式北大核心CSCD

本文考虑独立同分布的随机环境中带移民的分枝过程(Z_(n)).基于(Z_(n))的结构,利用测度变换技巧,并借助随机游动的相关结果,我们得到关于logZ_(n)的Cramer型大偏差展式.     

The Discrete Approximation of Continuous-state Nonlinear Branching Processes in Lévy Random Environments北大核心CSCD

In this paper, we establish the discrete approximation of continuous-state nonlinear branching processes in Lévy random environments by using tightness and convergence sequence in infinite dimensional product space via stochastic differential equations. Taking α-stable branching as an example, the conditions which are given to discretize continuous-state nonlinear branching processes in Lévy random environments are verified. © 2022 Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.     

基于逆概率加权和插补的Mallows模型平均方法

数据缺失是实际数据分析中一个常见的问题.文章将逆概率加权方法与插补方法结合,提出了一种Mallows模型平均方法以处理数据缺失问题,并证明了该方法得到的估计量在实现最小平方误差的意义下能渐近地达到最优.相比于传统的逆概率加权方法,文章的方法不仅可以充分利用观测信息,并且能够应用于非随机缺失的情形.相比于完全基于插补的方法,文章的方法继承了插补方法的一些优势,同时能够避免因错误地插补较大的数据块而产生的偏差.通过数值模拟,首先验证了三种简单的插补方法满足渐近最优性成立的条件,之后将文章提出的Mallows模型平均方法与已有的应用于缺失数据的模型平均方法进行比较,结果表明,所提出的新方法在大多数情况下优于已有的其它模型平均方法.最后,将新方法应用于平均寿命数据,实证结果进一步表明新方法较已有模型平均方法更为稳健.     

基于GA-BP神经网络的信息技术业上市公司的成长性预测

文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性.     

突发事件下抗疫物资供应链的激励机制随机演化博弈模型

突发公共卫生事件具有成因复杂、传播广泛、危害严重等特点,给抗疫物资的生产与供应带来了极大的不确定性.当生产企业在考虑生产环境、市场收益、职工安全等内外风险下而采取消极生产策略,会影响到供应链内其他企业的收益,甚至影响到物资供应的保障.文章针对抗疫物资生产企业运营决策与政府激励问题,构建基于抗疫物资生产企业在疫情下生产策略的随机演化模型,分别计算随机因素主导和期望收益主导两种情形下,企业生产供应策略的均衡结果,讨论了政府静态问责机制与动态奖惩结合机制下对不同程度消极生产企业的规制效果.研究表明:在静态问责机制对消极生产行为的规制效果与企业“驱利”转投获利程度相关,可有效刺激高获利程度企业转为“积极生产”;而动态奖惩结合机制效果与上述程度无关,可有效规避静态问责机制对低获利消极生产行为企业激励无效的现象.     

非自治刚性随机微分方程正则EM分裂方法的收敛性和稳定性

本文研究了数值求解非自治随机微分方程的正则Euler-Maruyama分裂（CEMS）方法,该方程的漂移项系数带有刚性且允许超线性增长,扩散项系数满足全局Lipschitz条件.首先,证明了CEMS方法的强收敛性及收敛速度.其次,证明了在适当条件下CEMS方法是均方稳定的.进一步,利用离散半鞅收敛定理,研究了CEMS方法的几乎必然指数稳定性.结果表明,CEMS方法在漂移系数的刚性部分满足单边Lipschitz条件下可保持几乎必然指数稳定性.最后通过数值实验,检验了CEMS方法的有效性并证实了我们的理论结果.