氮在含氧Mo(100)面上的吸附与反应

 用HREELS, AES, LEED和TDS考察了氮在含氧Mo(100)上的吸附和热脱附. 120 K下氮在含氧Mo(100)上吸附时存在着N—N伸缩振动频率2150和1600 cm-1, 分别对应于线式(γ态)和侧位(α态)两种分子吸附态. 升温引起γ态氮的脱附和α态氮的解离. 其中γ态氮的脱附峰温位于155 K, 遵循一级脱附动力学; 由α态解离生成的N原子占据Mo(100)的四重空位(即β态), 并在高于1?150 K的温度重新化合形成氮而脱附. 120 K时,氮的吸附是无序的; 吸附了氮的表面经1100 K退火后生成了有序的c(2×2)-N表面结构.     

双旋转附属圆柱对主圆柱尾流控制的影响

基于Fluent 软件平台,采用数值模拟方法对非稳态圆柱体结构尾流流动特性进行了研究．对在Re = 50~200范围内,双旋转附属圆柱的转速对主圆柱体尾流流动特性的影响进行了分析．研究结果表明：随着附属圆柱旋转速率的增加,主圆柱体表面所受阻力系数平均值与均方根值、升力系数均方根值均会减小．同时,旋转速率的变化对柱体结构表面压力分布的影响显著,压力系数在附属圆柱的位置产生了跳跃性变化．另外,当附属圆柱转速达到临界值时,尾流涡街变窄,涡脱落现象消失,并且系统的能量效率到达最佳状态．     

考虑时滞效应与均值-方差效用的非零和投资与再保险博弈

在考虑时滞效应的影响下研究了非零和随机微分投资与再保险博弈问题。以最大化终端绝对财富和相对财富的均值-方差效用为目标,构建了两个相互竞争的保险公司之间的非零和投资与再保险博弈模型,分别在经典风险模型和近似扩散风险模型下探讨了博弈的Nash均衡策略。借助随机控制理论以及相应的广义Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程,得到了均衡投资与再保险策略和值函数的显式表达。最后,通过数值例子分析了模型中相关参数变动对均衡策略的影响。     

超额控制权与企业现金持有——基于家族创始人控制的调节效应

本文基于代理成本理论、动态权衡理论,选取2007年~2017年中国沪、深A 股家族上市公司数据,实证检验了家族企业超额控制权对现金持有水平的内在影响。研究结论显示:(1)家族超额控制权与现金持有水平显著正相关;(2)而家族创始人控制能够有效的抑制家族超额控制权对现金持有水平的影响。在控制了超额控制权的影响之后,进一步研究发现:(3)与非创始控制家族相比,创始家族的现金持有水平显著低于非创始家族。本文的研究结论不仅在微观治理层面,进一步证实了家族超额控制的“寻租观”,与此同时也揭示出,创始人在家族企业公司治理中所扮演的积极角色。     

基于smoothL1改进的边框回归损失函数

为了进一步提高目标检测任务中的边框回归精度,提出一种基于smoothL1改进的边框回归损失函数.通过自适应地增大smoothL1中非离散点的梯度,缓解了模型反向传播中对离散点和非离散点梯度分布不平衡问题,提高了模型的精度.实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集上,基于改进的smoothL1的目标检测模型Faster R-CNN,平均精度均值(mAP)达到了70.8％,相较smoothL1,模型精度有所提高.     

方差保费准则下最优分红、注资和再保险策略

本文研究保险公司的最优分红、注资和再保险策略问题.保险公司可以通过再保险安排控制自身的风险暴露,它与再保险公司在方差保费准则下采用不同的参数进行费率定价.保险公司管理者也可以通过分红或注资控制公司资产,控制过程会消耗比例交易费和固定交易费.破产前分红现值与注资现值期望之差视为保险公司的价值.在最大化公司价值目标下,利用脉冲控制理论,本文找到最优的分红、注资和再保险策略及公司价值的最大值.     

基于时间序列与灰色拓扑的春节火灾损失预测

火灾每年给中国带来了巨大的损失,春节期间的火灾损失更是严重.根据1999-2010年春节期间火灾统计资料,火灾四项指标数据具有时序性以及随机波动性、模糊性.运用时间序列与灰色拓扑预测方法相结合预测春节期间火灾发生规律,且预测出未来3年内的火灾发生情况.结果表明,时间序列预测模型的平均绝对误差较小,且所建立的灰色拓扑预测模型的拟合精度都达到"好"的标准.因此,采用时间序列与灰色拓扑预测模型相结合对春节火灾发生情况进行预测,其结果合理可靠,可供理论研究和消防部门做出相应的预防措施参考,以达到有效控制和预防春节火灾的目的.     

相依利率下离散时间再保险模型的破产问题

本文研究了离散时间一般再保险模型的破产概率, 得出利率为一阶自回归情形下的破产概率满足的微积分方程, 利用递推方法给出破产概率的上界, 并将结果分别运用于比例再保险和超额损失再保险的情形, 最后运用图表对文中得出的结论进行了说明.     

对称熵损失下BurrⅫ分布族形状参数和失效率函数的Bayes估计

基于逐次定数截尾样本,在对称熵损失下,针对不同的先验分布,讨论BurrXII分布的形状参数和失效率函数的Bayes估计。对先验分布中所含的超参数采用减函数法构造其先验分布,从而得到相应的Bayes估计。文中说明了所得到的估计是可容许的,文尾运用Monte Carlo方法对估计量的MSE进行了模拟比较。结果显示,所得到的估计有较高的精度。     

平衡指数损失函数下的信度保费

在经典的信度保费模型中,得到的信度保费估计均是考虑的是纯保费,然而在保险实务中,保险公司收取的保费不可能是纯保费,必须具有正的安全负荷.在平衡指数损失函数下,研究了多合同的信度保费模型.利用正交投影方法,得到了未来保费的信度估计.最后对估计进行了数值模拟.