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991.
相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。 相似文献
992.
993.
994.
在浅海环境中, 海底环境参数对声传播有着重要的影响. 由于利用单个宽带声源进行海底参数反演时, 随着距离的增大, 误差变大, 本文提出利用warping变换对在浅海波导中传播的, 不同距离上的两个宽带爆炸声源进行简正波的有效分离, 实现了宽带爆炸声源的远距离海底参数反演. 采用全局寻优遗传算法对提取出的模态频散到达时间差与理论计算的模态频散到达时间差进行匹配处理, 并结合随距离连续变化的声传播损失, 实现了利用单水听器进行海底参数的反演. 实验结果表明: 运用反演出的海底参数提取模态频散时间差和实测数据提取出的模态频散时间差吻合得较好; 而通过传播损失反演得到的海底衰减系数与频率呈指数关系. 最后, 对反演结果进行了后验概率分析, 并将本组爆炸声源的反演结果用于另一组不同距离上爆炸声源时仍然有效, 来评价反演结果的有效性. 相似文献
995.
金秀岩 《纯粹数学与应用数学》2014,30(4):347-353
在MLinex损失函数下,利用Bayes估计方法研究了Gamma分布的尺度参数的Bayes估计,并证明了其容许性.结果是:在Mlinex损失函数下得到了Gamma分布尺度参数唯一的Bayes估计的一般表达式及其精确表达式,并证明是可容许的.最后通过数值分析实例,说明了所用的参数估计方法是合理可行的. 相似文献
996.
以确定概率条件下风险型多属性决策问题为研究对象.根据消错理论提出了错误值、极限损失值等概念,以效益矩阵为基础建立起正负理想矩阵和错误值矩阵,以正负理想矩阵为基础构建极限损失矩阵,以错误值矩阵、属性权重和极限损失矩阵为基础构建综合错误损失矩阵.接着根据期望理论,利用综合错误损失矩阵求取期望错误损失向量,并以此作为策略选择的根据.最后通过实例证明了研究的有效性和可行性. 相似文献
997.
复合MLinex对称损失函数下对数伽玛分布参数的Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
金秀岩 《数学的实践与认识》2014,(19)
在MLineX损失函数的基础上,定义了复合MLineX对称损失函数,并在该损失函数下得到了对数伽玛分布尺度参数的Balye8估计、E-Bayes估计、多层Balyes估计.最后,通过数值模拟说明了所给参数估计的稳健性和精确性. 相似文献
998.
本文对随机性较强的火灾事故,提出了采用改进GM(1,1)模型来减小预测误差.该模型通过三次改进提高预测精度,首先基于普通GM(1,1)模型,改进模型中初始值提高模型精度;其次基于初值改进后的GM(1,1)模型进行残差修正,再次提高预测准确性;最后对残差修正模型中的初始值进行改进,使最后预测模型更加精确.并且在处理含负值的残差数列时,提出了二次累加的方法进行模型预测.通过普通模型的预测值与改进模型的预测值进行对比,可以发现改进后模型的预测值更加接近实际值.结果表明,三次改进后的GM(1,1)模型精度明显提高,为以后预测研究提供一种理论参考. 相似文献
999.
1000.