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本文提出一种新型期权,称之为随机到期时刻的广义欧式期权.我们证明了新的期权是欧式期权和美式期权的推广.在市场为无摩擦且完备无套利的连续市场时,我们构建了两个理论模型,导出了广义欧式期权的鞅方法定价公式,在适当的条件下,证明了两个模型的结果是一致的.当随机到期时刻与标的资产价值不独立时,给出了几种情形下的广义欧式期权定价公式.针对利率、资产价格、到期时刻等随机因素,定义了两个具体市场模型,导出了在Vasicek短期利率模型下,标的资产价值服从一般It过程等的广义欧式期权定价公式. 相似文献
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Garey和Johnson证明了确定图的交叉数问题是一个NP-难问题.目前,已确定交叉数的图类并不多.本文证明了一个特殊6阶图与n个孤立点,路P_n及圈C_n的联图的交叉数分别是cr(Q+nK_1)=Z(6,n)+n;cr(Q+P_n)=Z(6,n)+n+1及cr(Q+C_n)=Z(6,n)+n+3. 相似文献
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设$\mu$是$[0,1)$上的正规函数,
给出了${\bf C}^{\it n}$中单位球$B$上$\mu$-Bloch空间$\beta_{\mu}$中函数的几种刻画. 证明了下列条件是等价的:
(1) $f\in \beta_{\mu}$; \
(2) $f\in H(B)$且函数$\mu(|z|)(1-|z|^{2})^{\gamma-1}R^{\alpha,\gamma}f(z)$ 在$B$上有界;
(3) $f\in H(B)$ 且函数${\mu(|z|)(1-|z|^{2})^{M_{1}-1}\frac{\partial^{M_{1}} f}{\partial z^{m}}(z)}$ 在$B$上有界, 其中$|m|=M_{1}$;
(4) $f\in H(B)$ 且函数${\mu(|z|)(1-|z|^{2})^{M_{2}-1}R^{(M_{2})}f(z)}$ 在$B$上有界. 相似文献
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复变函数论中的多值函数教学是一个难点.钟玉泉先生的教材在这一难点的处理方面是较成功的.他通过例题,介绍多值函数分成单值分支的方法,介绍求函数值的方法,并对这些方法进行了总结,得出的结论是:当给定初值后,只有通过连续变化才能得到其它点的函数值.这一点和传统的代入法求函数值完全不同.然而该教材就在这一总结之后,又用代入法求Arcsin2.我们认为这自我否定了刚刚建立起来的求值方法,扰乱了读者的思想.本文通过对Arcsinz分成单值解析分支的讨论,对求Arcsin2提出了新的教材处理方案,以期和读者商榷. 相似文献
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《数学的实践与认识》2013,(22)
设G是简单图,对G中任意顶点v,d_v表示v的度数.图G的ABC指数定义为ABC(G)=∑_(uv∈E(G))((d_u+d_v-2)/(d_ud_v))(1/2).讨论了对图进行移边变换后其ABC指数的变化情况. 相似文献
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人的大脑有约10~(11)个神经元,神经元之间通过其突触相互连接而组成一个高度复杂的网络,挖掘该网络的信息意义十分重大,将有助于解决人类认知性障碍疾病的预防和诊断.本文利用精神分裂症病人和正常对照受试者的功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据来构造人脑网络模型,再基于图论方法对精神分裂症病人的脑网络的异常拓扑属性进行探索.在传统的基于图论方法对人脑网络信息进行挖掘时,都是假设人脑网络模型具有时不变性,因而在构造人脑网络模型时是取整个时间段的时间序列数据进行构造的,构造出的是一种静态不变的网络,然而fMRI功能像时间序列数据具有不平稳性,难以保证时不变这一前提.因此,在构造人脑网络模型时,应该考虑其时变性的特点,构造一个动态的脑网络,这样才能更好地挖掘人脑网络的信息.本文利用取时间窗口,对时间序列数据进行分段计算,构造动态的脑网络模型,再结合图论知识进行分析,从而降低了fMRI功能像时间序列数据不平稳性对结果的影响.通过对精神分裂症病人和正常对照受试者不同水平的动态脑网络进行对比,结果发现精神分裂症病人和正常对照受试者的全脑动态功能连接网络的单个节点的属性、组网络的属性出现差异,这些网络属性差异的发现为进一步研究精神分裂症的病理机制提供了新的线索. 相似文献