基于不同策略的三角形区域Hotelling模型混沌动力学分析

建立三角形区域双寡头Hotelling博弈模型,研究了具有不同价格竞争策略的复杂动力学问题.当某些参数发生变化时,会打破系统的纳什均衡,出现分岔、混沌、吸引子和初始条件敏感依赖性等动力学行为,计算了其分形维数.结果表明,采用OYG控制方法,可实现良好的混沌控制效果,使市场回归稳定.     

σ2 Hessian方程的Pogorelov型C2 内估计及应用

提出利用拉格朗日乘子法重新证明σ2算子的最优凹性,并定义了一个凸锥Γ3?=λ=(λ1,λ2,?,λn)∈Rn:σ1(λ)>0,σ2(λ|i)>0,1≤i≤n。利用σ2算子的最优凹性，给出了σ2Hessian方程Pogorelov型C2内估计，进而证明了σ2(D2u(x))=1,x∈Rn的满足二次多项式增长条件的Γ3?-凸整解为二次多项式。     

零误差计算

研究采用有误差的数值计算来获得无误差的准确值具有重要的理论价值和应用价值.这种通过近似的数值方法获得准确结果的计算被称为零误差计算.本文首先指出,只有一致离散集合中的数才能够开展零误差计算,即有非零隔离界的数集,这也是"数"可以进行零误差计算的一个充要条件.以此为基本出发点,本文分析代数数零误差计算的最低理论精度,该精度对应于恢复近似代数数的准确值时必要的误差控制条件,但由于所采用恢复算法的局限性,这一理论精度往往不能保证成功恢复出代数数的准确值.为此,本文给出采用PSLQ (partial-sum-LQ-decomposition)算法进行代数数零误差计算所需的精度控制条件,与基于LLL (Lenstra-Lenstra-Lovász)算法相比,该精度控制条件关于代数数次数的依赖程度由二次降为拟线性,从而可降低相应算法的复杂度.最后探讨零误差计算未来的发展趋势.     

隐半马尔科夫市场下投资组合的动态决策问题（英文）

在长期投资组合中,既要考虑金融资产自身的价格波动风险,又要关注宏观经济环境变化及通胀风险对各资产的影响.为此,本文建立宏观经济环境服从隐半马尔科夫链的金融市场,由通胀指数债券、银行存款和普通股票构成投资组合.由期望效用最大化构建随机控制模型,考虑到该隐半马尔科夫市场的不完备性,进一步将该投资组合问题视作部分信息的随机控制问题,并利用隐半马尔科夫滤波将部分信息控制问题转化问完全信息问题,得到解的存在唯一性.本文最后给出若干数值模拟结果,结果显示本文建立的模型优于普通市场的模型.     

熔盐法合成钛酸锂钾片晶及形貌控制

在碳酸钾、碳酸锂和二氧化钛的混合原料中加入熔盐氯化钾,通过高温煅烧一步制备出钛酸锂钾片晶( K0.8 Li0.27Ti1.73O4, KLTO).通过控制熔盐的添加方式以及煅烧工艺(升温速率、煅烧时间)使材料的形貌朝着二维方向生长,并利用XRD和SEM等手段进行表征.分析发现:过快的升温速率或者较短的煅烧时间都会使材料朝三维方向生长成球状或者块状,反之则会使材料趋向一维方向生长成棒状;同时在煅烧温度达到一定值时再加入熔盐则更有利于片晶的生成.最终得到KLTO片状形貌的最佳控制工艺为:先以300 ℃/h升温至800 ℃后,再加入质量分数为40;的KCl熔盐,接着将升温速率变为200 ℃/h,加热至950 ℃,并在此温度下煅烧3 h.     

基于PI法的门源MS6.4地震前震中附近地震热点图像异常变化研究

基于1980年以来青海省和甘肃省区域地震台网的定位地震目录，分析了研究区最小完备震级，选取空间网格尺度为0.2°×0.2°、地震活动异常学习时间段和预测时间段均为3 a，应用图像信息（PI）法，分析了门源M_S6.4地震发生前震中附近地震热点图像的异常变化过程。结果表明，在2013年1月1日至2016年1月1日的预测时间窗内，冷龙岭断裂和祁连山北缘断裂附近存在明显的地震热点，且地震热点图像颜色偏深，发震概率较高，向前滑动至2014年1月1日至2017年1月1日，2015年1月1日至2018年1月1日和2016年1月1日至2019年1月1日3个预测时间窗，此两断裂附近仍存在地震热点，地震热点图像颜色逐渐由深变浅，而门源M_S6.4地震就落在PI法得到的地震热点内。门源M_S6.4地震前存在明显的地震热点，且地震热点相对集中，地震热点图像颜色由深变浅，震后消失；在祁连山北缘断裂附近，地震热点持续存在，分布较集中，地震热点图像颜色也呈由深变浅的过程。未来需关注祁连山北缘断裂，附近有发生强震的可能。     

变分模态分解在爆破信号趋势项去除中的应用

爆破工程中，信号趋势项的准确去除对提高爆破振动信号分析的精度具有重要意义。针对经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）识别法存在的模态混叠和端头效应等缺陷，提出了基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）去除信号趋势项的方法，即VMD法。叙述了VMD法识别爆破信号趋势项原理，并进行了仿真实验，结果表明:趋势项频率对分解效果的影响相对较小，当趋势项频率处于1～5 Hz之间时，频率对分解效果的影响基本保持不变；振幅对分解效果影响显著，且振幅越小，VMD法的分解效果越差。当趋势项振幅超过原始爆破信号最大振幅的1/3时，VMD法分解效果较好。最后，应用VMD法和EMD法对含有趋势项的实测爆破振动信号进行处理，认为相比于EMD法，VMD法处理后的信号基本一致且不存在端点效应，在爆破信号趋势项去除领域中具有更加广泛的适用性。     

在线社交网络控制实验的现状与展望

在线社交网络已发展成为一个独特的电子生态系统，其应用深刻影响着人们生活的方方面面。由于在线社交网络特性复杂，分析在线社交网络形成和变化中的规律成为当前计算机科学、社会学和物理学的一项挑战。传统上，在线社交网络实证研究主要采用计算机辅助的被动数据获取和分析方式。近年来，在真实大规模在线社交网络上直接进行控制实验从而主动获取数据并开展分析研究的方式广受关注。评述了这一领域的研究进展，包括：社交网络控制实验的主要研究模式；控制实验方法在社交网络结构、信息传播、行为和心理学等领域取得的主要成果以及主要实验工具的适用条件和局限性。最后，展望了人工智能技术在社交网络控制实验中的应用潜力，分析了智能算法对降低实验成本和提高实验效率的作用。