基于随机波动模型的沪深股市波动分析——以06,07年度沪深股指为例

基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯(Bayes)分析方法,应用随机波动(SV)模型实证分析06、07年度中国股票市场指数的波动性,并对比沪市与深市的股指,对不同形式的SV模型的参数进行估计,对结论作出合理的解释.     

约束优化的一个改进的强次可行SQP算法及数值试验

本文对约束优化一个强次可行SQP算法进行改进,使之产生的迭代点在有限次迭代后全落入可行域;并对算法数值效果进行了大量的比较试验.     

高通量筛选技术用于金属硫化物修饰的TiO_2的光催化性能分析

基于高通量筛选技术和喷墨打印,建立了一种快速分析不同配比的光催化剂催化效率的方法。采用光刻法制备了具有数以千计的独立反应单元的微反应芯片,选择Ni、Cd、Zn 3种金属元素掺杂TiO_2,建立了900种不同组装硫化物金属TiO_2催化剂库。再以不同微反应单元的荧光为基础,通过一次实验反应,快速筛选出具有不同比例的3种高效光催化材料的微反应芯片:(Ni_(0.28)Cd_(0.32)Zn_(0.40)) SX/TiO_2,(Ni_(0.43)Cd_(0.29)Zn_(0.28))SX/TiO_2,(Ni_(0.17)Cd_(0.56)) SX/TiO_2。此外,通过宏观验证实验对筛选出的3种催化剂活性进行验证,同时与纯TiO_2降解曙红溶液进行对比。结果测得3种催化剂的降解率分别达94.2%、90.5%和87.6%,而纯TiO_2的降解效率最低(41.3%)。表明筛选出的3种催化剂对曙红溶液具有高效的光催化降解性能。     

凸约束非光滑方程组一个新的谱梯度投影算法

基于寻找分离超平面的三种经典线搜索技术,本文提出了一种自适应线搜索技术.结合谱梯度投影法,提出了凸约束非光滑单调方程组的一个谱梯度投影算法.该算法不需要计算和存储任何矩阵,因而适合求解大规模非光滑的非线性单调方程组.在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性,并分析了算法的收敛率.数值试验结果表明算法是有效的和鲁棒的.     

具有充分下降性的改进FR共轭梯度法

本文研究了大规模无约束优化问题,提出了一个基于改进的FR共轭参数公式的共轭梯度法.不依赖于任何线搜索准则,算法所产生的搜索方向总是充分下降的.在标准Wolfe线搜索准则下,获得了新算法的全局收敛性.最后,对所提出的算法进行了初步数值实验,其结果表明所改进的方法是有效的.     

一个带重启步的改进PRP型谱共轭梯度法

Polak-Ribière-Polak (PRP)方法是经典共轭梯度法中数值表现较好的方法之一.结合Wolfe非精确线搜索准则对PRP公式进行改进,从而产生新的共轭参数,并基于新共轭参数设计新的谱参数,引入重启条件并构造新的重启方向,进而建立一个带重启步的谱共轭梯度算法.在常规假设及强Wolfe非精确线搜索步长准则下,...     

一个充分下降的改进HS共轭梯度法

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一.对HS共轭梯度法参数公式进行改进,得到了一个新公式,并以新公式建立一个算法框架.在不依赖于任何线搜索条件下,证明了由算法框架产生的迭代方向均满足充分下降条件,且在标准Wolfe线搜索条件下证明了算法的全局收敛性.最后,对新算法进行数值测试,结果表明所改进的方法是有效的.     

一种多参数谱三项共轭梯度法

通过求解带有罚参数的优化问题设计共轭梯度法是一种新思路.基于Fatemi的优化问题求解,通过估计步长和选择合适的罚参数建立一个谱三项共轭梯度法,为证得算法的全局收敛性对谱参数进行修正.在标准Wolfe线搜索下证明了该谱三项共轭梯度算法的充分下降性以及全局收敛性.最后,在选取相同算例的多个算法测试结果中表明新方法数值试验性能表现良好.     

非凸不可分优化线性近似Bregman型Peaceman-Rachford分裂算法

基于Peaceman-Rachford分裂算法,结合线性近似技术和Bregman距离,本文提出一种线性近似Bregman型Peaceman-Rachford分裂算法,用于求解目标函数带不可分结构的线性约束非凸优化问题.在常规假设下,得到算法的全局收敛性.在效益函数满足Kurdyka-Lojasiewicz性质前提下,论证算法的强收敛性.当KurdykaLojasiewicz性质关联函数为特殊结构时,分析并获得算法的收敛率结果.最后,初步数值试验说明算法有数值有效性.     

大气物理探测--卫星云图的接收与应用实验

将气象卫星云图的接收与应用开设为高校近代物理实验 ,可以使学生了解卫星遥感探测技术、卫星云图的接收、云图的特征和云图的识别方法 ,对拓宽学生的知识面 ,培养学生的综合能力是很有益的 .本文介绍了气象卫星遥感大气和卫星云图接收机的基本原理 ,以及实验内容与要求 .