方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

考虑方差分量(混合线性)模型y=Xβ+U1ξ1+U2ξ2+…+Ukξk,这里Xn×p,Ui,n×ti为已知设计矩阵,βp×1是固定效应,iξ是ti×1随机效应向量,满足E(iξ)=0,cov(iξ)=σ2iIti,iξ都不相关.往往Uk=In,ξk=ek,即最后一项为随机误差,热β∈RP和i2σ>0(i=1,2,…,k)为未知参数.我们考虑β的可估函数Sβ,选取二次损失函数L(d,Sβ)=(d-Sβ)′(d-Sβ)∑ki=1ciσi2+β′X′Vk-1Xβ,然后在线性估计类中给出Sβ的惟一的mini max估计.     

最近邻预测问题中条件风险估计的强收敛速度

设(X_4,θ_4),i=1,2,…,n,是d 1维随机向量(X,θ)的iid.样本。又设L_n是平方损失下最近邻(简记为NN)预测在给定(X_4,θ_4),i=1,2,…n条件下的风险。众所周知,在一定条件下L_n→2E~*,a.s.,这里R~*表示Bayes风险。L_n的NN估计定义为其中θ_(nj)表示以(X_1,θ_1),…,(X_(j-1),θ_(j-1),(X_(j 1),θ_(j 1),…,(X_n,θ_n)为训练样本时,通过X_j=x_j对θ_j所做的NN预测。本文在E|θ|~(2 δ)<∞(δ>0)以及其他一些条件下证明了其中ξ是一个事先任意给定的近于0的正常数。     

在Banach空间中推广的Roper-Suffridge算子(Ⅲ)

假定X是具有范数‖·‖的复Banach空间,n是一个满足dim X≥n≥2的正整数.本文考虑由下式定义的推广的Roper-Suffridge算子Φ_(n,β_22γ_2,…,β_(n+1),γ_(n+1))(f):(?)其中x∈Ω_(p1,p2,…,pn+1),β_1=1,γ_1=0和(?)这里p_j1(j=1,2,…,n+1),线性无关族{x_1,x_2,…,x_n}(?)X与{x_1~*,x_2~*,…,x_n~*}(?) X~*满足x_j~*(x_j)=‖x_j‖=1(j=1,2,…,n)和x_j~*(x_k)=0(j≠k),我们选取幂函数的单值分支满足(f(ξ)/ξ)~(β_j)|ξ=0=1和(f′(ξ))~(γ_j)|ξ=0=1,j=2,…,n+1.本文将证明:对某些合适的常数β_j,γ_j,算子Φ_(n,β_2,γ_2,…,β_(n+1),γ_(n+1))(f)在Ω_(p_1,p_2,…,p_(n+1))上保持α阶的殆β型螺形映照和α阶的β型螺形映照.     

由谱数据数值稳定地构造实对称带状矩阵

§1.引言 设r,n是正整数并且0r有a_(ij)=0.     

带比例关系的实带状矩阵特征值反问题

研究了通过矩阵A的顺序主子矩阵A_((k))=(aij)_(i,j=1)^(n-k+1)的特征值{λ_i(n-k+1)的特征值{λ_i^((k)))}_(i=1)((k)))}_(i=1)^(n-k+1)k=1,2,…,r+1来构造一个带比例关系的实带状矩阵的特征值反问题.对当特征值{λ_i(n-k+1)k=1,2,…,r+1来构造一个带比例关系的实带状矩阵的特征值反问题.对当特征值{λ_i^((k))}_(i=1)((k))}_(i=1)^(n-k+1)中有多重特征值出现时,应当如何来构造这类矩阵进行了讨论,并给出了问题的具体算法及数值例子.     

用伽辽金法解两点边值问题

设0=ξ_0<ξ_1<…<ξ_(p 1)=1,记I=(0,1),J_j=(ξ_(j-1),ξ_j)(j=1,2,…,p 1)。定义 H~m(I,ξ_1,…,ξ_p)={u|u∈H~1(I),在每一个J_j上u∈H~m(J_j)},L~∞(I,m,ξ_1,…,ξ_p)={u|在每一个J_j上u∈H~m(J_j),且D~mu∈L~∞(J_j)}。 L~2(I,ξ_1…,ξ_p)={u|在每一个J_j上u∈H~m(J_j)}。 H~m(I,ξ_1,…,ξ_p)中任意两个元素u,v的内积定义如下:     

一类拟微分算子的Cauchy问题

<正> 在[1]中(见第三章§4)提出了所谓在意义下适定的概念.这里x=(x_1,…,x_n)∈R~n,P_(kj)(ξ)(k,j=1,2,…,m)为ξ∈R~n的阶数不超过p的多项式.若以λ_1(ξ),…,λ_m(ξ)分別表示m×m矩阵(P_(kj)(ξ))的特征值,则当存在非负常数C,使得     

关于矩阵切触有理插值

1 矩阵切触插值连分式 设实区间[a,b]中由不同点组成的插值结点为x_1,x_2,…,x_n,它们的重数分别为a_1,a_2,… ,a_n,M=sum from i=l to n(a_i-1),与之对应的待插值矩阵集为 {A_i~(k):k=0,1,…,a_i-1,i=1,2,…,n,A_i~(k)=A~(k)(x_i)∈R~(d×d)}. 设方阵A=(a_(ij)),它的广义矩阵逆定义为 A~(-1)= A/‖A‖~2 (A≠0) (1.1)     

最近邻判别法中错误概率估计的强收敛速度(英文)

本文考虑最近邻判别法中错误概率估计的强收敛速度.设(X,θ),(X_1,θ_1),…,(X_n,θ_n)为取值于 R~m×{1,2,…,M}的 i.i.d.样本,m≥1,M≥2为正整数.记θ′_n 为θ的最近邻判别,错判概率 R_n=p(θ′_n≠θ),恒有(?)R_n=R.(?)_n 为基于 X,并借助于训练样本(X_1,θ_1),…,(X_nθ_n)的 R_n 的估计量.我们证明了在一组条件下,及对适当选取的α>0,有(?)_n-R=0(1/(n~α)).     

方差估计的随机加权逼近及随机加权法在抽样调查中的初步应用

设X_1,X_2,…是一组独立同分布的随机变量序列,其方差μ_2是待估参数,当x_4,i=1,2,…,n,给定下,用D_n=sum from i=1 to n(V_(ni)(X_i-sum from i=1 to n(V_(ni)X_i)~2)-1/n sum from i=1 to n(X_i-X)~2的条件分布来渐近T_n=(1/n)sum from i=1 to n(X_i-X)~2-μ_2的分布。这里D_n中的V_(ni),i=1,2,…,n,是服从 Dirichlet分布D(4,4,…,4)的随机变量。若记 F_n和F_n~*分别是T_n/(VarT_n)~(1/2)的分布和D_n/(Var~*D_n)~(1/2)的条件分布,其中Var~*D_n是关于X_1,X_2,…的条件方差。则在一定条件下,对几乎所有的样本序列X_1,X_2,…, (i)n~(1/2)D_n→N(0,μ_4-μ_2~2) 其中μ_4=E(X_1-μ)~4,μ=EX_1 ii)n(1/2)sup|F_n~*(y)-F_n(y)|=0(1) iii) lim sup |F_n~*(y)-F_n(y)|=0 最后,本文对随机加权法如何应用于抽样调查之中,进行了一个初步的尝试。     

关于一个非中心多元F阵特根的渐近联合分布的一点注记

In P.L.Hsu(1941),the proof of the basic Lemma 3 is basedon Lemma 1 which is wrong.The aim of this note is to correct the proof ofLemma 3,consequently,to ensure the main theorem in P.L.Hsu(1941).     

A proof of the Morse-Bott Lemma

It is often said that the Morse-Bott Lemma can be viewed as a “parameterized” Morse Lemma, and its proof should follow from the differentiability of the methods used to prove the Morse Lemma. The goal of this expository paper is to fill in the details. We present Palais' proof of the Morse Lemma using Moser's path method, which yields the necessary differentiability.     

精确分布推导的一个基本的方法

寻求统计量的精确分布,在数理统计的理论中是一个重要的问题。然而,在多元统计分析中,往往很不容易得到统计量的精确分布,有些统计量的分布,例如非中心的Wishanrt分布,持续了几十年,还没有获得完满的结果。我国的许宝騄先生早在1939年,就得到了正态总体样本协差阵的特征根的联合分布(参看[1])。据徐钟济先生的回忆,当时R.A.     

Comments on: “A family of derivative-free conjugate gradient methods for large-scale nonlinear systems of equations” [J. Comput. Appl. Math. 224 (2009) 11–19]

In this note a simple counter example shows that the proof of Lemma 3.3 in [1, W. Cheng, Y. Xiao and Q. Hu, A family of derivative-free conjugate gradient methods for large-scale nonlinear systems of equations, J. Comput. Appl. Math. 224 (2009) 11–19] is not correct, which implies that Lemma 3.2 in [1] is not enough to ensure Lemma 3.3 in [1]. A new proof is given, which leads to a stronger result than Lemma 3.2 in [1]. And this result not only guarantees that Lemma 3.3 in [1] holds, but also improves the corresponding global convergence Theorem 3.1 in [1].     

Correction to “Properties of pseudoholomorphic curves in symplectisations I: Asymptotics”

In our paper [1] we derived the proposition 2.1 from Lemma 2.2 which is clearly false and our aim is to give a proof of the proposition. We take the opportunity to remove also a flaw in the proof of Lemma 3.3. The results of [1] remain unaffected.     

Corrigendum to “Extreme contractive operators on Stone f-algebras” [Indag. Math. 25 (2014) 93–103]

There is a mistake in the proof of Lemma 4.2 of Ben Amor et al. (2014), and the corrected proof is provided in this Corrigendum note.     

零对称BZ-代数的充要条件

重新证明文[10]中几个重要结论并修正文[10]中的定理1(11)和定理2．在此基础上，利用这些重新证明过的结论及修正过的定理可以按照文[10]中引理3，定理4，定理6，定理7，定理10的证明过程原样证明文[10]中的相应结果．因而在文[10]中，除性质11是结合BZ一代数的等价性质(见文[15])，定理1(11)及定理2需要进行修正外，其余结论及证明过程均成立．     

Correction to the Article “Deformation of Plates of Small Condensers and Belinskii's Problem”

A corrected proof is given of Lemma 4.1 of the above-mentioned article.     

A combinatorial proof of the Removal Lemma for Groups

Green [B. Green, A Szemerédi-type regularity lemma in abelian groups, with applications, Geom. Funct. Anal. 15 (2005) 340-376] established a version of the Szemerédi Regularity Lemma for abelian groups and derived the Removal Lemma for abelian groups as its corollary. We provide another proof of his Removal Lemma that allows us to extend its statement to all finite groups. We also discuss possible extensions of the Removal Lemma to systems of equations.     

Corrigendum to: When is a sum of annihilator ideals an annihilator ideal?

In this corrigendum, we correct the statement and proof of Lemma 3.2, revise the proofs of Lemma 3.3 and Theorem 3.5, retract Proposition 3.10 and correct several typographical errors.