一些组合地图新算法的实现

本文主要讨论组合地图列举问题.刘的一部专著中提出了一个判定两个地图是否同构的算法.该算法的时间复杂度为O(m2),其中m为下图的规模.在此基础上,本文给出一个用于地图列举以及进而计算任意连通下图的地图亏格分布的通用算法.本文所得结果比之前文献中所给结果更优.     

立体几何中的活跃分子——直角四面体

三条侧棱两两相互垂直的四面体是一种特殊的四面体,我们称之为直角四面体,它具有以下性质:(1)任何一条侧棱垂直另两个侧棱构成的平面;(2)三个侧面两两垂直;(3)顶点在底面上的射影是底面三角形的垂心等,立体几何中很重要的概念和定理.都能从这个直角四正面体中衍生,因此深入研究直角四面体,对于把握空间图形中直线和平面的关系,尤为重要.下面利用直角四面体的性质简解两道商考题.……     

“对称”——经久不衰的高考热点

每年的高考,较多的问题都渗透着对对称内容的考察.在解答它们时,若能挖掘潜在的对称性,根据几何图形的对称及数据、位置、关系等所隐含着的对称性特点,则能在纷繁的困惑中求得简捷的突     

境由心生

在现实生活中,有人总是企盼没有的,却忘了现成的,追求遥远的,却无视身边的永无止境的物质追求,让人变得贪婪;盲目的攀比,让人抱怨生活的不公境由心生,心情不好,就会失去一次次微笑着感受人生的喜悦,就会失去不少在情绪乐观时可以获得成功的机会……其实,在这个纷繁复杂、充满诱惑的社会,不羡慕别人,不轻贱目己,过自己喜欢过的日子,就是最好的日子,活自己喜欢的活法,就是最好的活法,按自己的天性度过自己的时日,就是天堂般的日子!     

过程比结论更重要——对一道习题讲评的探究式教学

高三数学复习时常有习题课的教学,传统的教学方式往往是讲解一些同学们易犯的错误即"纠错课",或解决大多数学生所不能解的问题即"提高课".其目的是要求学生能通过例题的讲解与练习达到知识的掌握和能力的提高,以这种方式的教学容易产生学生"学后弃之"、"解后忘之"的现象.……     

Laplace-Stieltjes变换所定义的右半平面上的解析函数的增长性与型函数

本文在Laplace-Stieltjes变换的研究中首次引进了精确级和型函数的概念,讨论了右半平面上有限级L-S变换所定义的解析函数F(s)的增长性,完善并推广了Dirichlet级数的关于精确级和型函数的有关结果.     

离散的SI和SIS传染病模型的研究

为了描述个体的死亡、染病者的恢复以及疾病的传染,引入了相应的概率.基于总种群中个体数量为常数的假设,根据染病者能否恢复分别建立了具有生命动力学的离散SI和SIS传染病模型.所得到的结果显示:它们具有与相应连续模型相同的动力学性态,并确定了各自的阈值.在它们的阈值之下,传染病最终将灭绝;在它们的阈值之上,传染病将会发展成为地方病,染病者的数量将趋向于一确定的正常数.     

进化规划与进化策略的变异算子

进化算法是研究全局优化算法中最重要的随机算法之一,本文给出了进化规划和进化策略的变异算子的数学描述,并提出变异函数的概念,在此基础上,给出了用均匀分布的随机数构造变异算子的几种方法和若干例子.结果表明.利用本文给出的方法,不仅可以构造出目前进化策略和进化规划算法普遍采用的几种变异算子,还可以构造出新的变异算子.针对一般的变异算子,在不要求目标函数连续的情况下,证明了保持最优个体的进化规划和进化策略,迭代产生的最优个体的函数值收敛到问题的最优值的ε-邻域的概率为1.     

运用新课程的理念提高数学复习课的课堂效率

如何提高数学复习课的教学效率?这是当前数学教学中值得研究的问题."复习",如果只是基础知识的简单罗列,难免使学生厌倦;如果只是习题解法的演示,又会令学生深陷题海无所适从……,对复习课的目标和功能的认识,决定了复习课内容的选择、教学的模式和教学的效果.     

趣味速算法

1.数的加法在多位数相加时,这样做比较方便:先把每列的数的和写成单独的行,后再把这些行的数相加.     

随机加权法在密度估计中的应用

本文给出了概率密度函数的椭机加权估计，证明了承机加权分布与密度估计的标准化估计量的分布的逼近精度可达到ｏ（１／√ｎｈ），并且构造了Ｅｆｎ（ｘ）的置信区间，其中ｆｎ（ｘ）为密度函数的核估计，ｈ＝ｈｎ炒估计的窗宽。     

Weighted Poisson Cells as Models for Random Convex Polytopes

We introduce a parametric family for random convex polytopes in ? ^d which allows for an easy generation of samples for further use, e.g., as random particles in materials modelling and simulation. The basic idea consists in weighting the Poisson cell, which is the typical cell of the stationary and isotropic Poisson hyperplane tessellation, by suitable geometric characteristics. Since this approach results in an exponential family, parameters can be efficiently estimated by maximum likelihood. This work has been motivated by the desire for a flexible model for random convex particles as can be found in many composite materials such as concrete or refractory castables.     

条件密度双重核估计误差分布的逼近速度

In this paper, the normal approximation rate and the random weighting approximation rate of error distribution of the kernel estimator of conditional density function f(y!|x) are studied. The results may be used to construct the confidence interval of f(y|x).     

APPROXIMATION RATES OF ERROR DISTRIBUTION OF DOUBLE KERNEL ESTIMATES OF CONDITIONAL DENSITY

§ 1　IntroductionLet(X,Y) be a random vector taking values Rp×Rqand assume that with given X=x,f(y|x) is the conditional density of Y,the Borel-measurable function on(x,y) ,X has amarginal distribution function F(x) and a marginal density function f(x) .Let(X1 ,Y1 ) ,...,(Xn,Yn) be i.i.d.sample taking values in(X,Y) .A class of double kernel esti-mates of f(y|x) proposed by Zhao Linchang and Liu Zhijun[1 ] has the formfn(y|x) = ni=1K1Xi -xan K2Yi -ybn bqn nj=1K1Xj-xan ,(1 .1 )where…     

m相依样本均值的Bootstrap及其随机加权逼近的收敛速度

本文研究了ｍ相依样本均值的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ及随机加权逼近问题，讨论了有关收敛速度。     

线性模型中M检验原假设分布的随机加权逼近

在线性模型中M-方法可以用于线性假设检验, 其中M检验、Wald检验和Rao的计分型检验是最常用的检验准则. 但是在计算这些检验的临界值时都涉及到未知参数的估计. 在本文中我们利用随机加权的方法来逼近这些检验的原假设分布. 结果表明在原假设和局部对立假设之下随机加权统计量的渐近分布与原检验统计量在原假设之下的渐近分布相同. 因此我们不需要对冗余参数进行估计,利用随机加权的方法就可以得到这些检验的临界值. 而且在局部对立假设之下可以实现对功效的计算. 当取不同的误差分布和不同的随机权时, 我们对本文的方法进行了蒙特卡洛模拟. 结果表明用随机加权方法来逼近原假设分布是非常精确的.     

NA误差下半参数回归模型估计的相合性

对半参数回归模型:Y(xin,tin)=tinb+g(xin)+e(xin),1≤j≤m,1≤i≤n,本文在NA相依样本下讨论了g的加权估计及b的最小二乘估计的强相合性与r(>2)阶平均相合性,使得文献犤2犦在独立样本下的相应结果得到推广     

PP multivariate random weighting method

According to the Projection Pursuit (PP) method and the random weighting method, we propose a PP random weighting method, and set up the asymptotic distribution theory and strong limit theorem of PP random weighting empirical process. Applying this method, we obtain two kinds of goodness-of-fit test for a multivariate distribution function, i.e., we get the random weighting approximations of PP Kolmogorov Smirnov statistics (PPKS) and PP Smirnov Cramér Von Mises statistics (PPSC), we prove that the asymptotic distribution of PPKS and PPSC are the same as those of their respective random weighting approximations.Supported by the National Natural Science Foundation of China.     

密度核估计的随机加权法

利用随机加权法的思想,找出概率密度函数估计的随机加权统计量,在适当的条件下证明随机加权分布逼近核估计误差分布的精度为     

分位点过程随机加权逼近的相合性

本文将随机加法应用于分位点过程，建立了ｎ＾１／２｛Ｆ＾－Ｄ１ｎ（ｇ）－Ｆ＾－１（Ｇ）｝的分布的随机加权逼近的相合性，并给出了其收敛速度。