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1.
宏观经济均衡发展的数学理论(Ⅰ) 总被引:2,自引:0,他引:2
耿显民 《纯粹数学与应用数学》2001,17(3):291-294
研究了投入产出模型X(t)=AX(t 1) E[X(t 1)-X((t)]得到了可运行集及稳定解。 相似文献
2.
耿显民 《应用数学与计算数学学报》2003,17(1):1-8
研究了前向延迟型动态投入产出模型X(t)=AX(t 1) B[X(t 1)-x(t)]和X(t)=AX(t 1) B[X(t 1)-X(t)] S(t)的解向量和A B的系数对经济发展的影响,证明了使经济崩溃的向量集合的存在性.对X(t)=AX(t 1) B[X(t 1)-X(t)]前向延迟型动态投入产出模型,给出了经济发展的最快速度;证明了降低消耗系数和投资系数将提高经济效率和经济发展速度. 相似文献
3.
对于一阶常系数非齐线性微分方程组dX/dt=AX+ eαt (cosβt·P(1)m(t)+sinβt·P(2)m(t)).P(1)m(t),P(2)m(t)为次数不超过m关于实变量t的n维向量实值多项式,当n级实方阵A具有s≥1重特征根α+iβ时,给出了其特解(X)(t)的结构定理和计算方法,使求特解(X)(t)的积分运算转化为简单的代数运算.解决了利用计算机求特解(X)(t)的计算问题. 相似文献
4.
对于一阶常系数非齐线性微分方程组dX/dt=AX+eαt(cosβt.P(1)m(t)+sinβt.P(2)m(t)),P(1)m(t),P(2)m(t)为次数不超过m关于实变量t的n维向量实值多项式,当n级实方阵A具有s≥1重特征根α+iβ时,给出了其特解珟X(t)的结构定理和计算方法,使求特解珟X(t)的积分运算转化为简单的代数运算.解决了利用计算机求特解珟X(t)的计算问题. 相似文献
5.
研究了线性矩阵 Hamilton系统X′=A( t) X + B( t) YY′=C( t) X -A*( t) Y t≥ 0的振动性 .其中 A( t) ,B( t) ,C( t) ,X,Y为实 n× n矩阵值函数 ,B,C为对称矩阵 ,B正定 .借助于正线性泛函 ,采用加权平均法 ,得到了该系统的非平凡预备解的振动性 .这些结果推广、改进了许多已知的结果 相似文献
6.
对于常系数非齐线性微分方程组(dX)/(dt)=AX+eαt sum (Bktk) from k=0 to m,当n级方阵A具有s≥1重特征根α时,本文给出了其特解X(t)的结构定理和计算方法,将求特解X(t)的积分运算转化为简单的代数运算,解决了利用计算机求特解X(t)的计算问题. 相似文献
7.
本文运用单调泛函和广义区间平均方法,获得了一类二阶自共轭矩阵微分系统[P(t)X'(t)]'+Q(t)X(t)=0的一些新的区间振动定理. 相似文献
8.
重特征根所对解的结构定理的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
刘许成 《数学的实践与认识》2008,38(20)
对于常系数齐线性微分方程组ddXt=AX,当A的特征根λi的重数ni 1时,特征根λi所对应解X(t)=(P1(t),…,Pn(t))Teλit中,t的多项式p(ji)(t)的次数ni+秩(A-λiE)-n,改进了多项式p(ji)(t)的次数ni-1的估计式. 相似文献
9.
通过定义新的预备解及利用矩阵Riccati技巧、平均技巧及矩阵不等式,给出了带阻尼项的二阶非线性矩阵微分系统(P(t)X′(t))′+R(t)X′(t)+Q(t)F(X′(t))G(X(t))=0的一些振动性准则;所得结果推广和改进了已有文献的相关结果。 相似文献
10.
崔霞 《高等学校计算数学学报》2001,23(3):237-246
1 引 言考虑三维非线性双曲 -抛物耦合初边值问题 :utt- . (a1 (X,t,u) u) +b1 (X,t,u,v) . u +α1 e. v =f(X,t,u,v) ,X∈Ω,t∈ J.vt-a2 Δv +b2 (X,t,u,v) . v +α2 e. ut=g(X,t,u,v) ,X∈Ω,t∈ J.u(X,t) =v(X,t) =0 , X∈ Ω ,t∈ J.u(X,0 ) =u0 (X) ,ut(X,0 ) =ut0 (X) ,v(X,0 ) =v0 (X) ,X∈Ω.(1 .1 )其中 ,X=(x1 ,x2 ,x3) ,Ω=(c1 ,d1 )× (c2 ,d2 )× (c3,d3)为 R3中矩形区域 ,边界 Ω . J=[0 ,T] ,T>0为一正常数 .b1 ,b2 ,f,g均为已知光滑函数 (其中 b1 ,b2 为向量函数 ) ,且关于 u,v满足 L… 相似文献
11.
12.
Litan Yan 《Stochastics An International Journal of Probability and Stochastic Processes》2013,85(1-2):47-56
Let X =( X t ) t S 0 be a continuous semimartingale given by d X t = f ( t ) w ( X t )d d M ¢ t + f ( t ) σ ( X t )d M t , X 0 =0, where M =( M t , F t ) t S 0 is a continuous local martingale starting at zero with quadratic variation d M ¢ and f ( t ) is a positive, bounded continuous function on [0, X ), and w , σ both are continuous on R and σ ( x )>0 if x p 0. Denote X 𝜏 * =sup 0 h t h 𝜏 | X t | and J t = Z 0 t f ( s ) } ( X s )d d M ¢ s ( t S 0) for a nonnegative continuous function } . If w ( x ) h 0 ( x S 0) and K 1 | x | n σ 2 ( x ) h | w ( x )| h K 2 | x | n σ 2 ( x ) ( x ] R , n >0) with two fixed constants K 2 S K 1 >0, then under suitable conditions for } we show that the maximal inequalities c p , n log 1 n +1 (1+ J 𝜏 ) p h Á X 𝜏 * Á p h C p , n log 1 n +1 (1+ J 𝜏 ) p (0< p < n +1) hold for all stopping times 𝜏 . 相似文献
13.
<正> 考虑拟线性微分方程系 dX/dt=A(t)X十f(t)十μF(X,t,μ),(1)其中A(t)是t的n阶连续方阵,x是n向量,f(t),F(X,t,μ)是各变量的n连续向量,μ真是小参数. 当A(t)是常数方阵,f(t),F(X,t,μ)是t的一致概周期向量函数,Coddington,Levinson,等人建立了(1)的周期解的存在定理.此可参考[1]和[2].对A(t)为常数方阵,f(t),F(X,t,μ)是t的一致概周期向量函数,更进一步建立了(1)的概周期解的存在定理. 相似文献
14.
Under the Riemann hypothesis and the conjecture that the order of growth of the argument of ζ(1/2 + it) is bounded by $\left( {\log t} \right)^{\frac{1}
{2} + o\left( 1 \right)}$\left( {\log t} \right)^{\frac{1}
{2} + o\left( 1 \right)}
, we show that for any given α > 0 the interval $(X,X + \sqrt X (\log X)^{{1 \mathord{\left/
{\vphantom {1 2}} \right.
\kern-\nulldelimiterspace} 2} + o\left( 1 \right)} ]$(X,X + \sqrt X (\log X)^{{1 \mathord{\left/
{\vphantom {1 2}} \right.
\kern-\nulldelimiterspace} 2} + o\left( 1 \right)} ]
contains an integer having no prime factor exceeding X
α
for all X sufficiently large. 相似文献
15.
令X是连续半鞅,f是R上的局部可积函数.本文我们将证明,只要∫otf(Xs)ds存在,那么平方协变差存在且等于-∫Rf(a)daLta,Lat是X的局部时.因此对具有导数f的绝对连续函数F,有推广的It6公式F(Xt)=F(X0)+∫ot f(Xs)dXs+1/2[f(X),X]t. 相似文献
16.
Let E be a type 2 umd Banach space, H a Hilbert space and let p∈[1,∞). Consider the following stochastic delay equation in E:
$ \left\{{l}dX(t)= AX(t) + C X_t + B(X(t),X_t)dW_H(t),\quad t>0;\\[5pt]X(0)=x_0;\\[5pt]X_0=f_0,\right. $ \left\{\begin{array}{l}dX(t)= AX(t) + C X_t + B(X(t),X_t)dW_H(t),\quad t>0;\\[5pt]X(0)=x_0;\\[5pt]X_0=f_0,\end{array}\right. 相似文献
17.
Approximating the coefficients in semilinear stochastic partial differential equations 总被引:1,自引:0,他引:1
We investigate, in the setting of UMD Banach spaces E, the continuous dependence on the data A, F, G and ξ of mild solutions of semilinear stochastic evolution equations with multiplicative noise of the form
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