矩阵损失下有限总体中的局部线性Minimax预测

该文在矩阵损失下研究线性预测函数的局部极大极小性．在适当的假设下,得到了任意秩有限总体中的可预测变量的唯一的局部线性Ｍｉｎｉｍａｘ预测．（有关唯一性在几乎处处意义下理解）．     

有限总体中总体数量的贝叶斯预测（英文）

本文在误差平方损失下研究了具有正态逆伽马先验信息有限总体中的预测问题.首先,基于贝叶斯思想分别获得了线性数量和二次型数量的贝叶斯预测;其次,利用统计决策理论对线性数量的贝叶斯预测和最佳线性无偏预测进行了比较.结果表明在预测均方误差下线性数量的贝叶斯预测一致优于最佳线性无偏预测.     

二次损失下任意秩有限总体中的线性Minimax预测

本文对通常的二次损失作了适当的修改,在此基础上研究了一个预测在齐次线性预测函数类中的极大极小性.得到了任意秩有限总体中线性可预测变量的唯一线性Minimax预测(有关唯一性在几乎处处意义下理解).     

二次损失下任意秩有限总体中的线性Minimax预测

本文对通常的二次损失作了适当的修改,在此基础上研究了一个预测在齐次线性预测函数类中的极大极小性。得到了任意秩有限总体中线性可预测变量的唯一线性Minimax预测(有关唯一性在几乎处处意义下理解)。     

线性等式约束下有限总体中的最优预测

本研究了带线性等式的约束条件的有限总体中的最优预测问题,给出了条件可预测变量和条件最优线性无偏测的定义,得到了条件可预测变量的所有条件最优线性无偏预测,并证明了它在几乎处处意义下的唯一性。     

正态分布下任意秩有限总体中的Minimax预测

对于任意秩有限总体,在二次损失下,有关文献已给出了线性可预测变量在齐次线性预测类中的唯一线性Minimax预测．本文在正态假设下,证明了这个线性Minimax预测也是线性可预测变量在一切预测类中的唯一Minimax预测．     

正态分布下任意秩有限总体中的Minimax预测

对于任意秩有限总体,在二次损失下,有关文献已给出了线性可预测变量在齐次线性预测类中的唯一线性Minimax预测.本文在正态假设下,证明了这个线性Minimax预测也是线性可预测变量在一切预测类中的唯一Minimax预测.     

正态总体中线性可预测变量的Minimax预测

在二次损失下研究了任意秩有限总体中线性可预测变量Ay的线性预测在一切预测类中的Minimax性．对于一般随机效应线性模型y=Xβ ε,(ε^β)-N(0^Ba),σ(W′^U V^W)),这里X,B,U,V和W是已知矩阵,a∈R^k和σ^2＞0是未知参数,文中得到了Ay的惟一Minimax预测。     

一阶自相关结构下椭球线性混合效应模型的约束推断（英文）

本文在椭球分布族下研究一阶自相关线性混合效应模型的约束极大似然估计问题.分别考虑位置参数在等式和不等式线性约束这两种情况下的极大似然估计值.同时对约束条件下的兴趣参数给出三种渐近等价的检验方法.蒙特卡洛模拟说明本文方法的有效性和稳健性.本文结合模型对Framingham心脏研究中的胆固醇水平进行了分析.     

L_p-Minkowski问题椭球解的唯一性（英文）

本文研究了L_p-Minkowski问题(解是中心在原点的椭球的假定下).利用支撑函数与高斯曲率的关系,获得了当p1时椭球解的唯一性,推广了L_p-Minkowski问题以及L_p-和的Christoffel-Minkowski问题的唯一性结果.     

平衡损失下有限总体回归系数的线性可容许预测

本文研究了平衡损失函数下正态总体和非正态总体中有限回归系数的可容许预测.利用统计决策理论,获得了非正态总体中齐次线性预测为可容许预测的充分必要条件和在正态总体中齐次线性预测在一切预测类中可容许性的充要条件,推广了二次损失下的若干相关结果.     

有限总体中的最优预测

研究了有限总体中的最优预测问题,在一般Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型下得到了线性可预测变量的最优线性无偏预测,特别地,考虑了一类特殊的预测函数：ｂ－线性预测函数。     

广义线性常微分方程线性边值问题（英文）

本文研究如下形式的边值问题x(t)-x(0)-∫t0d[A(s)]x(s)=f(t)-f(0),t∈[0,1],(*)Mx(0)+Nx(1)+ε∫10K(τ)d[x(τ)]=r,(**)其中A,K是m×n矩阵值函数,f是一个n维实向量值函数.并且A,K在[0,1]上是有界变差且正则的,f在[0,1]上也是正则的,ε∈[0,1]是一个参数.本文得出问题(*)(**)解的存在唯一性条件,并讨论该问题的伴随问题.     

一类线性约束凸规划的内椭球算法

1引言自从1984年Karmarkar的著名算法——梯度投影算法发表以来,由其理论上的多项式收敛性及实际计算的有效性,使得内点算法成为近十几年来优化界研究的热点（［1］）．通过中外学者的深入研究,线性规划与凸二次规划的内点算法研究已取得了不少成果（［2」、［3〕）．这些算法大致可分为四种类型：梯度投影算法、仿射尺度算法、路径跟踪法和势函数减少法吸3］、〔9〕）．近来,人们开始着手将这些方法推广到非线性规划中的凸规划问题、线性互补问题和非线性互补问题（【6」、［7」、〔sj、［10」、Ill〕）．例如：文［8」对一类凸可分规…     

解线性等式约束优化问题的模式搜索过滤集方法（英文）

提出一个解线性等式约束无导数优化的模式搜索过滤集算法,该算法将过滤集技术嵌入无导数优化算法中以改善算法的效率.建立了新算法的总体收敛性,初步的数值试验结果表明新算法是有效的.     

带球（椭球）约束的不定二次规划问题

本文证明了带球（椭球）约束的不定二次规划问题具有强Ｌａｇｒａｎｇｅ对偶性，设计了一个求解这类问题的算法，本语文的结论比文「７」强，所设计的算法比文「７」简洁。     

有限群的子群完备码（英文）

本文从子群双陪集的角度给出了有限群的一般子群可作为子群完备码的充要条件.在此基础上给出了拟二面体群中的所有子群完备码.     

均匀分布的线性近似贝叶斯估计（英文）

本文利用线性贝叶斯方法估计均匀分布R(-θ,θ)的未知参数,提出了θ的线性近似贝叶斯估计(LABE),LABE具有封闭解析解的形式且便于使用.数值模拟表明本文提出的LABE与普通的贝叶斯估计(BE)很接近,其中BE由数值积分得到,我们也使用了所谓的强力算法来获得BE.进一步,我们比较了LABE与Lindley近似.在均方误差准则下,LABE相对于经典估计量的优越性也得到证明.     

相依线性回归模型M-估计的线性表示（英文）

本文考虑如下线性回归模型y_i=x_i~Tβ+e_i,i=1,2…,n,其中e_i=G(…,ε_(i-1),ε_i)是平稳相依误差,ε_i,i∈Z是独立同分布的随机变量.在非凸函数的情形下,得到了参数β的M-估计的线性表示,并由此得到两个应用:强收敛速度和正态分布.最后,用一模拟算例来说明本文方法的有效性.     

线性算子和线性泛函的最优反演理论（英文）

研究了几类在给出全部和部分信息时线性泛函和线性算子的反演问题.介绍了最优反演理论的基本结果,特别是最优反演方法的构造.作为例子,讨论了在给出部分傅里叶系数时反演函数和函数的导数问题.