随机凝聚型广义内向映射的随机不动点指数

本文引进了随机广义内向映射的随机不动点指数，利用该不动点指数我们得到了一些新的随机不动点定理，并给出了其一个应用．     

实Banach空间中锥上的随机逼近和随机不动点定理

本文在实Ｂａｎａｃｈ空间的锥上证明了集值映射的随机逼近定理．作为应用，讨论了几个随机的不动点定理．我们的工作推广了Ｌｉｎ，Ｓｅｈｇａｌ和Ｓｉｎｇｈ的结果．     

一个求解多目标群体决策问题的交互规划方法

本文引进决策个体偏爱强度函数和决策群体偏爱强度函数概念,分别给出了决策个体和决策群体的偏爱排序规则.由此,借助于各决策个体提供的权衡比信息,构造了一个求解多目标群体决策问题的交互规划方法.1.引言群体决策,就是联结决策群体中各决策个体的偏爱结构,对供选方案集作出群体偏爱结构判断,进行选优或偏爱排序的过程.     

关于群体决策的偏比映射

本文引进群体决策的决策个体和决策群体关于供选方案对的偏比度,以及偏比泛函概念.由此,定义了群体在供选方案集上的偏比映射,构造了相应的偏比公理系,并且建立了关于群体决策的偏比度分析的基本理论.最后,给出一个利用偏比映射进行群体排序的方法.特别是,文中表明,满足本文所提出的所有偏比公理的偏比映射是存在的.     

随机映射图的连接概率

本文将计算随机映射图的给定顶点集的任意分类的连接概率及其极限性质,导出随机映射图的连通分支个数的分布与渐进分布．     

R~d上随机非负闭凸集的强大数定律

本文在所给极限意义下,证明了随机非负闭凸集强大数定律,从而对Artstein与Vitale的在Hausdorff距离意义下的随机紧凸集强大数定律从映射的值域与收敛性上进行了推广。 一、预备知识     

随机泛函分析中的锐角原理及应用(英文)

在随机泛函分析中证明了著名的锐角原理和随机一一映射定理,并且得到了若干新的结果．     

群体决策中方案排序的一种广义α—比较数法

给出了方案比较的新概念－偏爱度，并对偏爱度进行了详细的刻划，提出了多目标群组决策问题的一种广义α－比较数排序法，通过算例说明了该法的实用性和有效性。     

双向随机区组设计的研究

双向随机区组设计，系在通常的随机区组设计的基础上稍加变化而成，可控制试验地两个方向的土壤差异，但又不象拉丁方设计那样处理数必须等于重复次教，而比较灵活易掌握，这个设计的试验精确度相当于拉丁方设计，但整个试验的小区数目要比拉丁方设计少得多，因此这个设计具有较大的实用意义． 田间试验误差的主要来源是讨论地的土壤差异．田间试验设计的主要目的就在于控制和减少因土壤差异而造成的误差，并能估计出无偏的误差值作为测定处理间差异显著性的依据，从而提高试验的精确度．随机区组设计的精确度不及拉丁方设计．随机区组设计只能控制一个方向的土壤差异，拉丁方设计可控制两个方向的土壤差异，但拉丁方设计的重复次数必须等于处理数，如处理数在６个以上，应用拉丁方设计时就会感到因重复次教的增加而增加试验的工作量以至于无法采用拉丁方设计．作者从多年的田间试验实践中提出一种“双向随机区组”设计，这种设计系在通常的随机区组设计的基础上演变而来，可控制纵横两个方向的土壤差异，提高试验的精确度，但小区数目与拉丁方设计相比要少得多，以至于使试验的工作量大大减少，能经济地利用人力和物力．目前所看到的田间试验设计尚无这种设计，故命名为“双向随机区组”设计．     

实Banach空间中锥上的随机副近和随机不动点定理

本文在实Ｂａｎａｃｈ空间的锥上证明了集值映射的随机逼近定理，作为应用，讨论了几个随机的不动点定理，我们的工作推广了Ｌｉｎ，Ｓｅｈｇａｌ和Ｓｉｎｇｈ的结果。     

Stochastic dominance tests for ranking alternatives under ambiguity

Ambiguity in decision making is a condition associated with the existence of one-to-many, or more generally, many-to-many relations between outcomes and probabilities of outcomes. The current use of stochastic dominance tests to rank decision alternatives assumes that outcome probability distributions are unambiguous. This paper first establishes procedures to identify an envelope of the ambiguously-described probability-outcome mapping, then extends stochastic dominance theorems to provide tests that partition alternatives into dominated and non-dominated sets.     

基于随机参照点的均值-风险分析

本文依据参照依赖偏好模型提出了基于随机参照点的风险度量方法,进而构建了均值-风险模型,并讨论了该决策方法与随机占优之间的一致性。研究发现,该决策方法不仅与一级随机占优是一致的而且与二级随机占优也是一致的。由于二级随机占优与期望效用理论的一致性,因而所构建的均值-风险模型与期望效用理论也是一致的。     

不完全偏好下随机选择问题中的极大元定理

提出了不完全偏好的概念.在不完全偏好意义下获得了随机选择问题中的极大元定理和其它一些定理,统一和推广了许多已知结果.     

残缺数据下动态随机算法及应用

针对指标数据残缺的动态评价问题,提出了一种基于残缺数据的动态随机算法。首先依据时间维度上的分布情况将残缺值分为两类:离散型与连续型,并提出了对应的补足方法;然后在数据补足完整的基础上,利用随机模拟技术,计算优胜度矩阵,并推导出被评价对象之间的可能性排序。该算法避免了评价对象之间排序的绝对性,在对实际问题的解释方面具有较大弹性。最后,通过一个算例对该算法进行详细说明。     

Forward-backward Stochastic Differential Equations and Backward Linear Quadratic Stochastic Optimal Control Problem

In this paper, we use the solutions of forward-backward stochastic differential equations to get the optimal control for backward stochastic linear quadratic optimal control problem. And we also give the linear feedback regulator for the optimal control problem by using the solutions of a group of Riccati equations.     

Boundary Value Problems for First Order Stochastic Differential Equations

In this paper, we present a new technique to study nonlinear stochastic differential equations with periodic boundary value condition （in the sense of expectation）. Our main idea is to decompose the stochastic process into a deterministic term and a new stochastic term with zero mean value. Then by using the contraction mapping principle and Leray-Schauder fixed point theorem, we obtain the existence theorem. Finally, we explain our main results by an elementary example.     

Stochastic observability and applications

In this paper the problem of stochastic observability of alinear system affected by multiplicative white noise and Markovianjumping is investigated. The definition of stochastic observabilityadopted here extends to this framework the definition of thewell known uniform observability of a deterministic time-varyinglinear system. By several examples we show that the conceptof stochastic observability introduced in this paper is lessrestrictive than those introduced in other existing works andit does not always imply stochastic detectability as would beexpected. Finally we prove that this kind of stochastic observabilityallows us to derive a Barbasin–Krasovskii type resultfor exponential stability in mean square. This provides a sufficientcondition which guarantees that any semipositive solution ofcorresponding Riccati differential equation is a stabilizingsolution.     

一阶随机微分方程的边值问题

In this paper,we present a new technique to study nonlinear stochastic differential equations with periodic boundary value condition (in the sense of expectation).Our main idea is to decompose the stochastic process into a deterministic term and a new stochastic term with zero mean value.Then by using the contraction mapping principle and Leray-Schauder fixed point theorem,we obtain the existence theorem.Finally,we explain our main results by an elementary example.     

随机调幅Rattling系统建模

本文研究了一个随机调幅Ｒａｔｌｉｎｇ系统·代替常用的数值分析方法,采用非高斯截断技术,导出一个由三维平均映射描述的离散的随机模型·实测指出该模型能揭示浑沌随机性质,故更适于用以模拟齿轮箱噪声源     

Stochastic Invariance for Differential Inclusions

The aim of this paper is to combine two ways for representing uncertainty through stochastic differential inclusions: a 'stochastic uncertainty", driven by a Wiener process, and a 'contingent uncertainty", driven by a set-valued map. The paper is also devoted to the invariance of closed under stochastic differential inclusions with a Lipschitz right-hand side, characterized in terms of stochastic tangent sets to closed subsets.