字典序地生成有序森林的一个算法

本文给出有序森林的一种序列表示法,并描述了一个字典序地生成具有n个顶点的所有有序森林的一个算法.它是[1]中算法的推广.§1 有序森林的序列表示法文献[1]给出了有序根树的一种序列表示法.本文利用[1]中的表示法给出有序森林的一种序列表示法及生成它们的算法.本文中未加说明的术语皆见[1].若F的每一个连通     

矫正低秩相关系数矩阵的松弛序列凸近似方法

本文主要讨论带有秩约束以及简单上下界约束的相关系数矩阵矫正问题的求解方法.该问题可以写成一个含有DC(两个凸函数之差)约束的优化问题,于是考虑利用求解DC优化问题的序列凸近似(SCA)方法求解.然而对本文讨论的问题,经典的序列凸近似方法收敛所需的约束规范不成立,于是,本文提出一种松弛的序列凸近似方法.本文证明当松弛参数趋于零时,松弛的DC问题的稳定点趋于原问题的稳定点.另一方面,可以利用序列凸近似方法求解松弛的DC问题.可以证明,序列凸近似方法生成的一系列凸子问题的解的聚点就是该松弛DC问题的稳定点.数值实验验证了该方法的有效性.     

有限个状态的时间序列分析

在[1]中对原序列以其均值为水平划分为0-1状态而进行了分析.[2]中以其在任意水平上划分为0-1状态进行时序分析.本文将要推广到任意有限个状态的情形.有限个状态的时序分析无疑是一个重要的问题,譬如,雨量分为暴、大、中小雨,地震震级分为12级、风力分为12级、产品质量以及许多只能定性确定的量同样可分为若干等级等等,这些量随时间变化所得序列都是有限个状态的序列.有时需要快速预测和控制状态,我们可以利用有限个状态的时序分析计算简便、速度快的特点,把无限多个状态或连续变化的状态的时间序列化为有限个状态进行处理.因此有限个状态的时序分析无论在理论上和实际应用上是经常遇到的重要问题.     

函数空间中总极值的R-收敛有限维逼近

应用测度序列R-收敛的新概念来描述函数空间中总极值问题解的有限维逼近,并利用变差积分途径来寻找这样的解.针对有约束问题,运用罚变差积分算法把所给问题转化为无约束问题,且给出一个非凸状态约束最优控制问题的数值例子以说明该算法的有效性.     

单输入多时滞离散系统的线性二次调节问题

研究了单输入多时滞的离散时间系统的线性二次调节问题(LQR问题),给出了求解最优控制输入序列的一种简单有效而又新颖的方法.将该动态的离散时滞系统的LQR最优控制问题最终转化成了一个静态的、不带时滞的数学规划模型——带等式线性约束的严格凸二次规划问题,并利用两种方法解这个二次规划问题,均成功地导出了系统的最优控制输入序列.仿真结果验证了我们的方法的正确有效性.     

上海股市收益率序列簇生特征局部线性平滑分析

本文从分析上海股票市场收益率序列的基本特征入手,重点利用非参数方法分析收益率序列波动性的簇生特征.首先通过一系列描述指标说明股市收益率序列具有的基本特点,利用非参数方法估计收益率序列的密度函数.进一步利用非参数回归分析的方法,分析股票市场的波动性,说明股市收益率序列的簇生特征是一个一般规律,在防范股市风险的时候应该注意到这一特点.     

一类半定二次规划逆问题

本文求解了一类半定二次规划的逆问题.具体可描述为在保证一个可行的解是原半定二次规划问题的最优解的前提下,使目标函数中的参数以及约束条件中右端项参数与它们的估计值的距离最小.我们将该逆问题转换为具有线性约束和半正定锥互补约束的问题.再利用对偶理论,又将上述问题转化成只有半正定锥互补约束的问题,但此时也是一个难问题,通过引入一个非光滑的惩罚函数来惩罚互补约束,进而将原问题转化为一个DC问题.再采用序列凸规划方法来求解它,同时给出惩罚方法以及序列凸规划方法的收敛性分析.最后的数值实验表明我们采用的方法对于本文提出的问题求解还是非常有效的.     

带耦合时序网络、重要性节点识别及投资组合研究—–以股票市场为例

时序网络可以更好地描述复杂网络中节点拓扑结构的动态演变.考虑到节点在不同时间层的相互影响及多层网络中的层间时序关联耦合关系,本文提出了一种基于向量自回归(VAR)模型的带耦合时序网络,研究网络的构建过程及性质,并将其应用于纳斯达克100、标普500、深证100和上证180四个股票市场的实证分析.结果表明:与已有模型(比如文献[15]及[16])相比,本文提出的带耦合时序网络模型无论在重要性节点识别的分辨率,还是投资组合的内样本及外样本表现上,都具有明显的优势.同时本文还基于重要性节点序列探讨了“外围”股票的确定方法.这些研究可进一步丰富时序网络理论,为金融市场研究提供新的技术工具.     

时序相依数据的一种基于约束Cholesky分解的简约Gauss copula建模方法

对具有时序相依性的离散数据,本文从隐变量的角度使用Gauss copula建模.不同于现有方法,本文对协方差提出一种新的约束以实现Gauss copula模型的可识别性,并基于此提出一个新的隐变量框架对隐Gauss变量的方差和协方差进行简约建模,从而将基于修正的Cholesky分解的联合建模方法推广到广义线性模型中,建立相应的理论性质.模拟和实际数据分析验证了所提出方法的性能.     

具有复杂约束混料试验的渐近D-最优设计

复杂约束条件下试验设计区域极不规则,通常难以得到精确的最优设计.本文构造一种针对混料试验设计的随机搜索算法(MDRS),在具有复杂约束的区域内由Monte-Carlo方法产生一组初始点集,并通过MDRS算法迭代至逼近最优点集.通过实例验证,这种方法是有效的.它可以作为衡量其他设计的一个标准,即只有当给出的其他设计优于近似的最优解时才是有效.     

一种求解混合约束优化问题的半可行序列线性方程组滤子算法的局部收敛性

作者在[10]中提出了一种半可行序列线性规划滤子方法.它将QP-free方法推广至混合约束优化问题上,并且保持对不等式约束的可行性,对等式约束部分用滤子方法处理,从而避免了罚参数的选取.该算法只需求解四个具有相同系数矩阵的线性方程组以得到搜索方向.在一定程度上克服了序列二次规划方法的缺点.[10]中仅给出了全局收敛性.本文主要给出了该算法的局部超线性收敛性证明以及数值结果.     

广义活动网络ETI支付进度计划问题的研究

优化ETI支付进度安排是消除承包商和业主由于进度安排原因而产生经济纠纷,实现双赢的最有效方法.本文分析了活动间广义时序关系的类型,建立了广义时序关系下活动间的约束关系;在考虑承包商和业主双方联合收益要求的基础上,提出了双方的净现值按同比例减小的折衷原则,构建了广义活动网络在ETI支付方式下的支付进度计划模型;最后通过一个算例进行了分析,验证表明该优化模型具有较好的有效性和实用性.     

加权马尔可夫模型在公路货运量预测中的应用

由货运量序列生成货运量增量序列,它是一个平稳马尔可夫链.然后用聚类分析的方法进行状态划分,在此基础上以增量序列的各阶自相关系数为权,用加权的马尔可夫链进行货运量增量的状态预测.     

基于11种灰色关联度法的卫生指标序列应用比较分析

以序列灰色关联分析方法应用为视角,简述多种关联度方法基本流程;借助算例验证分析,为类似问题研究提供技术参考.分别阐述11种灰色关联度法原理及步骤,以医疗卫生指标时间序列为例计算实现.简要给出所有方法实施步骤,方法原理及信息利用有差异.序列间关联度结果与实际问题演示情形一致.11种灰色关联度法有集成讨论意义,有待于卫生领域综合对比及科学选用,也可以为因素筛选、综合评价、时序分析和聚类优化等应用问题提供借鉴.     

完全相容稳定模糊谓词转换器

谓词转换器语义是用程序验证技术来定义程序语言的一种方式.为描述程序的语义,在稳定模糊谓词的基础上建立完全相容稳定模糊谓词转换器,讨论完全相容稳定模糊谓词转换器的拓扑语义. 同时给出它与状态转换器之间的一个保序关系,说明完全相容稳定模糊谓词转换器一定是状态转换器.     

结构经济序列分析的状态空间方法

本文讨论结构经济时间序列用状态空间模型进行分解处理的方法．在§１中综述结构时间序列的状态空间描述．§２中着重论述了将处理不完全数据的ＥＭ－算法应用于状态空间模型参数的极大似然估计．在§３中给出采用本文所述方法对一些我国宏观经济序列的计算实例．     

一个求解消失约束数学规划的部分光滑正则化方法（英文）

本文研究带有消失约束的数学规划问题.针对这一问题,我们提出了一种基于伪Huber函数的光滑正则化方法,该方法只对部分消失约束进行光滑化.对于新的光滑问题,我们证明Mangasarian-Fromovitz约束规格在某些情况下是成立的.我们也分析该方法的收敛性质,即,一个光滑正则化问题稳定点序列的聚点是原问题的T-稳定点,并给出光滑正则化问题稳定点序列的聚点是原问题的M-稳定点或S-稳定点的一些充分条件.最后初步的数值结果表明该方法是可行的.     

时序量子机的积及其矩阵形式

时序量子机(SQM)首先由Gudder提出,之后邱道文提出了时序量子机的等价模型即量子时序机(QSM),并解决了Gudder提出的公开问题。本文定义了时序量子机的如下直积:广义直积、全直积、限制直积、级联积、圈积、合成积、直和,并对每一种积的状态集的两种不同状态顺序,给出它们的矩阵形式。     

新书介绍

《动态和静态数据处理—时间序列和数理统计分析》(作者项静恬、史久恩等),是气象出版社今年五月出版的新书.该书是《动态数据处理—时间序列分析》的增改本. 《动态数据处理》作为国内第一本面向应用的时序方法专著,出版以来一直广为读者欢迎和好评.今年出版的增改本,内容有进一步的更新和拓广.新书不仅介绍了时域分析的模型方法,而且包括多元分析、频域分析、数字滤波、非线性模型、有限状态和方向数据分析等理论成熟并行之有效的数据处理方法,不仅收入了近十多年来国内外方法和应用方面的新成果新进展,而且提供了广泛应用领域的大量数字…     

一种惯性邻近的Peaceman-Rachford分裂方法

严格压缩的Peaceman-Rachford(PR)分裂方法是一种收敛速度快于交替方向乘子法的求解线性约束可分离凸优化问题的有效方法.最近提出的半邻近PR分裂方法是严格压缩的PR分裂方法的一种改进方法.基于惯性邻近交替方向乘子法的思想,本文进一步改进了半邻近PR分裂方法,提出了一种惯性邻近PR分裂方法.该方法利用前两次产生的迭代点来产生新的迭代点,可以加速半邻近PR分裂方法的收敛.本文提出的方法具有一般性,它包含严格压缩的PR分裂方法和半邻近PR分裂方法作为特殊情形.在一定的假设下,本文证明了该算法产生的迭代序列的渐进可行性及函数值的收敛性,进而得到了迭代序列的全局收敛性.最后,本文通过数值试验说明了算法的有效性.