Eisenstein判别法一种新的推广及应用

着力推广Eisenstein判别法,得到有关整系数多项式不可约的几个新的判别法,并应用这些新的判别法有效地判定一些不能用Eisenstein判别法判定的有理数域上的不可约多项式,及其有理根的存在性.     

几种正项级数敛散性判别法的比较

一、引言 对给定的正项级数,在某些判别法下可确定其敛散性,而用另一些判别法却不能断定。按[1]的提法,这就是所谓判别法的强弱问题。 判别法的强弱问题与建立它时所依据的标     

线性规划多重最优解判别准则刍议

本构造了一些线性规划问题来探讨多重最优解的判别准则，补充了现行献中关于多重最优解判别准则描述的不足，并指出多重最优解判别准则在出现退化解时可能失效的例外情况。     

利用非可导性条件判别函数的凸性

本文先给出凸函数两个常用定义,并对连续函数证明其等价性.然后给出函数凸性的一些几何判别法和积分判别法.最后给出一个有用的微分判别法.     

Cauchy凝聚判别法的推广

将Cauchy凝聚判别法进行推广,得到正项级数一个新的判别法.该判别法包含了若干已有的结论,同时也产生了一些新的结论.实例说明了这些结论的有效性.     

判别数项级数敛散性的一些方法和技巧

基于数项级数敛散性的判别是高等数学的一个难点,其判别方法多样,技巧性也强.结合实例分别列举了利用不等式、泰勒展开式、等价量法、对数判别法等判别数项级数敛散性的一些方法和技巧.     

多元统计分析(Ⅶ)

6.4逐步判别 1.基本思想 判别函数中的各个变量的判别能力是不同的,有一些可能起重要作用,而另一些财作用低微,甚至成为冗余.本节介绍的逐步判别法可以从给出的变量中选出对判别分类起重要作用的变量. 熟悉逐步回归方法的读者将会发现,下述逐步判别方法选变量的方式与逐步回归十分相似. 逐步判别法选变量的过程是步进式的,每步选一个变量.第一步是在全体可供筛选的变量中选出具有最大判别能力的一个,第二步是在剩下来的变量中选出与前步已选量配合后具有最大判别能力的一个,……,第s步是在剩余变量中选出与前s-1步已选的量配合后具有最大判…     

判别凸曲线和凸曲面的一个条件

关于判断三维欧氏空间中的一张曲面是否为凸曲面之问题,以前曾经有过一些讨论,给出了一些判别条件.但是那些判别条件都是以几何图形的关系来表述,因此不便于计算.我们现在试图找出一个判别条件,能以方程之间的关系来表述以便能有助于计算,我们这里对于凸曲面的定义以及一些有关的概念参见. 我们先对平面曲线来证明以下的     

关于非负重尾分布的判别准则

基于重尾分布的定义,以指数分布与Pareto分布作为比较对象,提出了判断分布轻重的充分条件,以便更好地揭示重尾分布的本质特征.同时,针对非负连续型重尾分布,提出了相应判别分布轻重的一些准则.最后,以一些具体分布为例,利用判别准则进行分析,表明所给判别准则是可行的.     

改进的基于特征向量集的距离判别及在企业信用评价中的应用

在基于特征向量集的距离判别的基础上,提出新的判别分析方法,试图解决现有判别分析方法中计算量大及对复杂数据判别效果差的缺点.同时,将方法用于企业信用评价中,并与传统的判别方法及一些改进的判别方法作比较,实验结果表明,方法提高了企业信用评价的准确率.     

定离判别

判别分析应用面之广已可和回归分析比美,建立判别函数有许多准则,如贝叶斯准则、费歇准则、科尔巴克信息准则等,这些准则并不如最小二乘原理那么直观、自然,给初学者增加一些困难。我们尝试用距离的准则进行判别(称之为距离判别),它不仅直观、简单,在等协差阵的情况,与贝叶斯判别、费歇判别等价。它可以处理不等协差的情况,也可以进行逐步判别。距离判别的思想过去虽有人讨论过,但比较零散。     

有关常数项级数的几个典型例题

通过实例考察常数项级数收敛和发散时一般项的一些特点,并讨论级数不满足比值判别法、根值判别法或莱布尼茨定理的条件时的收敛性问题.     

利用定积分证明某些不等式

定积分与级数求和有着密切的联系,正项级数敛散性的积分判别法就说明了这一点.本文依据在研究这一判别法过程中所获得的级数和与定积分之间的联系,来证明一些有关级数和(有限项与无限项)的一些不     

二维无界连通域上反常积分敛散性的判别准则

讨论了二维无界连通域上反常积分的敛散性.从柯西积分判别法出发,考察了三类特定区域上二元函数的反常积分,利用列维定理,得到了一些新的判别准则.     

关于Toeplitz矩阵的非奇异性

本讨论了Toeplitz矩阵的非奇异性，给出了Toeplitz矩阵非奇异的的一些判别条件。     

一个稳健判别方法及应用

在判别分析过程中,当一些学习数据的类别标签发生错误时,传统方法的判别效果不佳.为克服这一缺陷,提出一个基于混合模型的稳健判别方法,参数估计分两步完成.一个模拟数据和一个实际数据的判别结果表明,方法可显著提高分类正确率,比传统方法具有明显的优势.     

非奇H-矩阵判别的充要条件

本文通过构造正对角阵,给出非奇H-矩阵的新迭代判别法,证明其充分必要性,并讨论算法的适用范围,推广和改进了近期的一些结果.数值算例也说明该迭代判别法的有效性.     

r—置换因子循环矩阵的性质

给出了r—置换因子循环矩阵的概念,并得到了一些性质,以及奇异性的判别方法。     

关于p叶解析函数的若干结果

得到了ａ级ｐ叶星象函数的一个判别定理，给出了近于凸函数和单叶性的一些结果。     

非奇异H-矩阵的简捷判定

1 引言 非奇异H-矩阵是应用广泛的一类特殊矩阵,它在矩阵理论、数量经济学和数学物理等诸多领域发挥着重要作用.然而其实际判别却比较困难.文献[1-9]给出了一些比较实用的判别方法.