富里叶级数的收敛速度

对正弦和余弦富立叶级数,通过合并相邻同号项,使其重排成交错级数.讨论了重排形成的交错级数的敛散性.指出根据自变量x的不同取值,该交错级数可能是单调递减或周期递减的级数.按照莱布尼茨判定法提出了不同精度要求的级数项数的计算公式.选取一到三阶收敛的富立叶级数计算了不同比值精度及差值精度要求的级数项数.计算表明,在x的取值为2π的等分点时,富立叶级数的部分和随项数的增加单调地逼近其收敛值.在x的取值为其它点时,富立叶级数的部分和随项数的增加围绕收敛值上下变动,周期地逼近其收敛值.低收敛阶富立叶级数的收敛速度较慢.要达到0.01%的精度,一收敛阶富立叶级数需要数万项,二收敛阶富立叶级数也需要数百项.在不同计算点处,要达到相同的计算精度,需要的级数项数差别较大.     

有关含参变量反常积分的推广与应用的探讨

几乎所有的数学分析教材都给出二次含参变量反常积分的积分次序交换公式,但同时对该公式适用的条件都较为严苛,因此该公式的实际应用受到限制.本文对含参变量反常积分概念的拓展分析.证明出该公式可以在更广泛的条件下使用,并介绍了它的典型应用.     

反常二重积分收敛性的判定

华东师范大学数学系编《数学分析(下册)》教材在第21.8节介绍了反常二重积分收敛的定义、判定定理,作者发现教材中对本节内容的处理不够清晰,特别是没有给出定理21.19关于反常二重积分收敛等价于绝对收敛的直观解释.本文优化了该节的内容,理顺了反常二重积分收敛的判定方法,证明了无界区域上的二重积分转化为累次积分的定理,构造例子说明了反常一重积分收敛与反常二重积分收敛的本质区别.通过分析例子表明,在本文框架下判定反常二重积分收敛性及计算积分值是非常有效的.     

一个瑕积分的三种解法及推广

主要研究一个特殊的瑕积分.我们不但给出了其三种解法,还选择了其中一种进行推广.同时,我们也重点指出了推广过程中可能出现的错误.     

三步混合型合成隐迭代序列的强收敛定理

在Banach空间中,引入有限族渐近非扩张自映射和渐近非扩张非自映射的新的三步合成隐迭代序列.并证明该迭代序列的强收敛定理.     

混合型渐近非扩张映射合成隐迭代序列的收敛性定理

在一致凸Banach空间中,研究了有限族渐近非扩张自映射和渐近非扩张非自映射的新的合成隐迭代序列的强收敛和弱收敛定理.得到的结果改进和推广了许多作者的相应结果.     

基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配

针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计了在线信道分配的数学模型,然后在Q-Learning算法基础上的设计了一种基于资格迹的Q(λ)算法实现信道的在线分配,为了进一步提高收敛速度,采用Metropois规则对算法中动作的选择方式进行改进,实现探索和利用的平衡。为了验证文中方法,采用Matlab工具上进行实验,仿真实验结果表明文中方法能实现蜂窝通信网络的在线信道分配,且与其它方法比较,具有较少的信道需求量、较低的阻塞率和收敛速度,较其它方法具有较大优越性。     

带连续变利率风险模型最终破产概率上界

考虑了带二元连续变利息力的Sparre Andersen风险模型.研究了积累值盈余过程的表达式与性质;在利率递增环境下,利用推广后的调节系数方程组与递归技术推导了最终破产概率的上界,结论表明得到的破产概率上界是更为一般的Lundberg指数上界.     

具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛(英文)

本文研究了具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛,通过运用Lyapunov函数、随机分析技巧和推广了的Halanay不等式,得到了上述模型为弱收敛的充分性条件,并且我们揭示了对上述递归神经网络模型所确定的segment过程的转移概率的极限分布是此模型的解过程的唯一的遍历不变概率测度.此外,我们还给出了例子和数值模拟来说明我们结论的正确性.     

一道全国大学生数学竞赛决赛题的推广

解答一道全国大学生数学竞赛非数学类决赛试题,该试题涉及微分方程,定积分及一元函数求极限.针对以积分形式表示的函数求极限问题,将定义在[0,1]区间上特定的被积函数分别推广到单调连续函数、连续函数及[-1,1]区间上的连续函数这三种形式.利用夹逼准则、连续函数的定义及反常积分一致收敛的性质可证推广命题成立.