一阶微分方程数值解的一种误差估计方法

针对于微分方程数值解,介绍了一种新的误差估计方法.方法证实了伪谱方法具有精度高速度快的优点,进而引出了修正的伪谱方法.     

Weighted endpoint estimates for commutators of Marcinkiewicz integrals

Let μΩ^mb be the commutator generalized by μΩ, the n-dimensional Marcinkiewicz integral, and b ∈ BMO（R^n）. The author establishes the weighted weak LlogL-type estimates for μΩ^mb when Ω satisfies a kind of Dini conditions, which improves the known result essentially.     

单纯形法的旋转迭代算法及影子价格

本文对线性规划问题提出一种寻找初始可行基和判定可行解的统一方法，它在运用单纯形法时，在若干情况下不必引入人工变量而可在一种表格之下直接应用旋转运算而获得，之后就在同一张表格下完全和常规单纯形法一样求最优解，此法我们称之为“单纯形法的旋转迭代算法”，应用此法，我们容易求出影子价格。     

增长曲线模型中最小二乘估计的几种相对效率

对于一般的增长曲线模型Yn×m=Xn×pBp×qZq×m＋ε,ε~（0,δV∑）本文定义了B的最小二乘估计（相对于B的最佳线性无偏估计）的四种相对效率，并得到了它们的下界．     

线性回归系统两步协方差改进估计的优良性

对于ｍ个相依回归方程组成的线性回归系统。本文研究了两步协方差改进估计在均方误差阵意义下的优良性，即在随机误差服从正态分布的假设下，当样本量充分大时，两步协方差改进估计与协方差改进估计一样好。     

一类广义变分不等式组的隐迭代算法

依赖于投影映射的性质,许多学者在Hilbert空间研究了具不同映射的变分不等式组解的逼近问题,但在Banach空间的研究比较少.其主要原因是因为在Banach空间投影映射缺乏很好的性质.本文利用向阳非扩张保核映射(the sunny nonexpansiveretraction mapping)Q_K的性质,导出了一种隐迭代方法.用这一方法,本文的结果把[M.A.Noor,K.I.Noor,Projection algorithms for solving a system of generalvariational inequalities,Nonlinear Analysis,70(2009)2700-2706]的主要成果从Hilbert空间推广到了Banach空间.     

基于POT方法的极值理论在基金净值预测中的应用

为对基金净值数据进行建模,根据基金净值样本数据的尾部特点,建立极大,极小值分布的GPD模型,运用POT方法确定临界值,进而对参数进行估计,并对模型进行检验.最后,运用建立的模型对一些极值点进行预测.所得结果很好地描述了数据特点,对极值点的预测符合实际.     

Banach空间中Mann迭代和Ishikawa迭代的等价性问题

用不同于已有的方法证明了任意实Banach空间中一致Lipschitz强连接伪压缩算子在具误差的修正的Mann迭代和具误差的修正的Ishikawa迭代下收敛和稳定的等价性,其中迭代参数{βn}仅需lim sup n→∞βn〈k/L（L＋1）,这推广和改进了目前需假设lim n→∞ βn=0和两迭代程序初始点的取值需相同条件下的已有结果.     

非线性混合似变分不等式的扰动近似点-投影算法

In this paper we introduce a new perturbed proximal-projection algorithm for finding the common element of the set of fixed points of non-expansive mappings and the set of solutions of nonlinear mixed variational-like inequalities. The convergence criteria of the iterative sequences generated by the new iterative algorithm is also given. Our approach and results generalize many known results in this field.     

矩阵特征值的一类新的包含域

用盖尔圆盘定理来估计矩阵的特征值是一个经典的方法,这种方法仅利用矩阵的元素来确定特征值的分布区域.本文利用相似矩阵有相同的特征值这一理论,得到了矩阵特征值的一类新的包含域,它们与盖尔圆盘等方法结合起来能提高估计的精确度.