既不离散也不连续的随机变量

讨论了既不离散也不连续的随机变量 ,并纠正了有关文献中关于连续型随机变量定义中的错误 .     

关于可达矩阵的求法探讨

在《离散数学》、《图论》课程中 ,用矩阵表示图时 ,涉及到一类重要的矩阵——可达矩阵 ,它是判别图中任意两点是否有通路的重要手段 ,也是求强分图的重要方法 ,但是可达矩阵的求法比较复杂 .本文针对这一问题 ,对可达矩阵的求法进行了改进 ,提出了一种简单可行的算法 .     

求解P0函数互补问题的一种微分方程方法

本针对P0函数互补问题，给出了一种微方程方法，并且证明了P0函数互补问题的解是微分方程系统的渐进稳定平衡点。在适当的假设条件下，证明了所给出的算法具有二次收敛速度。几个数值例子表明了该算法的有效性。     

全纯函数族的正规定则

Let f be a holomorphic function on a domain D Lontaiu in C, and let a be a finite complex number. We denote by -↑Ef/(a) = {z ∈ D : f(z) = a, ignoring multiplicity} the set of all distinct α-points of f. Let F be a family of holomorphic functions on D. If there exist three finite values a, b(≠ O,α) and c(≠ O) such that for every f ∈F, -↑Ef′/(0) Lontain in -↑Ef(α） and -↑Ef′ (b) Lontain in -↑Ef(c), then F is a normal family on D.     

基于矩阵初等变换的n元函数极值的快速判别法

给出了 n元函数极值的一个充分条件 ,并结合矩阵的初等变换建立了 n元函数极值的一种快速判别法 ,最后给出了一个例子     

平衡规划问题的熵函数方法及其在混合交通流中的应用

将参变极值问题的极大熵函数方法应用到求解平衡规划问题中,通过先验分布信息和Kullback熵概念,给出了平衡规划问题基于Kullback熵表示的熵函数求解方法,并将平衡规划的极大熵函数方法应用于求解混合交通平衡分配问题．     

一类Lagrangian对偶问题的零对偶间隙性质及其最优路径的收敛性

针对一般的非线性规划问题,利用某些Lagrange型函数给出了一类Lagrangian对偶问题的一般模型,并证明它与原问题之间存在零对偶间隙．针对具体的一类增广La- grangian对偶问题以及几类由非线性卷积函数构成的Lagrangian对偶问题,详细讨论了零对偶间隙的存在性．进一步,讨论了在最优路径存在的前提下,最优路径的收敛性质．     

用点到直线距离公式解决与函数相关的问题

点P（x，y）到直线Ax＋By＋C=0距离为d=｜Ax＋By＋C｜/√A^2＋B^2,当P（x，y）在函数y=f（x）上时，该公式变为d=｜Ax＋Bf（x）＋C｜/√A^2＋B^2,本文通过引进函数y=f（x），借助该公式解决一些与函数相关的问题．     

混合指数更新模型下平均折现惩罚函数

本文讨论了以混合指数分布为点间间距的更新风险模型下平均折现惩罚函数, 在简单条件下, 利用Dickson and Hipp (2001)中引入的变换方法, 得到了平均折现惩罚函数的Laplace变换的精确表达式.