线性不对称损失时非正态分布过程均值优化

针对常见的两种非正态分布———梯形分布和三角分布，研究线性不对称质量损失时其过程均值的优化问题，建立了梯形分布在五种不同情况下线性不对称质量损失的数学模型，基于以上模型给出了线性不对称质量损失时梯形分布最优过程均值的确定方法；研究三角分布在四种不同情况下线性不对称质量损失的数学模型，并给出了线性不对称质量损失时三角分布最优过程均值的确定方法。最后，用实例验证本过程均值优化模型的有效性。实例表明，应用线性不对称损失函数，适当的改变过程均值，可以有效地降低产品的质量损失，通过调整工艺过程将获得最佳经济效益。     

再谈Minc-Sathre不等式的上下界

用调和平均值、均值不等式之间的关系及对数平均不等式,对Minc-Sathre不等式的上下界进行改进,使结论更精确.     

关于“巧用均值不等式求条件分式最值”的再讨论

李老师在文[1]中使用均值不等式来求解几类条件分式最值问题.但其求解过程较繁琐,构造性太强,因而不易为中学生所理解、掌握.本文重新考虑了文[1]中几类问题,通过权方和不等式给出了他们的简单证明.     

关于“巧用均值不等式求条件分式最值”的再讨论

李老师在文[1]中使用均值不等式来求解几类条件分式最值问题．但其求解过程较繁琐，构造性太强，因而不易为中学生所理解、掌握．     

三次Gauss和及二项指数和的混合均值

我们用三角和的性质研究一类三次Gauss和与两项指数和混合均值的计算问题,并给出一个精确的计算公式.     

“组装法”证明对称不等式

随着科技的进步,如今大型桥梁、地铁等都是采用分段施工、整体合拢的“组装”建造模式.其实,在解决数学问题时,尤其是证明那些外形结构相似的对称(或对称轮换)不等式,也可以借鉴上述模式:先精心分割成对称的局部,紧盯整体的目标和方向,最后有机融合于一体,我们把这种方法称为“组装法”.1.几个案例     

基于偏Laplace正态数据下位置、均值回归模型的参数估计

参数估计是一种基本的统计推断形式,也是统计学的一个重要分支.在分析偏态数据时,我们比较关注数据的众数、中位数和均值,但是偏Laplace正态数据的众数和中位数难以精确求出,因此用位置参数来近似代替.故本文提出偏Laplace正态数据下位置和均值回归模型,并研究该模型的参数估计,模拟和实例研究结果表明本文提出的模型和方法是科学合理的.     

有效因子综合偏好强度与CVaR整合优化模型

本文从股票多维特征因子中选择有效因子,融合形成最大化有效因子综合偏好强度(IPS)的附加理性,构建并验证IPS-均值-CVaR投资组合优化模型。基于沪深300股2006~2015年数据分析显示:(1)有效因子IPS投资组合优越于单因子投资组合;(2)IPS方法相较于因子打分法,具有更优的多维数据整合功效;(3)IPS-均值-CVaR投资组合优化模型相对于均值-CVaR模型具有更优越的资产选择能力,也拓展了投资组合模型的多维数据处理能力和适用性。     

对《数学问题1885的推广与再研究》一文的存疑

《数学通报》2011年第12期上有篇文章《数学问题1885的推广与再研究》,两位作者对《数学通报》第1885号数学问题作了深入研究和推广,得到的结果非常有意义,笔者仔细拜读之后,受益匪浅,但是,同时也发现了该文中的一些错漏,特撰文指出.1二次型半正定的等价条件     

广义黏性逼近方法及其应用

黏性逼近方法在非扩张映射不动点问题的研究中扮演着重要的角色。提出了一类广义黏性逼近方法，在一定条件下，证明了该算法的收敛性.作为应用，将所得的收敛性结果应用于求解约束凸优化问题与双层优化问题。