Global Existence of Solutions and Lower Bound Estimate of Blow-Up Time for the Keller-Segel Chemotaxis Model北大核心CSCD

A macroscopic nonlinear Keller-Segel model for chemotactic cell migration was considered, where the existence region of the model is a bounded convex one on Ω ⊂ RN(N≥2). The global existence of the solution on Ω ⊂ R3 was obtained by means of the energy estimate method. The lower bound of the blow-up time was proved for N = 3 and N = 2. © 2022 Editorial Office of Applied Mathematics and Mechanics. All rights reserved.     

Schrödinger方程的连续时空有限元方法

本文讨论Schr?dinger方程的连续时空有限元方法,通过引入相应的时空投影算子,利用实部虚部分离技巧,得到了变量u在时间节点处的L²范数,以及u和u_t的全局L²(H¹)和L²(L²)范数意义下的最优误差估计结果.该文的结论对进一步探索和设计Schr?dinger方程的数值算法是有益的.     

一般增长曲线模型参数阵的BLU估计

考虑一般增长曲线模型：Ｙ＝Ｘ１ＢＸ２＋εＥ（Ｖｅｃ（ε））＝０Ｖ（Ｖｅｃ（ε））＝σ２ＶＩｎ（Ｖ０）本文对任一可估函数ＫＢＬ给出了它的ＢＬＵ估计（最佳线性无偏估计），并得到了方差σ２的一个无偏估计．     

垂直水声通信中的伪随机序列精确定时算法*

针对垂直水声通信中时变多普勒引起的定时偏差问题,研究一种基于伪随机序列的迭代定时估计及补偿算法。该方法利用伪随机序列作为同步信号,分三步估计时变多普勒：采用低复杂度的模糊函数法粗补偿接收信号内的平均多普勒;通过迭代插值法实现残留时变多普勒的精确估计及补偿;利用基于信道相关函数的相位信息,纠正均衡后信号的偏转相位。为实现高阶海试数据的有效解调,采用基于伪随机序列均方误差的多通道加权合并方式,获得空间分集增益。仿真及海试数据处理结果证明所提方法具有良好的时变多普勒估计及补偿性能,同时对30个通道内的1024QAM数据进行合并处理,在500 m的通信距离下,误码率为0.04,信道容量达到7.6 bits/symbol。与传统数据帧结构相比,无需使用线性调频信号,可以提高有效数据传输率。     

一致连续的伪单调变分不等式问题的外梯度投影算法

考虑了经典变分不等式问题的外梯度投影算法.基于Fan和Qin提出的带惯性项的外梯度投影算法,在映射是伪单调和一致连续的假设下,证明了算法弱收敛到变分不等式问题的解.同时,数值实验验证了算法的适用性.所得结果改进和推广了最新文献中主要结果.     

中国银行间拆借利率扩散模型的极大拟似然估计

本文用极大拟似然估计法估计了中国银行间市场七天拆借利率扩散模型的参数。并用自助法对众多不同的模型进行了广义拟似然比检验。结论表明:中国货币市场利率具有均值回复效应:利率敏感系数γ值为1.421265,对利率水平具有较高敏感性。     

变系数计量经济学联立模型的局部线性工具向量估计及其性质

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用。本文首次提出了我国宏观经济的一类变系数联立模型,并建立了函数系数的局部线性工具向量估计,同时在时间点列固定设计、经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质。与我国宏观经济经典线性联立模型相比,变系数联立模型拟合效果更优。另外它也有助于克服我国宏观经济数据不多而造成的非参数方法应用困难的现实情况。     

一类球型区域上变系数反向热传导问题

考虑了一类球型区域上变系数反向热传导问题.这个问题是不适定的,即问题的解(若存在)并不连续依赖于测量数据.构造了投影迭代正则化方法,得到了该反问题的正则近似解,同时给出了在先验和后验参数选取规则下精确解与正则近似解之间的收敛性误差估计.最后,通过数值结果验证了该方法的有效性.     

一致空间的理想导集映射

本文介绍一致空间的理想导集映射,并对这些映射的像展开研究.同时,介绍I-Hurewicz有界性的概念,研究I-Hurewicz有界性的基础拓扑运算性质.最后,得到一致空间中I-Hurewicz有界性的一个等价刻画.     

高维Cotes优化积分数值算法及其余项估计

利用一维Cotes公式及高维积分Cartesian积空间上的求积法则,将Cotes公式推广到了n维空间上,并给出了简单的误差估计.该公式具有比文[4],[5],[6]相关结果更小的误差和更高的收敛阶等优点.