双奇次有限元的渐近准确误差估计

§1.引言 近年来自适应有限元方法无论在数学理论还是在实际应用方面都已得到迅速发展.I.Babuska 等首先提出了双线性单元(p=1)的h型自适应方法.此后作者与Babuska又发展了双二次单元(p=2)的h型自适应方法并进行了一系列数值计算.这些成果已被应用于美国马里兰大学的自适应有限元程序FEARS中.自适应方法的基础在于对有限元近似解作后验误差估计,这些估计应是便于计算的.作者在[5]中已对任     

也谈“心理状态数”的估计

读了董、宋两位同志的“心理状态数矩法估计”(见本期)一文,觉得该文提出了一个在实用上有意义的问题,二位用知法推导出了有关的估计,形式也比较简洁便于计算,有其一定的优点,另一方面,也感到还有些可进一步探讨的问题,因此写了这篇小文,供对此问题有兴趣的同志参考.董、宋两位同志所提出的统计模型是:有独立随机样本Y1,…,Yn,它来自参数c和б的,以为概率密度的总体,要估计c。此处0≤c≤2, б>0,他们提出了矩估计法,本文先来考察极大似然估计法,并指出其优点。 1.极大似然估计法 样本Y1,…,Yn的似然函数是其中m是Y1,…Yn中不大于0的个数,…     

发展方程初边值问题的高阶差分-边界积分方程法及误差分析

本文结合差分方法与边界积分方程方法,提出并研究了一类新的求解发展型方程初边值问题的高阶差分与边界积分方程耦合数值方法.对于有界区域问题与无界区域问题给出了数值计算格式及其误差的先验估计.     

关于两参数Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布统计分析的2个注记

通过Monte-Carlo模拟说明目前用于求解两参数Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布尺度参数的2种方法可能无法得到尺度参数的区间估计.进一步指出,在利用广义枢轴量法给出尺度参数以及参数函数的置信区间过程中存在错误,并用反例进行了说明,同时给出了正确的证明.     

最小比特相空间混沌扩频序列及其测度

混沌信号检测是混沌扩频通信系统同步和系统辨识的主要问题。首先基于混沌信号的最小相空间(MPSV)特性,构建了一种新的混沌扩频序列线性映射生成方法;进而提出了一种最小比特相空间(MBPSV)测度。引入数字调制、信道的记忆非线性失真和高斯加性噪声,计算了混沌扩频接收机中频信号的MBPSV测度。对比分析了3种形式MBPSV测度检测接收信号的有效性和鲁棒性。结果表明:乘积项累加形式在低信噪比下优于扩展向量累加与直接累加;数字调制与非线性失真对测度干扰趋于零;可用于混沌通信信号检测与系统辨识。