广义风险过程中渐近方差的非参数估计

本文对广义风险过程中的渐近方差作了非参数估计,得出并证明了两个定理,为广义风险过程中破产概率的区间估计作了理论准备．     

生长曲线模型中回归系数阵的极大似然估计的精确分布

对于生长曲线模型,基于理论发展和应用效果的考虑,本文引入了Gauss型误差．在此误差下,本文研究了模型中回归系数阵的极大似然估计的精确分布,求出了此分布的密度和特征函数．     

多值渐近φ-半压缩型映象三步迭代集合序列的强收敛性

利用新的分析方法,在任意实Banach空间中证明了具(随机性)误差的三步迭代集合序列强收敛于多值渐近Φ-半压缩型映象的不动点集．得到一些新的结论．     

带松弛项的单个守恒律方程解的时态渐近性质

本文研究一维空间中带松弛项的单个守恒律方程解的大时间状态估计.在松弛项满足耗散条件下通过对线性化方程Green函数的逐点估计得到方程解在时间充分大时的衰减估计,并由此反映出“弱”惠更斯原理.     

两种群竞争模型的奇摄动群

本文应用多重尺度法构造出非线性微分方程组的解的渐近展开式。并用微分不等式的技巧，证明原问题的解的存在性，且给出解的一致有效渐近估计．     

随机删失场合部分线性模型中的核光滑方法

考虑模型Ｙ＝Ｘβ＋ｇ（Ｔ）＋ｅ。其中ｇ为［０，１］上的未知光滑函数，β为一维待估参数，为不可观察误差．当观察受到随机删失时，本文基于核光滑和综合数据方法导出了β和ｇ的估计βｎ＊和ｇｎ＊证明了βｎ＊的渐近正态性，并获得了ｇｎ＊的非参数收敛速度Ｏ（ｎ－１／３）     

一类多维的非线性Schrdinger方程组的初边值问题

本文考虑一类具有耗散与磁场效应的多维非线性Schrdinger型方程组的初边值问题。使用积分估计(包括L~p—L~q估计)证明了整体解的存在性。     

从渐近修正Kohn-Sham轨道计算电子相关化的分子间作用能项

对称性匹配微扰理论(symmetry-adapted perturbation theory, SAPT)能把总作用能分解成有物理意义的各作用能项, 是了解分子间力的基本手段. 本工作的开展是因为目前标准SAPT方法无法计算含能大体系的作用能项. 对于大体系而言, 基于Kohn-Sham轨道的SAPT(SAPT(DFT))具有高的计算效能, 但对作用能项的计算效果却不佳. SAPT(DFT)的缺陷产生于常用交换-关联势的错误渐近特性. 为了消除这些缺陷, 借助于van Leeuwen 和 Baerends(LB)模型势及Fermi-Amaldi (FA)类型势, 把两种渐近修正技术应用于三个供测试的二聚体小体系(He₂, HF₂和(N₂)₂)和一组处于不同分子间距的硝酰胺二聚体体系. 结果显示: 当使用新近发展的依频密度极化率(frequency-dependent density susceptibilities, FDDS)技术用于计算色散能时, FA渐近校正方案非常有效地克服了SAPT(DFT)中的缺陷, 并比LB校正具有更好的精度. 经FA校正的SAPT(DFT)方法能够正确地定量预测所有测试系统结合能的趋势, 并且与标准的SAPT相比, 大大减少了计算代价. 这个方法成功应用于硝酰胺二聚体表明: 此方法在精确计算更大的体系, 如含能体系的分子间力方面很有潜力.     

病态分析体系有偏估计的研究

运用广义岭估计和Ｌｉｕｋｅｊｉａｎ提出的有偏估计，对病态分析体系进行了数值模拟和实际光度测定，结果表明，广义岭估计显优于最小二乘估计，Ｌｉｕｋｅｊｉａｎ法有功效，可和为解析病态分析体系的化学计量学方法。     

基于逆概率加权和插补的Mallows模型平均方法

数据缺失是实际数据分析中一个常见的问题.文章将逆概率加权方法与插补方法结合,提出了一种Mallows模型平均方法以处理数据缺失问题,并证明了该方法得到的估计量在实现最小平方误差的意义下能渐近地达到最优.相比于传统的逆概率加权方法,文章的方法不仅可以充分利用观测信息,并且能够应用于非随机缺失的情形.相比于完全基于插补的方法,文章的方法继承了插补方法的一些优势,同时能够避免因错误地插补较大的数据块而产生的偏差.通过数值模拟,首先验证了三种简单的插补方法满足渐近最优性成立的条件,之后将文章提出的Mallows模型平均方法与已有的应用于缺失数据的模型平均方法进行比较,结果表明,所提出的新方法在大多数情况下优于已有的其它模型平均方法.最后,将新方法应用于平均寿命数据,实证结果进一步表明新方法较已有模型平均方法更为稳健.