用矩阵的谱分解研究线性矩阵方程

本利用矩阵的谱分解来研究线性矩阵方程，并给出当A，B为简单矩阵(即可对角化方阵)时，方程AX-XB=C和X=AXB=C有解的充要条件及通解形式。     

广义投影型的超线性收敛算法

该文利用矩阵分解与广义投影等技巧，给出了求解线性约束的非线性规划的一个广义投影型的超线性收敛算法，不需要δ－主动约束与每一步反复计算投影矩阵，避免了计算的数值不稳定性，利用矩阵求逆的递推公式，计算简便，由于采用了非精确搜索，算法实用可行，文中证明了算法具有收敛性及超线性的收敛速度．     

封闭曲线上的奇异积分方程的样条间接逼近解法

利用复插值样条函数，给出了定义于光滑封闭曲线上一般的正则型奇异积分方程的样条间接逼近解法，证明了一致收敛性．对于其中的一类奇异积分方程，还给出了近似解和误差估计．     

样条的机械化求解

本文在逐次分解法的基础上，给出一种样条机械化求解方法．该方法对多项式样条，有理样条乃至更一般样条的研究都是十分有效的．它适用于三角剖分，矩形剖分乃至更一般的代数曲线剖分     

关于多项式系数微分方程复振荡理论的两个结果

本文证明了：如果ａ_ｋ－ｊ（ｊ＝１，…，ｋ）为多项式，ｄｅｇａ_ｋ－ｊ＝ｎ_ｋ－ｊ，存在某个ａ_ｋ－s（１≤ｓ≤ｋ）满足：当１≤ｊ＜ｓ时，ｎ_ｋ－ｊ／ｊ≤ｎ_ｋ－s／ｓ；当ｓ＜ｊ≤ｋ时，ｎ_ｋ－ｊ＜ｎ_ｋ－s－（ｊ－ｓ）．如果Ｆ≠０是整函数且满足σ（Ｆ）＝β＜（ｎ_ｋ－s＋ｓ）／ｓ，那么微分方程ｆ^（ｋ）＋ａ     

纵向数据下半参数工具变量模型的经验似然推断

本文研究纵向数据下半参数工具变量模型中回归系数的区间估计问题.首先利用B-样条方法逼近半参数模型中的非参数函数.为了处理内生变量和纵向数据的组内相关性,对模型中回归系数提出了基于工具变量和二次推断函数的有效经验对数似然比统计量,并证明所提出统计量渐近服从标准卡方分布,由此构造回归系数的置信域.     

矩阵损失下随机回归系数和参数的线性Minimax估计

对于一般的随机效应线性模型Y=Xβ+ε,这里β和ε分别是p维和n维的随机向量,且E(βε)=(Aa0),Cov(βε)=σ2(V10 0V2),(Vi≥0,i=1,2)我们定义了Sα+Qβ的线性Minimax估计,在一定条件下得到了Sα+Qβ在线性估计类中的Minimax估计,并在几乎处处意义下证明了它的唯一性.     

Long-time Convergence of Numerical Approximations for Semilinear Parabolic Equations （ Ⅱ ）

In this article we extend ours framework of long-time convergence for numeracal approximations of semihnear parabolic equations prorided in “Wu Haijun and Li Ronghua, Northeast. Math. J. , 16( 1 )(2000), 1-28“, to the Gauss-Ledendre full discretization. When apply the result to the CrankNicholson finiteelement full discretization of the Navier-Stokes equations, we can remore the grid-ratio restriction of “Heywood, J. G. and Rannaeher, R., SIAM J. Numer. Anal., 27(1990), 353-384“,and weaken the stability condition on the continuous solution.     

线性模型参数M估计的强相合性

本文研究线性模型中回归参数　Ｍ　估计的强相合性，　给出一些较弱的充分条件．　与陈希孺和赵林城的专著［１］中相应的结论比较，　这里给出的条件对矩的要求有较大的实质性改进．     

拟线性滞后型微分方程正解的存在性

本文研究了下面这种拟线性滞后型微分方程(g(u′)′+a(t) f (ut) =0 ,　　 0 1 ,满足非线性边界条件 .并且通过应用锥不动定理与阿尔采拉 -阿斯卡里定理 ,证明了上述方程至少存在一个正解 .