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本文利用伯努利数建立了二项分布值和超几何分布值的快速计算公式,这些公式计算的结果精确度高,而且非常便于计算机编程. 相似文献
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本文研究二参数 d 维 Ornstein-Uhlenbeck 过程 X(t)(t∈R_+~2)的象集 X(E)的性质,得到了 X(E)的 Hausdorff 维数,并证明了若 dim E>d/2,则 X(E)的 Lebesgue测度 a.s.大于0,且对于几乎所有的θ∈[0,2π]若,θ(E)(?)CR_+~2,则 X(θ(E))a.s.具有内点。 相似文献
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箱覆盖问题是NP困难问题中的经典问题,得到了广泛地研究,九十年代以来,半定松驰策略被用来求解组合优化问题,取得了很好的结果[13],本文首次给箱覆盖问题的半定松驰算法,算法的理论分析结果表明它适合于求解大规模的箱覆盖问题。 相似文献
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半群K(n,r)中的幂等生成元 总被引:1,自引:0,他引:1
设Singn是由一个n元集上的所有奇异变换所构成的奇异变换半群,I是由Singn中一些亏数为1的幂等元组成的集合,Howie利用有向图证明了:I是Singn的一个生成集当且仅当与其相应的有向图D(I)是强连通的完全图,本文利用多重有向图将这一结果推广到Singn的每个理想K(,r)上。 相似文献
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一种区间数的因子分析技术及其在证券市场中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的因子分析技术能够有效地对高维变量空间进行降维处理,但它对于样本空间却缺乏行之有效的降维效果.为了解决这一问题,一种针对大量样本数据、新的因子分析技术———区间数因子分析技术(intervaldatafactoranalysis,IFA)被提出并得到了迅速的发展。IFA方法对传统的数据概念做了本质性的扩张,运用'数据打包'的理念,对海量原始数据在不破坏其原有内在逻辑关系的前提下,可以进行变量和样本点维度的双重降维。本文详细阐述了区间数因子分析技术的原理,并以中国股票市场为案例研究背景,结果表明IFA分析技术对大规模多维数据系统做综合简化是十分有效的。 相似文献