多心理账户下机构投资者的风险优化研究

从决策有限理性角度，引入行为金融理论于机构投资风险优化系统，对多心理账户条件下机构投资的风险优化设计进行了研究。以Friedman和Savage之谜为释例，对机构投资风险优化中的诸多非标准金融异像进行了解释。以Shefrin和Statman行为证券组合理论为核心，建立了多心理账户条件下机构投资的风险优化模型，为机构投资的风险优化实践提供了一种量化分析工具。     

稀疏过程在破产问题中的应用

本讨论一类人寿保险的风险过程，其中保单到达服从齐次Poisson过程。而描述退保及索赔发生的计数过程分别为这一过程的q-稀疏与p-稀疏．对此模型给出其破产概率的具体上界，并与其它一类风险模型进行比较．     

错在斜率进行时 妙在斜率避免后

斜率是研究直线问题的重要工具,它贯穿于整个直线与方程的始终.根据直线斜率的定义可知,当倾斜角θ≠90°时,斜率k=tanθ;当倾斜角θ=90°时,斜率k不存在.这说明直线一定有倾斜角,但不一定有斜率,很多利用直线斜率解决的问题,都要分斜率存在与不存在两种情况讨论.如果你轻视斜率不存在这种特殊情况,往往会导致错误;如果你避免设斜率而求解,有时又可能会出现妙解.1错在斜率进行时具体地说,下面几种情况下,极易发生错解:设含有斜率的方程形式时,用含有斜率的平行条件时,用含有斜率的垂直条件时,用含有斜率的夹角公式时,等等.1.1设含有斜率的方…     

An Additive Problem with Primes in Arithmetic Progressions

In this paper, we extend a classical result of Hua to arithmetic progressions with large moduli. The result implies the Linnik Theorem on the least prime in an arithmetic progression.     

培养学生创造个性的策略实践与研究

“教学”的基本含义是“教学生会学” .要使学生会学的必要条件是培养学生学数学的兴趣、会思维 .其核心是会发现问题、会用知识去解决问题 ,而这一切的关键是如何培养学生的创造性个性 .以下是我在初中数学教学中的一些体会 .策略之一 :引导学生头脑风暴 ,培养其开放性开放性表现为对新事物比较敏感 ,不保守 ,不墨守成规 ,有一种探新精神 .头脑风暴也称集体思维法 .实施办法是 ,教学中可根据教学需要 ,对某个问题组织小组探讨 ,通过相互启发、激励 ,让创造性设想发生连锁反应 ,产生共振 ,形成更多的创造性设想 .一般地 ,设想出的方案越多 ,…     

线性均衡约束最优化的一个广义投影强次可行方向法

本文讨论带线性均衡约束最优化问题,首先利用摄动技术和一个互补函数将问题等价转化为一般约束最优化问题,然后结合广义投影技术和强次可行方向法思想,建立了问题的一个新算法.算法在迭代过程中保证搜索方向不为零,从而使得每次迭代只需计算一次广义投影.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,并对算法进行了初步的数值试验.     

高阶特征线性及其与semi-Lagrangian方法的比较

特征线性与semi-Lagrangian方法都是处理流体方程时间离散的两种有效的方法．它们比经典的半隐格式，如Backward-Euler／Adams-Bashforth方法有更好的稳定性．本提出一种基于高阶空间离散的特征线法，通过稳定性，精度和计算复杂性与semi-Lagrangian方法进行比较，分析了高阶特征线法的有效性和适用性，并从数值试验上对分析结果进行验证．     

应用自动微分的Newton-PCG算法

一类新的使用符号微分的Newton-PCG型算法在文献[1]和[2]被导出来了。本文建立和研究应用自动微分的相应的Newton-PCG算法，理论分析和数值实验结果显示应用自动微分之后，目标函数的维数或复杂性越大，Newton-PCG算法对Newton法的改进越显著。     

问题88

零向量是一个特殊向量．有这样一个命题：零向量与任意非零向量方向相同．关于其真假有两种不同的观点。     

二维椭圆型方程反问题中优化算法的比较

近年来，决定椭圆型方程系数反问题在地磁、地球物理、冶金和生物等实际问题上有着广泛的应用．本文讨论了二维的决定椭圆型方程系数反问题的数值求解方法．由误差平方和最小原则，这个反问题可化为一个变分问题，并进一步离散化为一个最优化问题，其目标函数依赖于要决定的方程系数．本文着重考察非线性共轭梯度法在此最优化问题数值计算中的表现，并与拟牛顿法作为对比．为了提高算法的效率我们适当选择加快收敛速度的预处理矩阵．同时还考察了线搜索方法的不同对优化算法的影响．数值实验的结果表明，非线性共轭梯度法在这类大规模优化问题中相对于拟牛顿法更有效．