Zn Belavin模型的反射矩阵

本文得到了Zⁿ Belavin模型反射矩阵的矩阵元表达式,在退化到三角极限后,得到了非对角的三角统计模型的反射矩阵.     

在LEPⅡ及NLC能量下e+e—→bb Z0 和 tt－Z0过程中Higgs粒子的观测效应

根据最小标准模型及双Higgs二重态的扩展标准模型理论,计算了LEPⅡ以及NLC能量下e⁺e^—→bb Z⁰ 和 tt－Z⁰的总截面和微分截面以探求Higgs粒子的观测效应.我们发现,只要Higgs粒子的质量M_H≤140GeV,对e⁺e^—→bb Z⁰的测量就能清楚地提供Higgs粒子的信息.然而对e⁺e^—→tt－Z⁰,不论Higgs粒子是轻或重,它的效应都被淹没在弱电过程的本底中,没有观测的可能.     

薛定谔猫态的产生与探测及其对Jaynes-Cummings模型的影响

利用大失谐情况下的简并喇曼过程和双光子Jaynes-Cummings模型来产生电磁场中的宏观量子叠加态,即薛定旋风谔猫态,并探讨如何用零频检测的方法来探测这些态。研究了当电磁场初态为薛定谔猫态时,对强度耦合的Jaynes-Cummings模型中原子反转的崩塌与再生现象的影响,将在以相干态为初态所产生的原子反转的崩塌区产生不同程度的再生现象。 关键词：     

体温计模型的临界行为

提出一个可用离散朗之万方程描述的体温计模型.该体温计的特点是其温度示数只能随外界温度的升高而上升,当外界温度降低时,其示数却不能下降.根据体温计示数这种只升不降的特点,定义了“停顿”事件.用随机行走的理论解析地推导了停顿时间分布函数数值模拟和解析结果都显示这种分布函数呈幂律形式D(s)∝s^-ξ,揭示出在这一过程中所表现出的临界性. 关键词：     

带偏好DEA在“科学研究基金”管理中的应用研究

将带偏好锥DEA理论引入科学研究基金管理中,在包含"拥挤"迹象的生产可能集基础上建立了三个带偏好锥的平行网络结构DEA模型,对科研基金投入后产生的"成效"进行评价.这些模型分别从三个层面探讨了科研基金使用效率、分配合理性,以及最佳基金预算的确定方法.     

稀疏过程下变破产下限多元相依风险模型的破产概率

研究了稀疏过程下多元相依风险模型在假定变破产下限的破产概率,其中索赔产生时依赖概率ρ的可能性同时产生一次续保,即续保过程是索赔的ρ-稀疏过程.运用鞅方法得到了当破产下限为某些特征函数时破产概率所满足的不等式或破产概率的具体表达式.     

基于SD的煤炭矿区节能减排仿真与调控

煤炭矿区在生产煤炭能源的同时,会产生大量的能耗和排放,而降低煤炭产量必然会影响矿区的经济效益.如何协调经济发展与能源消耗、污染排放之间的矛盾,是煤炭矿区亟待解决的难点问题.通过分析煤炭生产各环节节能与减排要素、煤炭矿区节能减排系统的复杂结构和系统内部的动态反馈机制,建立了煤炭矿区节能减排系统动力学模型,并对煤炭矿区不同的发展方案进行了仿真模拟.结果表明,矿区总投资、煤炭生产投资、环保投资、各种吨煤能耗量等因素在煤炭矿区节能减排系统中发挥了重要的影响作用;可以通过增加矿区总投资,优化煤炭生产投资与环保投资比例,降低吨煤能耗量来达到矿区经济与节能减排协调发展的状态.     

具有垂直传染的SEIA传染病模型的稳定性

建立和研究一类具有垂直传染的SEIA传染病模型,得到模型基本再生数R₀的表达式,运用Lyapunov函数和第二加性复合矩阵理论证明了当R₀〈1时无病平衡点全局渐近稳定,当R₀〉1时地方病平衡点全局渐近稳定.     

2011年研究生建模竞赛B题的评阅综述

本题从一项科研项目中提炼、并结合目前成为关注热点的隐身技术而设计,侧重于数学建模.结合题中的2个问题,可以抽象出3个平时比较少见的数学模型:几何模型,反射投影模型和积分方程模型.在竞赛中,前2个模型都有部分同学正确地得出,可惜的是,问题2所要求的积分方程模型,在近500份答卷,却无人得出,甚为遗憾.问题2属于一个需要同时确定数个彼此关联影响的函数的问题,处理这样问题的基本方法是建立以这些函数为变量的方程组,在这里由于确定相互影响的定量关系必须用积分,所以最终得出的是一个积分方程组.微分积分是大学数学中最基本最重要的概念和方法,由此不难看出,我们的基础教育中的弊病与问题,这需要引起有识之士们的反思.     

Empirical likelihood analysis of longitudinal data involving within-subject correlation

In this paper we use profile empirical likelihood to construct confidence regions for regression coefficients in partially linear model with longitudinal data. The main contribution is that the within-subject correlation is considered to improve estimation efficiency. We suppose a semi-parametric structure for the covariances of observation errors in each subject and employ both the first order and the second order moment conditions of the observation errors to construct the estimating equations. Although there are nonparametric estimators, the empirical log-likelihood ratio statistic still tends to a standard ?? _p ² variable in distribution after the nuisance parameters are profiled away. A data simulation is also conducted.