带吸收系数的正倒向随机微分方程的可解性

利用叠代估计方法研究带吸收系数的正倒向随机微分方程的可解性,在正向随机微分方程的扩散系数可以退化的情形下,证明了适应解的存在性和唯-性,也研究这类正倒向随机微分方程与偏微分方程的联系.     

基于Bootstrap的厚尾相依序列持久性变点检验

基于修正方差比率函数给出一种检验厚尾序列持久性变点的统计量.在无变点的假设下得到了统计量的渐近分布.为避免检验渐近分布中的厚尾指数,构造Bootstrap抽样方法来确定渐近分布的经验临界值.数值模拟研究结果说明修正方差比率统计量及Bootstrap抽样方法的有效性.     

初始点任意的一个非线性优化的广义梯度投影法

广义投影算法的优点是避免转轴运算。它成功地给出了线性约束问题、初始点任意的只带非线性不等式约束问题，以及利用辅助规划来处理带等式与不等式约束问题的算法．后者完满地解决了投影算法对于非线性等式约束问题的处理，但要求满足不等式约束的初始点．本文据此利用广义投影与罚函数技巧给出了一个初始点任意的等式与不等式约束问题的算法，省去了求初始解的计算，并保持了上述方法的优点，证明了算法的全局收敛性     

高等教育经费投入对经济增长的驱动力影响实证研究——基于西北五省数据的LMDI分解

以高等教育为主体的人力资本投入对地区经济增长具有推动力已成为经济发展在理论和实践上的普遍认识.首次将LMDI分解法引入高等教育经费投入与GDP增长之间的动态关系实证研究,通过构建GDP总量分解模型,深入分析二者之间内在的因果驱动关系.分析结果表明,对我国而言,代表高等教育经济投入总量的活动效应对GDP变动贡献最大,是主要驱动力;代表教育经费在区域问分布的结构效应对GDP变动影响很小;代表单位教育经费驱动效率的效率效应对GDP增长起到了重要促进作用.     

粘弹性方程全离散化有限体积元格式及数值模拟

本文利用有限体积元方法研究二维粘弹性方程, 给出一种时间二阶精度的全离散化有限体积元格式, 并给出这种全离散化有限体积元解的误差估计, 最后用数值例子验证数值结果与理论结果是相吻合的. 通过与有限元方法和有限差分方法相比较, 进一步说明了全离散化有限体积元格式是求解二维粘弹性方程数值解的最有效方法之一.     

一个包含Z（n）和D（n）函数的方程及其它的正整数解

对于任意正整数n,著名的伪Smarandache函数Z（n）定义为最小的正整数m使得n｜m（m＋1）／2．而数论函数D（n）定义为最小的正整数m使得n｜d（1）d（2）d（3）…d（m）,其中d（n）为Dirichlet除数函数．本文的主要目的是利用初等方法研究一类包含伪Smarandache函数Z（n）和数论函数D（n）的方程2^z（n）=D（n）的可解性,并获得了该方程的所有正整数解．     

两种推理方法QIP和FSI的鲁棒性结果及其比较

基于逻辑相似度和剩余蕴涵,研究了五蕴涵推理方法(QIP)和相似度推理方法(FSI)的鲁棒性,给出了在四个常用蕴涵下QIP的鲁棒性的具体结果,以及基于修正的Kleene蕴涵的FSI的鲁棒性结论,并且对这两种推理方法的鲁棒性进行了初步的比较.     

投入产出系统的完全需要系数矩阵的简化计算方法

对大型投入产出系统进行经济结构分析，需要考虑对投入产出系统的分解，由最终产品确定总产品，需要计算完全需要系数矩阵（I－A）^-1。由于投入产出系统的分析和计算的工作量主要集中于（I－A）^-1，本文给出了矩阵（I－A）^-1的简化计算方法，它具有非常的实际意义。     

基于增广Lagrange函数的RQP方法

Recursive quadratic programming is a family of techniques developd by Bartholomew-Biggs and other authors for solving nonlinear programming problems.This paperdescribes a new method for constrained optimization which obtains its search di-rections from a quadratic programming subproblem based on the well-known aug-mented Lagrangian function.It avoids the penalty parameter to tend to infinity.We employ the Fletcher‘s exact penalty function as a merit function and the use of an approximate directional derivative of the function that avoids the need toevaluate the second order derivatives of the problem functions.We prove that thealgorithm possesses global and superlinear convergence properties.At the sametime, numerical results are reported.     

非线性最小二乘问题的信赖域方法

本文提出一个新的非线性最小二乘的信赖域方法,在该方法中每个信赖域子问题只需要一次求解,而且每次迭代的一维搜索步长因子是给定的,避开一维搜索的环节,大大地提高了算法效率.文中证明了在一定的条件下算法的全局收敛性.