最优多期比例再保险策略的必要条件

研究最小化保险公司破产概率的最优多期比例再保险策略,给出了保险公司最小破产概率的一个递归表达式,证明了可用动态规划方法求解此类问题.在此基础上,我们推导出最优多期比例再保险策略的几个必要条件.     

“x≥a,x≤2无解”即“a≤x≤2不成立”吗？

众所周知,"{x≥a x≤2无解"即"{x≥a x≤2的解集是φ",那么"a≤x≤2不成立"又是什么意思呢?     

半无限规划的一阶最优性条件和牛顿型算法

在Fischer-Burmeister非线性互补函数的基础上,得到了半无限规划问题的一个新的一阶必要条件,并将半无限规划问题转化成一个光滑的无约束优化问题,给出了适合该问题的一个Damp-Newton算法,数值例子表明:算法结构简单,数值计算有效.     

含边界在内的一般极值的必要条件与拉格朗日乘数法

讨论包括定义域边界点在内的极值,称为一般极值.对可导的一元和多元函数给出了一般极值点的必要条件,这些必要条件与经典极值的必要条件是相容的.还利用一般极值的必要条件导出了条件极值的拉格朗日乘数法.     

封面故事

水是生命发生的必要条件.地球在太阳系所处的位置使得水的保持成为可能,而水能够以液态、固体和气态三种方式在地球上存在则让地球建立起有效的水循环.水能够孕育生命还得益于水的许多特殊性质,比如固体水,冰,就比水     

Asymptotics for the Tail Probability of Random Sums with a Heavy-Tailed Random Number and Extended Negatively Dependent Summands

Let {X,X_k:k≥1} be a sequence of extended negatively dependent random variables with a common distribution F satisfying EX 0.Let r be a nonnegative integer-valued random variable,independent of {X,X_k:k≥1}.In this paper,the authors obtain the necessary and sufficient conditions for the random sums S_r =(?)X_n to have a consistently varying tail when the random number t has a heavier tail than the summands,i.e.,(P(Xx))/(P(r x))→0as x→∞     

两大部类扩大再生产的充分必要条件与求解

两大部类扩大再生产的充分必要条件也就是马克思扩大再生产公式有解的充分必要条件.直到目前,由于还没有严谨地提出对于扩大再生产公式的一般求解方法,因而也没有严格地确定扩大再生产的充分必要条件.本文基于已经有研究获得的扩大再生产的一个必要条件,建立一种求解扩大再生产问题的一般方法,从而证明这个必要条件能够成为充分条件,由此确定它是充分必要条件.进而使用变量替换法,给出了通过直接求解两个部类的剩余价值积累率而求解扩大再生产问题的另一种方法.最后引用《资本论》中的两个实例,对所给出的两种求解扩大再生产问题的一般方法做了计算验证.     

与年龄相关的非线性种群系统的最优收获控制

讨论与年龄相关的一类非线性种群系统的最优收获控,运用泛函分析的Mazru's定理证明了最优收获控制的存在性,利用G-微分和Lions的变分不等式理论,导出了控制为最优的必要条件,得到了由积分-偏微分方程和变分不等式组成的最优性组,由最优性组确定最优控制.     

General admissibility for linear estimators in a general multivariate linear model under balanced loss function

A generalization of Zellner’s balanced loss function is proposed. General admissibility in a general multivariate linear model is investigated under the generalized balanced loss function. And the sufficient and necessary conditions for linear estimators to be generally admissible in classes of homogeneous and nonhomogeneous linear estimators are given, respectively.