回归基础重视数学思想方法——对一道高考题解答情况的剖析与思考

剖析学生的活动产品，反思我们的教与学，是提高数学水平的有效途径之一．笔者有幸参加2005年全国高考数学江苏卷的阅卷工作．在完成阅卷后进行了随机抽样分析．下面就一道试题及考生的解答，主要从“双基”及数学思想方法这一“显”一“隐”两个方面作一些分析与思考．     

分位点随机配序抽样

该文针对统计计算中的某些随机模拟问题提出了分位点随机配序抽样法.该方法是由抽样分布的分位点和伪随机序复合构成的,适用于固定区域上多重积分的计算及随机变量的抽样.该文通过几个典型实例说明该方法在具体问题中的应用,并验证了该方法的计算精度.     

关于完备随机内积模中的Lax-Milgram定理的注记

设(S,X)为数域K上以σ-有限测度空间(Ω,A,μ)为基的完备的RIP-模,而且α:S×S→L(μ,K)满足如下条件:(A)存在ξ∈L (μ),使得a(p,q)ξ·X~p·X~q,p,q∈S;(B)a是coercive(即,存在η∈L (μ),使得a(p,p)η·X~p2,p∈S且μ({ωη(ω)=0})=0);(C)对每个q∈S,a(·,q):S→L(μ,K)是模同态,且对每个p∈S,a(p,ξq1 ηq2)=ξ-a(p,q1) η-a(p,q2),q1,q2∈S及ξ,η∈L(μ,K).则存在唯一的连续模同态A:S→S使A-1存在且μ-a.s.有界,还满足:(1)a(p,q)=XA(p),q,p,q∈S;(2)X~A-1(p)1ηX~p,p∈S.     

带ARMA(1,1)条件异方差相关的随机波动模型的MCMC算法

我们首先提出了一个带ARMA(1,1)条件异方差相关的随机波动模型,它是基本的随机波动模型的一个自然的推广.进一步,对于这一新模型,我们给出了一个马尔可夫链蒙特卡罗(M CM C)算法.最后,利用该模型的模拟数据,展示了M CM C算法在这种模型中的应用.     

一类随机图的演化

定义一随机图过程:如果图Gt-1不是完全图时,图Gt分别以概率p和q加一个点和一条有向边;如果图Gt-1是完全图时,则以概率1加一个点．研究图Gt顶点和边的概率分布以及当顶点数固定时,边数的期望界值估计．     

Large Deviations for Random Sums on Some Kind of Heavy-tailed Classes in Risk Models

This paper is a further investigation into the large deviations for random sums of heavy-tailed,we extended and improved some results in ref. [1] and [2]. These results can applied to some questions in Insurance and Finance.     

一类Itô型非线性时滞关联随机大系统的分散鲁棒控制

在非线性项满足全局Lipschitz条件下,本文研究了一类It(o)型非线性时滞关联随机大系统的分散鲁棒控制问题.系统的时滞是关于状态和控制输入的.基于Lyapunov泛函及线性矩阵不等式(LMI)的分析方法,得到了无记忆状态反馈控制器使整个时滞关联随机大系统可镇定的充分条件.     

平面上随机级数的性质

研究了平面上系数{Xn,n≥0}为(?)-混合序列在满足,(q>1)等条件下的随机级数的增长性及值分布,得到了比较好的结果．     

Dirichlet外问题与漂移布朗运动

利用Dirichlet外问题与漂移布朗运动之间存在的密切联系,对Dirichlet外问题提出了一种新的有效的概率数值方法,这种方法运用了解的随机表达式、布朗运动、漂移布朗运动以及球面首中位置和时间的分布等．     

离散抽样Gamma-OU过程的参数估计

平稳Gamma-OU过程是用于刻画金融资产波动的一类重要模型. 本文主要考虑基于离散观察的Gamma-OU过程的参数估计. 文中给出了强度参数λ的估计量及其收敛性，模拟显示这一估计是相当准确的. 在假设参数λ已被估计出来的条件下, 又研究了形状参数c和尺度参数α的最大似然估计, 其中关于这两个参数的似然函数是难于计算的. 通过Gaver-Stehfest算法, 我们构造了一个似然函数的具体估计序列, 它收敛于真实(但未知）的似然函数. 最大化这一序列可以得到收敛于真实最大似然估计的一列估计量, 并且这一估计序列具有与最大似然估计相同的收敛性. 模拟显示在大多数有关波动率的实际背景下, 我们的方法是非常准确的.