Hilbert-Schmidt框架的一些新的不等式（英文）

本文利用由两个Hilbert-Schmidt Bessel序列生成的有界线性算子和参数λ∈■构建了Hilbert-Schmidt框架的一些新的不等式.事实表明,当选取恰当的Hilbert-Schmidt Bessel序列和参数λ时,已有的一些关于这个主题的结果可由本文结果推导得到.此外,本文还给出了Hilbert-Schmidt框架的与已有框架不等式相比具有新的结构的三角不等式.     

广义连续框架的参数型不等式

利用算子理论方法构建了广义连续框架的参数型不等式，所得结果包含了已知的一些结果。此外，还得到了广义连续框架的在结构上不同于已有不等式的双向参数不等式。     

美式期权定价的拟蒙特卡罗模拟及其方差减小技术

在研究拟蒙特卡罗方法的基础上，选择对美式期权定价有较好稳定结果的Faure序列代替原来的伪随机序列，得到了优于LSM模拟的结果，使模拟方差得到缩减。在此基础上，综合考虑蒙特卡罗模拟的方差减少技术，把控制变量技术与对偶变量技术相结合的复合方差减少技术运用到美式期权定价的过程中。通过模拟结果发现，控制变量技术对LSM模拟和LSQM模拟都能产生较理想的方差缩减效果，结合使用控制变量技术的LSQM模拟无论是在计算效率还是结果的稳定性方面，都比使用控制变量技术的LSM模拟好。如果再将控制变量技术与对偶变量技术相结合的复合方差减少技术与LSQM模拟方法相结合，得到的模拟结果则更精确。     

L_1正则化问题的对偶性理论

L1正则化问题是一个非光滑的无约束最优化问题,在变量选择,数据压缩和图像处理等领域有广泛的应用。给出了L1问题最优解存在的新的必要条件和充分条件,利用这些条件构造出L1正则化问题的一个MondWeir型对偶问题,最后给出了相应的弱对偶定理和强对偶定理。     

一类对偶风险模型随机观察下的边界分红

分红问题是金融保险研究的重要内容之一。针对带扰动的马氏对偶风险模型,考虑了其随机观察下的边界分红问题。根据收益到达发生、分红发生和环境状态改变3个因素,利用重期望公式得到了破产前累积分红折现期望在不同初始盈余下所满足的积分-微分方程;进一步求得了在马氏过程仅有两个状态情形下收益为指数分布时的累积分红折现期望。     

严格G-半预不变凸性及其应用研究

一类新的广义凸函数—严格 G-半预不变凸函数被提出，它是一类重要的广义凸函数，是严格 G-预不变凸函数的真推广.首先，给出例子说明严格 G-半预不变凸函数的存在性及其与相关广义凸函数间的一些关系；然后，对严格 G-半预不变凸函数的一些基本性质进行了讨论；最后，将此类严格 G-半预不变凸性分别应用于无约束非线性规划问题、带不等式约束的非线性规划问题及多目标规划问题 Mond-Weir 对偶的研究中，获得了一些对偶理论和最优性结果，并举例验证了结论: 当 ,if g 均为严格 G-半预不变凸函数，则问题(P2)的可行集和最优解集均为关于η的半不变凸集, 且此时问题(P2) 的局部最优解即为其全局最优解.
     

von Neumann代数下Markov对偶过程的若干性质

本文引入Markov算子半群的理论,利用分析和代数的方法研究了Markov对偶过程的Q-矩阵和最小Q-函数的若干性质。主要结论有:对偶分支Q-矩阵是忠实的、次随机单调的及正则的、零流出的、对偶的;对偶分支矩阵的最小Q-函数F(t)是唯一且忠实的,非随机单调的及对偶的;M是von Neumann代数,M*sa是M的前对偶M*的自伴,T是M*上的Markov积分半群,g∈M*+,η∈R,使得 * ,那么M 上的正则线性形式的锥体M*+在M*sa中是强规则的。(注:*表示公式,见正文 ）
     

多元Pade逼近的对偶性

研究了多元函数及其倒函数级数的ｐａｄｅ逼近的关系，发现它具有一元情形相似的对偶性。     

F^--二重粗积分与系统识别

以函数单向S-粗集对偶的上、下近似生成的函数为基础，提出了粗区域的定义，二重粗积分的定义及其动态特征，通过动态特征给出了扩张度和扩张率的概念，并且通过计算扩张度和扩张率来度量系统受干扰的程度。     

(F,α,ρ,d)-凸性下一类多目标分式规划问题的最优性条件和对偶

在(F,α,ρ,d)-凸性条件下讨论了一类多目标分式规划问题的最优性条件和对偶。通过将多目标分式规划问题转化为多目标规划问题，建立了原问题的最优性充分条件并获得了弱对偶和强对偶结果。