关于渐近中位无偏估计的渐近效率(英文)

本文在几种重要的分布族中,给出了渐近中位无偏估计的渐近效率的一种定义。给出了如下一些结果：在单参数族中,提出了构造渐近有效的渐近中位无偏估计的一种方法,在具有共同支撑集的分布族中,论证了渐近中位无偏有效估计与ＢＡＮ估计之间的等价值;而在非共同支撑集的截断族中,对一般的参数向量函数构造了它们的渐近中位无偏估计,并且计算出了它们的渐近效率。     

非线性离散系统的学习控制方法

对非线性离散系统的学习控制方法进行了研究,引进了离散的λ（ζ）－范数,给出了新的学习控制算法,实现了不依赖于学习控制初始数据的目标跟踪问题。为离散系统的学习控制方法的顺利发展和相应基本理论的建立进行了尝试性的探索工作。     

采用触发测头进行曲面自动跟踪测量

介绍触发测头的工作特点,并提出一种新的采用触发测头进行曲面自动跟踪测量的方法,该方法采集速度快,精度高,可以应用在数控机床上实现工件的数字化采集,尤其适用于薄壁受易变形工件的数据采集。     

关于Cauchy中值定理“中值点”的渐近性

本文给出并证明了Cauchy中值定理“中值点”当f′(t)/g′(t)在点a处的导数值等于零时的渐近性定理。     

具有空间对照结构渐近解的构造(Ⅰ)

对具有快慢变量非线性方程组的边值问题(μ是小参数) (du)/(dx)=g(x,u,v,w) μ(dv)/(dx)=F(x,u,w) μ(dw)/(dx)=G(x,u,v) u(0,μ)=v(0,μ)=v(1,μ)=0 本文讨论了产生空间对照结构时的渐近解构造,“啪”型内部层解位置的确定及给出了渐近解的误差估计。     

最大似然估计的重对数律

讨论了最大似然估计的渐近性质,利用Taglor展开和Havtman-Wintner定理,证明了最大似然估计满足重对数律。     

最优和最小能量最优跟踪问题

以广义逆矩阵的理论和Bellman动态规划方法为基础,给出了离散线性时变系统最优和最小能量最优跟踪问题的两种形式的解,对每一种情形,还给出了最小跟踪误差和最小控制能量的简洁表达式.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

关于f×f与f的动力性质间关系的研究

利用伪轨跟踪性质和一些其他方法,研究了紧系统(X×X,f×f)和(X,f)的动力性质间的关系,有些结果推广了文献[1～5]、[7～9]中的相应结果.     

渐近非扩张映射的不动点三步迭代

设D是一致凸空间中的非空紧凸子集,T:D→是渐近非扩张映射且F(T)≠,kn≥1,∑∞n=1(kn-1)<∞,设{un},{u′n},{u″n}是D中有界序列,{an},{bn},{cn},{a′n}{b′n}{c′n}{a″n},{b″n},{c″n}是[0,1]中序列且满足:i)an+bn+cn=a′n+b′n+c′n=a″n+b″n+c″n=1;ii)b″n,b′n∈[a,b](0,1);bn∈[0,b];iii)∑∞n=1cn<∞,∑∞n=1c′n<∞,∑∞n=1c″n<∞.对x1∈D,定义:zn=anxn+bnTnxn+cnun;yn=a′nxn+b′nTnzn+c′nu′nn≥1;xn+1=a″nxn+b″nTnyn+c″nu″n则{xn},{yn},{zn}强收敛于T的不动点.