基于混合遗传算法的叠前随机反演方法

针对常规随机反演方法计算效率低的问题,提出一种基于混合遗传算法的叠前随机反演方法。该方法充分利用测井资料中的高频信息,并以地震数据作为约束,首先通过快速傅里叶滑动平均(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)谱模拟算法进行随机模拟得到基于地质统计学的初始模型信息,随后结合提出的混合遗传算法对模拟结果进行快速优化,得到符合地下地质结构的反演剖面,实现对叠前弹性参数的反演。混合遗传算法避免了一般遗传算法常见问题,如收敛速度慢以及产生"早熟"现象,与模拟退火相结合能够快速收敛达到全局最优,保证了反演精度。数值试验结果表明,融入混合遗传算法的叠前随机反演方法,在充分利用叠前信息的同时可以保证反演结果有效收敛,并且与模型数据吻合较好,与传统的叠前反演方法相比具有较高的分辨率,在储层识别和油藏描述中起到了重要作用。     

有限元可靠度分析中随机场离散方法

用随机场模型描述随机结构参数的空间变异特征 ,讨论了可靠度随机有限元分析中随机场的离散方法。提出了选择随机场离散方案的 4个基本要求 ;利用线性回归理论建立基于优化的随机场离散方法。该文采用的离散方法独立于有限元的单元离散过程 ,并适用于非正态随机场。分析表明 :线性回归理论建立的随机场离散方案比其他方法有更大的灵活性和更高的效率     

RDSA算法最优的随机方向

给出了RDSA算法的渐近正态性，讨论了在两个标准下此算法的最优的随机方向。     

带有Poisson跳的股票价格模型的欧式双向期权定价

假定股票价格过程为遵循带非时齐Poisson跳跃的扩散过程,在股票预期收益率、波动率和无风险利率均为时间函数的条件下,利用公平保费原则和价格过程的实际概率测度的保险精算定价方法,得到了有红利支付的欧式双向期权的定价公式.     

具有分布时滞的随机中立型系统的随机鲁棒镇定

文章针对一类同时具有3个时变时滞的且不确定参数是有界范数的随机中立型时滞系统,利用随机Lyapunov稳定性理论和It^o微分法则,采用线性矩阵不等式方法,推导出系统的随机渐近稳定的充分条件,并进一步给出随机鲁棒可镇定的充分条件;镇定控制器主要采用状态反馈的方法来设计,从而保证了闭环系统的渐近稳定性;最后给出数值算例验证了文中控制器设计方法的正确性和适用性。     

股价有跳跃时在均值方—差目标下的证券组织选择

讨论均值－方差问题,即使终端财富的期望一定的条件下,选择适当的投资策略以使终端财富的方差最小,假设股票价格由布朗运动和泊松过程共同驱动。在证券投资组合有约束的一般情况下,证明了最优证券组合的存在唯一性,在证券投资无约束的情况下,具体解出了最优证券组合的显式表达式,从而得到了市场的有效前沿。     

PLZT薄膜弛豫时间分布与极化特征研究

对溶胶-凝胶法制备的PLZT薄膜进行介电温度谱测试,根据不同温度ε′-ε″曲线的Cole-Cole经验公式进行拟合,并对PLZT薄膜的弛豫铁电体特性进行分析.实验结果表明:样品出现弥散相变,属于弛豫铁电体,且内部存在氧缺陷;样品的介电常数、最可几弛豫时间以及由经验公式拟合得到的温度函数在100～110℃温度范围内出现异常,结合材料介电响应理论说明材料晶体结构类型出现变化.     

具有多个参数扰动的随机恒化器模型研究

考虑了一类营养的输入浓度和稀释率同时受到白噪声干扰的随机恒化器模型.首先证明了模型正解的全局存在唯一性;其次通过构造Lyapunov函数的方法研究了在不同条件下随机模型的解围绕其相应确定性系统的正平衡点和绝灭平衡点的振荡行为;最后通过数值仿真验证了所得结论的正确性.     

采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

采用贝叶斯统计中的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)方法对上海股市的随机波动性进行研究,基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,对上海股市的随机波动率模型(SV)进行参数估计,并在WinBUGS软件中实现.根据信息判别准则(DIC),对比拟合的SV-N,SV-T,SV-MT模型参数,结果表明:SV-T模型最能反映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性,可进一步用于预测样本外的波动率结果.     

考虑税收和交易费用的最优投资消费模型研究

研究了不完备金融市场上有随机收入、红利支付、税收和交易费用的投资决策问题的最优投资和消费问题.利用随机分析和粘性解的技术,得出值函数是HJB方程的光滑解;证明了最优投资策略、最优消费策略是存在的,并用反馈形式给出了最优消费投资策略.