基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.     

齐型空间上的分数次极大算子的加权弱型不等式

设(X,d,μ)是 Coifman-Weiss 意义下的齐型空间,0≤α<1.定义 α阶分数次极大算子(?)~αf(x,t)=(?)1/(μ(B(x,r))~(1-α))∫_(B(x,r))|f(y)|dy.本文的目的有二:其一是将[3]、[4]中关于(?)~α 的加权弱型结果推广到齐型空间;其二是对限制增长的 Young′s 函数Φ,得到(?)~α 的弱型加权 Φ-不等式.     

NA列加权乘积和的完全收敛性

本文讨论了NA和几类加权部分和及加权乘积和的完全收敛性，其中部分结果要优于iid列的已知结论。     

高阶Schr(O)dinger方程的加权估计

本文主要研究的是相函数为齐次椭圆多项式的自由高阶Schrodinger方程.通过相函数等值面的几何性质,得到了解算子的Strichartz加权估计和极大算子加权估计.     

矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解及其加权最佳逼近

本中,我们讨论了矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解,通过运用广义奇异值分解(GSVD)，获得了解的通式。此外,对于给定矩阵F，也得到了它的加权最佳逼近表达式。     

增长曲线模型参数估计的加权相对效率

对增长曲线模型中参数估计的相对效率，本文提出了一种新的定义－加权相对效率，并研究了它的性质，以及在文献「４」中的两种相对效率的关系。     

加权微分建模的初步研究

加权建模是必要的,微分建模是重要的,把二者结合起来,进行加权微分建模既必要也重要.给出了常用模型的微分建模结果,讨论了加权建模中的计算和权重选择问题,探讨了加权微分建模的思路和方法,并结合典型数据验证了该方法的有效性和稳定性.象加权建模一样,加权微分建模的精度、实用价值等,是和权重确定得合理与否紧密相联;应先进行模拟,以与近期实际值或典型样本相差最小的参数所对应的模型为准.     

B值随机变量阵列加权和的完全收敛性

设{X_ni:1≤i≤n,n≥1}为行间独立的B值r.v.阵列,g(z)是指数为1/p的正则变化函数,r>0,{ani 1≤t≤n,n≥1}为实数阵列,本文得到了使(?)成立的条件,推广并改进了Stout及Sung等的著名结论.     

可交换随机变量序列的随机极限定理

本文讨论了可交换随机变量序列{X_n:n≥1}的极限定理,得到了可交换随机变量序列的随机强大数律及加权和定理,并推广了文[4]中的结果.