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1.
2.
矩阵序列与多重线性多项式 总被引:2,自引:0,他引:2
游松发 《湖北大学学报(自然科学版)》1995,17(4):381-385
引入矩阵序列的概念,研究了一般环上矩阵环的多重线性多项式。 相似文献
3.
4.
5.
在 1,10 -邻菲罗啉显色体系中 ,引入二阶导数光谱 -峰面积积分技术 ,建立了同时测定痕量铁 ( )和钴 ( )的新方法。该法可有效消除共存离子的干扰 ,提高了准确度和灵敏度。对铁和钴的表观摩尔吸光系数分别为 εFe5 .4 5× 10 6 L·mol-1·cm-1,εCo 1.1× 10 4 L· mol-1· cm-1;铁含量在 0 .0— 8.5 μg·m L-1,钴含量在 0 .0— 7.3μg· m L-1范围内遵守比耳定律。可用于芦荟中铁和钴的同时测定 ,结果令人满意 相似文献
6.
Jean-Pierre Dedieu Gregorio Malajovich Mike Shub 《Foundations of Computational Mathematics》2005,5(2):145-171
We prove a linear bound on the average total curvature of the
central path of linear programming theory in terms of the number
of independent variables of the primal problem, and independent of
the number of constraints. 相似文献
7.
Motivated by the central limit problem for convex bodies, we study normal approximation of linear functionals of high-dimensional
random vectors with various types of symmetries. In particular, we obtain results for distributions which are coordinatewise
symmetric, uniform in a regular simplex, or spherically symmetric. Our proofs are based on Stein’s method of exchangeable
pairs; as far as we know, this approach has not previously been used in convex geometry. The spherically symmetric case is
treated by a variation of Stein’s method which is adapted for continuous symmetries.
This work was done while at Stanford University. 相似文献
8.
We consider the estimation of multivariate regression functions r(x1,…,xd) and their partial derivatives up to a total order p1 using high-order local polynomial fitting. The processes {Yi,Xi} are assumed to be (jointly) associated. Joint asymptotic normality is established for the estimates of the regression function r and all its partial derivatives up to the total order p. Expressions for the bias and variance/covariance matrix (of the asymptotic distribution) are given. 相似文献
9.
海进科 《中国石油大学学报(自然科学版)》1993,(1)
在文献[1]研究Ⅱ-超中心的基础上,取Ⅱ={p},即利用p-超中心得到了ρ-幂零群的另外一些充要条件,并推广了文献[2]介绍的ITo定理. 相似文献
10.
In this paper, we study the central limit theorem and its weak invariance principle for sums of a stationary sequence of random
variables, via a martingale decomposition. Our conditions involve the conditional expectation of sums of random variables
with respect to the distant past. The results contribute to the clarification of the central limit question for stationary
sequences.
Magda Peligrad is supported in part by a Charles Phelps Taft research support grant at the Univeristy of Cincinnati and the
NSA grant H98230-05-1-0066. 相似文献