算术级数子集的最小公倍数(英文)

运用概率的方法研究了算术级数U的子集的最小公倍数.证明了对任意的0θ1,对几乎所有长度为[nθ]的U的子集A,都有loglcm{a:a∈A}=(1-θ)nθlogn+o(nθ).     

均匀分布U(θ_1,θ_2)的参数估计及优效性研究

讨论均匀分布U(θ_1,θ_2)中参数θ_1,θ_2的估计问题,给出了最大次序统计量和最小次序统计量的分布函数和联合分布函数,并讨论了最大次序统计量和最小次序统计量的数字特征以及这些统计量的优效性.     

均匀分布族U（θ,cθ）中的经验Bayes检验

考虑均匀分布族U(θ,cθ),f(x|θ)=((c—1)θ)~(-1)I_((θ.cθ))(x),x,θ∈(0,∞),c>1中检验问题H_0:θ≤θ_0(?)H_1:θ>θ_0的经验Bayes检验。本文证得了经验Bayes检验的收敛速度。     

S-弱θ-加细空间

作为对S-仿紧的更进一步的推广,介绍S-弱θ-加细空间及研究有关的基本性质.空间(X,T)称为S-弱θ-加细空间,如果X的每一开覆盖U具有半开加细覆盖V=∪n∈NVn,对每一x∈X存在n∈N使1≤ord(x,Vn)<ω.文中还探讨了S-弱θ-加细空间与一些已知空间之间的关系,获得了如下主要结果:(1)任意极不连通(e.d.)的S-弱θ-加细的T2空间是弱θ-加细空间;(2)若空间(X,T)是T2空间,空间(X,T)是S-弱θ-加细的当且仅当X的每一开覆盖U有半闭加细V=∪n∈NVn,对每一x∈X,存在n∈N,使得1≤ord(x,Vn)<ω,其中Vn={Vnα:α∈I,n∈N}.     

关于参数矩阵的线性经验Bayes估计

设X为p×q随机矩阵,θ为p×q参数矩阵,且θ有先验分布G(Vec(θ)),给定θ,X有条件密度f(Vec(X)｜Vec(θ)).选取矩阵损失L(D(X),θ)=(D(X)-θ)′(D(X)-θ),并在风险矩阵的迹的大小比较标准下讨论θ的线性经验tr Bayes估计及其渐近性质.获得经验tr Bayes估计D tr(X)= X+U(X- X),及具有o(N-1δ-2N)的渐近收敛速度.     

一类均匀分布参数经验Bayes估计及其收敛速度

近年来,渐近最优(α,0)经验Bayes(E,B)估计引起一些作者的兴趣.对分布族为离散指数族和连续指数族的情形R.S.Singh,P.E.Lin,陈希孺,赵林城等人作了不少研究.R.J.Fox,则对某些截断型分布族如均匀分布族U(θ,θ 1)构造了参数θ的α.0 EB估计,但没有讨论任何收敛速度.我们最近将Fox 的工作推广到均匀分布族U(θ,(?)θ b),其     

某类均匀分布参数极大似然估计及优良性的讨论

讨论了双参数均匀分布U=[θ1-1/2θ2,θ1＋1/2θ2]中未知参数θ1,θ2的极大似然估计的均方误差和相合性,表明参数θ2修正后的极大似然估计均方误差较小,并给出未知参数θ1,θ2的UMVUE.     

(Pareto-U)模型下二行动线性决策问题的EVSI

讨论了均匀分布U(0,θ)共轭于Pareto分布模型下的二行动线性决策问题的抽样信息期望值(EVSI)的计算公式.     

NA 样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验

研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,θ0 )=k1 (θ-θ0 )2I(θ＜θ0 ) [k1 (θ- θ0 )2 k2 (θ- θ0 )] I(θ≥θ0 ),ki≥0,i = 1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性. 并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.     

三角代数上的Lie可导映射对

设U=Tri(A,M,B)是三角代数,δ,τ为U→U上的两个映射(无可加性或线性假设).利用矩阵分块的方法证明了:如果对任意的a,b∈U,有δ([a,b])=[δ(a),b]+[a,τ(b)],则τ=σ+L,δ=θ+f,其中:σ:U→U是可加导子;L:U→Z(U)是模可加的中心值映射;θ:U→U是关于σ的可加广义导子;f:U→Z(U)是中心值映射,且f([a,b])=0.     

关于亚纯函数的奇异方向

关于亚纯函数的Borel方向的存在性,G.Valiron,M.Biernacki和A.Rauch得到一系列结果.本文主要证明了: 定理设f(z)为开平面上ρ(0<ρ<+∞)级亚纯函数,ρ(r)是其精确级,U(r)=r~(ρ(r)).则存在一条从原点发出的半直线B:argz=θ_o(0≤θ_o<2π),对任意的正数δ和一切亚纯函数a(z),T(r,a(z))=o{U(r)},恒有     

一种特殊形式的非线性算子的局部开性

非线性映射在一点的开性一直是人们非常关心的问题。设X、Y是两个Banach空间,θ是X中的原点,U是θ点的一个邻域,f是从U到Y中的非线性映射,那么在f满足什么条件时,有f在θ点是开的,即:存在θ点的邻域O?U,使得f(O)是开的。1927年Hildebrandt和Graves证明了:当f满足||f(x_1)-f(x_2)-T(x_1-x_2)||≤ε||x_1-x_2|| ?x_1,x_2∈U,M_ε<1,T是X到Y的连续线性映射时,f在θ点是开的。即;若f在一点可以用一个满的线性连续算子逼近时,是局部开的。1948年Graves给出了f在x_0的一个邻域内Frechet可微且导数f’(x_0)是满射,f’(x)在x_0点连续,则f在x_0点局部开。而后1958年Bartle把f’(x)在y_0点的连续性减弱为J(f’(x_0))·φ(ρ)<1其中J(f’(x_0))=Sup[     

正态分布参数函数的估计

讨论正态分布N(μ,σ2)的参数(μ,σ2)的函数θ=exp{aμ ba2}(a≥0,b≥0)的估计问题,给出了θ的最大似然估计及矩估计.在μ和σ2的先验分布独立时,在损失函数L(θ,a)=(θ-a)2和L(θ,a)=(θ-1×a-1)2下给出Bayes估计和最小最大估计.     

关于单位圆内有限正级代数体函数的奇异点

应用Ahlfors'覆盖曲面理论证明了单位圆内有限正级代数体函数w(z)存在新的奇异点.定理1 设w(z)是Av(z)wv+Av-1(z)wv-1+…+A0(z)=0所定义的单位圆内ρ(0<ρ<+∞)级v值代数体函数,那么至少存在一点eiθ0(0≤θ0<2π),使得对任意δ∈(0,π/2),任意复数a(至多有2v个例外a值),有Lim r→1 n(r, Δ(θ0, δ),a)/1/1-rU(1/1-r)>0 其中U(1/1-r)是w(z)的型函数.     

均匀分布U(a-θ,a+θ)的参数估计与优效性

研究均匀分布U(a-θ,a+θ)关于参数θ的矩估计和与极大似然估计,讨论参数θ估计的优效性,证明参数θ矩估计不惟一,参数θ的极大似然估计不仅是参数θ的无偏估计,还是参数θ的强相合估计,且参数θ的极大似然估计也是UMVUE.     

价电子轨道能量拓扑指数mH及其应用

文章受Randic分子连接性拓扑指数 Mx的启发,构建了价电子轨道能量拓扑指数Mh.用Mh的0、1阶指数分别与20种碱金属卤化物的晶格能U1、生成焓ΔrHm、水化能ΔrGθm 和20种碱土金属卤化物的晶格能U2进行关联,拟合的线性方程的相关系(指)数分别为0.997 5(0.997 5)、0.978 2(0.979 4)、0.976 1(0.977 4)和0.978 9(0.984 5),满足优级或良级标准.结构选择性达到惟一性表征,预测取得较好的结果.     

Asymptotic Approximations of Jacobi Polynomials and Their Zeros with Error Bounds

IntroductionUniform asymptotic expansions and error boundsof the (α,β>- 1 ) two- term approximations of theJacobi polynomials P(α,β)n ( cosθ) were obtained[1] .Their result wassin θ2α cosθ2βP(α,β)n ( cosθ) =Γ( n +α + 1 )n!θsinθ1/ 2 Jα( Nθ)Nα +θB0 (θ) Jα+1( Nθ)Nα+1+σ2 ,|σ2 |≤ E2 θ2 +αN -2 ,　 0≤θ≤ π2 ,where E2 is a construct.Baratella and Gatteschiused the first two terms of this expansion[2 ] toconstructa more accurate one- term approximation:x(θ)x′(θ)…     

关于SU_L(2)×SU_R(2)×U(1)模型中的Cabibbo角和夸克质量

本文提出在SU_L(2)×SU_R(2)×U(1)模型中引入分离的S_3群交换对称性,以及引入三个2×2的Higgs粒子,讨论了Higgs场的真空自发破缺,得到夸克质量与Cabibbs角的关系为sinθ_1≈(m_d/m_s)~(1/2)≈0.22,sinθ_2≈-(m_s/m_b)~2≈-10~(-3),sinθ_3≈(m_s/m_b)~2≈10~(-3),以及t夸克的质量为m_t≈(m_bm_c)/m_s≈44.3Gev。     

θ-单支方法的代数稳定性

该文将θ-单支方法转化为Runge-Kutta方法来研究,得到了一些θ-单支方法的代数稳定性结果:(1)对任给的θ∈(0,1),令β=(2θ-1)/θ2,p=(1-2θ)/θ(1-θ),θ-单支方法是(β,p,0)-代数稳定的;(2)对任给的θ∈[0,1],θ-单支方法是(0,0,2θ-1)-代数稳定的;(3)对任给的θ∈[0,1]及正数ε>(1-θ)/θ,令β=(1-θε)/θ,p=(θε-1)/θ2ε,q=(θ2ε+θ-1)/θε,则θ-单支方法是(β,p,q)-代数稳定的.     

乘积分布族完全性的一个充分条件

本文提出了一个新的乘积分布族完全性的充分条件:定理 设(i)(P_θ,θ∈T)关于(T,B_T,μ)是严格完全的:(ii)任意B∈B_X,P_θ(B)是B_X-可测的;(iii)任意θ∈T,分布族(P_(0,θ~*),θ~*∈T~*)是完全的;(iv)P(θ_1,θ~*)≡P(θ_2,θ~*)(θ_1,θ_2∈T,θ~*∈T~*)则(P_θ×P_(θ,θ~*),θ∈T,θ~*∈T~*)是完全的.它是已有结果的一个推广.