一类随机算子方程(Aω,x,x)+u0=B(ω,x)的迭代收敛性

利用锥理论和非对称迭代方法, 研究了半序实Banach空间中一类随机算子方程(Aω,x,x)+u0=B(ω,x))的随机不动点的存在唯一性, 给出了迭代序列收敛于解的误差估计, 把某些反向混合单调算子的不动点定理进行了随机化.     

一类多时滞微分方程的周期正解

利用Krasnoselskill不动点指数定理,得到一类带有参数的多时滞微分方程 x′（t）=a（t）g（x（t））x（t）-λ∑i=1^nbi（t）fi（t,x（x（t-τi（t）））至少存在两个ω-周期正确的充分条件,推广了已有文献中的相关结果.     

一类脉冲延滞微分方程正周期解存在的充分条件

运用Brouwer不动点定理，讨论得到了脉冲微分方程{x＇（t）=-α（t）x（t）＋β（t）f（γ（t）x（t-mω））.t〉0,t≠tk, x（tk^＋）-x（tk）=bkx（tk）,k=1,2,……，在延滞和非延滞情形下正周期解存在的充分条件．     

一类泛函微分方程多解的存在性

利用锥上的指数不动点定理研究了一类泛函微分方程x＇（t）=-a（t）f（x（t—τ（f）））x（t）＋g（t,x（t—τ（t）））的多个周期解的问题,得到了这类方程至少存在两个周期解．     

测度链上时滞微分方程多个正解的存在性

研究一类测度链上一阶时滞微分方程x^△（t）=-a（t）x（t）＋λk（t）f（x（t-τ（t）））,其中t∈[t1,t2],而[t1,t2]∈T．通过利用锥上的不动点定理得到一个新的不动点定理,在适当的条件下,得到该问题多个正解的存在性．     

一类二阶时滞微分方程边值问题的正解

讨论一类二阶时滞微分方程边值问题{u″＋λf（x,u（x-）τ）=0,0＜x＜1,u（x）=0,-τ≤x≤0,u（1）=0,其中τ〉0，参数λ〉0．利用Krasnosel’skii不动点定理，得到了这类问题正解存在与不存在的充分条件．推广了文[7]关于时滞微分方程边值问题的工作．     

It型随机大系统的指数稳定性

对It■型随机大系统dx(t)＝b（t,x（t））dt＋σ（t,x（t））dω（t）用比较法和分解-集结法得到指数（P）稳定、a．s．指数P稳定的判据。     

随机级数∑n=1^∞Xn（ω）fn（x）的收敛性

运用简化原理,得到了对称随机级数∑n=1^∞Xn（ω）fn（x）若在Lω^2中a．s．收敛或Cesaro有界,则它关于dω^-（x）几乎必然几乎处处收敛的结果,并给出一反例,说明这个结果的逆是不正确的．然后研究了在一般的情况下,当随机系数{Xn}满足“A↓n〉0,EXn=0,aE1/2｜Xn｜^2≤E｜Xn｜〈∞”的条件下,该级数收敛的充分必要条件．     

环面自映射ω-极限集轨道的渐近性

给出了环面上连续自映射f的ω-极限集的如下结果：若 （x,y）∈X,则（1）ωf（x,y）=ωfn（x,y）;（2）（x,y）AP（f）蕴涵ωf（x,y）不可数;（3）ωf（x,y）或是由厂的一条周期轨道组成,或不可数;（4）ωf（x,y）=n-1∪i=0ωfn（f（x,y））f（ωfnf（x,y）））=ωfn（fi＋1（x,y））,f（ωfn（fn-1（x,y）））=ωfn（x,y）。     

一类差分方程的S渐近ω周期解

研究了离散情况下S渐近ω周期函数的一些基本性质,并利用文献[7]中的不动点定理2.1,建立了如下一类差分方程x(k)=k∑j=k-τ(k)f(j,x(j)),k∈Z的S渐近ω周期解的存在性定理,并指出该解在一定范围内具有唯一性。     

齐次树上随机环境下的接触过程

考虑齐次树上随机环境下的接触过程,随机环境是指康复的速率{δ(x):x∈Td}是独立同分布而且有上界的随机变量,感染的速率是常数λ.如果lim infv→∞ eβvP(-logδ(x)>v)>0,Aβ>0,则对任意的λ>0,接触过程是强蔓延的.     

非1-1对应时连续型随机变量函数的概率密度

现有的求解连续型随机变量函数的概率密度公式,要求随机自变量X的取值域(或经划分后各子域)与在变换y=g(x)下的值域1-1对应。这个条件是苛刻的,许多变换函数都不满足。文中推出了取消这个条件后,连续型随机变量函数的概率密度求解公式,并进行了应用举例,使得更多的连续型随机变量函数的概率密度得以求解。     

高阶广义正规变化尾的随机游动的大偏差估计

研究高阶广义正规变化条件下随机游动的大偏差估计.假设独立同分布的随机变量的尾分布是高阶广义正规变化函数,得到一个大偏差估计.利用高阶广义正规变化条件的一个等价形式,得到由独立同分布(i.i.d)随机变量生成的随机游动的大偏差Vn(x)=P{Sn>x}的估计.     

基于Weierstrass函数的随机数发生器

研究了Weierstrass函数∑∞n=0ancos(bnπx)中a,b,x的取值对序列{xn}的随机性的影响;证明了b>1时能够产生具有不可预测性的优良随机序列{xn}.在此基础上设计了一个用于数据加密的随机数发生器.和其他的随机数发生器相比,在保持优良的随机性的前提下,该随机数发生器具有序列不可预测、较大的密钥空间、占用较小的存储空间、算法简单、实现方便等优点.在一定程度上加强了随机数发生器的安全性,符合一个较好的随机数发生器的要求.     

条件随机游动的暂留性及其极大游程

证明了半直线上的条件随机游动是暂留的，并给出了从ｘ＞０出发的条件随机游动首中Ｍ＞０之前的极大游程的分布。     

条件密度的相合随机窗宽双重核估计

本文研究了条件密度函数的随机窗宽双重核估计及其一致弱相合性。     

半平面上零级随机Dirichlet级数的增长性

研究了当随机变量列{Xn}满足一定条件时,半平面上零级随机Dirichlet级数的增长性,得到了关于它们增长性的两个定理,即文中的定理1和定理2。     

非平稳随机激励下线性系统模态识别的小波方法

通过对非平稳随机激励下的线性时不变系统的响应x(t)进行小波变换.利用各级小波系数的正交性,对其中的某些平稳小波系数进行合成,得到满足结构动力学方程的新平稳信号y(b),用其代替原始的结构响应x(t),结合其他各种平稳随机激励下的模态识别的方法,进行非平稳随机激励下系统参数的识别.仿真结果表明,该方法可以在一定程度上消除非平稳随机激励所引起的响应信号的非平稳性.     

随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用

随着基因组学相关技术的快速发展,如何处理和利用海量的数据问题越来越重要,人类复杂疾病与基因、miRNA和lncRNA的关系也成为研究的热点之一.先阐述了随机游走算法的基本原理,随后分析了几类基于随机游走算法在基因、miRNA和lncRNA与疾病关系预测中的应用研究,最后对随机游走预测算在疾病相关关系预测方面的应用作了总结和展望.     

对偶风险模型中的随机观察

研究了随机观察在对偶风险模型中的应用.当罚金函数仅依赖于破产赤字ω(x₁,x₂)=ω(x₂) 时,导出Gerber-shiu期望折现罚金函数 mδ(u) 所满足的微积分方程,并给出了当收益额的密度函数服从指数分布和ω(x)=e-r2x 时,得到mδ(u)的显示解.