一类随机微分方程Runge-Kutta方法的指数稳定性

为进一步研究随机微分方程的稳定性,给出了随机微分方程的二级Runge-Kutta方法的算法格式,研究了二级显式随机Runge-Kutta方法的均方稳定和指数稳定的条件,并证明了对于线性检验方程,均方稳定性和指数稳定性的关系.     

随机时滞微分方程的随机线性θ方法的均方指数稳定性

给出了随机时滞微分方程随机线性θ方法的均方指数稳定性的充分条件,证明了当扩散系数高度非线性（即不满足线性增长条件）时,随机线性θ方法仍可能均方指数稳定。本文研究结果在相同条件下加强了Huang在文献[5]中关于随机线性θ方法稳定性的结果。     

随机微分方程Milstein方法的稳定性

基于随机微分方程的两类试验方程，即噪声为增加噪声和附加噪声的两种情况，讨论了求解标量自治随机微分方程的Milstein数值方法的三种稳定性：A-稳定性、均方稳定性和T-稳定性．得出确定性情形的A-稳定性延伸到随机性情形时保持不变的结论，给出了当试验方程的参数为实数时方法的均方稳定域．     

平衡隐式方法的均方A-稳定条件

讨论求解Ito随机微分方程的平衡隐式方法, 给出了该方法的均方稳定性与检验问题稳定性间的关系, 并通过比较给出了证明平衡隐式方法的
A-稳定条件.     

随机微分方程稳定性的两种不动点方法的比较

考虑了一类线性随机积分微分方程,通过应用Schauder不动点方法得出使得其零解指数均方稳定性的条件,并对所得的零解指数均方稳定性定理给出了严格的证明。最后通过实例将所得结论与采用Banach不动点方法得出的结论作出了比较分析,得出在采用不动点方法研究随机微分方程零解的稳定性时,Schauder不动点方法和Banach不动点方法各有所长,这使得不动点方法在随机微分方程零解稳定性方面的研究更加简单可行。     

求解随机微分方程split-step欧拉方法的收敛性

给出随机微分方程的split-step欧拉格式的算法,并证明了当方程的偏移系数和扩散系数均满足线性增长条件和李普希兹条件的情况下,此方法用以求解随机微分方程的收敛性,并且求出强收敛的阶是1/2.同时证明了split-step近似解的均方收敛理论.     

随机微分方程Runge-Kutta方法的矩指数稳定及矩渐近稳定性

考虑逼近随机微分方程的1.5阶Runge-Kutta法的矩指数稳定性和矩渐近稳定性, 对于标量线性检验方程, 证明了随机Runge-Kutta法的矩指数稳
定性和矩渐近稳定性是一致的, 并给出了这两种稳定性的存在条件.     

中立型随机泛函微分方程截断Euler-Maruyama数值解的均方指数稳定分析

为研究截断Euler-Maruyama数值方法对有高度非线性特征的中立型随机泛函微分方程的适用性和稳定性,建立适用于此类方程的截断Euler-Maruyama数值解。给出截断EulerMaruyama数值解均方指数稳定的条件,并证明在系数满足局部Lipschitz条件、压缩映射条件以及Khasminskii条件下,该中立型随机泛函微分方程的解析解是均方指数稳定的,同时,其截断EulerMaruyama数值解也具有均方指数稳定的特征。针对一个具体中立型随机泛函微分方程,采用数值模拟验证了上述结论的正确性。     

随机泛函微分方程稳定性

讨论带跳跃的滞后型的随机微分方程的稳定性问题,得到了滞后型的随机微分方程在均方意义和几乎必然意义下指数稳定的充分条件。     

中立型分布参数随机系统的指数稳定性

基于随机Fubini定理,将随机偏微分方程描述的系统转化为用相应的随机常微分方程来描述．利用关于空间变量平均的Lyapunov函数与Ito公式．通过对所构造的Lyapunov泛函在Ito微分规则下对相应系统求导的方法,研究了中立型分布参数随机系统的均方指数稳定性,得到了系统均方指数稳定的充分条件．     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛．混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题．同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例．     

因素分析法的非科学性

因素分析法作为成本分析的方法之一被广泛传播,但是此种分析方法是错误的。本文将指出为什么此种分析方法是不科学的分析方法。     

最大树法的Aspect挖掘方法

提出一种基于最大树的Aspect挖掘方法,该方法使用Aspect的思想,从动态行为挖掘横切关注点获取运行时方法调用的信息,从而构造方法调用关系数据矩阵,在模糊相似关系的理论基础上,引入相似度构造出对象相似矩阵,并利用最大树方法识别系统中的横切关注点,从而为系统的软件重构和复用提供依据.最后通过实验验证了其有效性,进一步通过与目前具有代表性的挖掘方法进行比较,认为本方法具有实现清晰、效率较高的优点.     

潮流计算中的数学方法——牛顿—拉夫逊法

本文介绍了一种解非线性代数方程组的数学方法——牛顿-拉夫逊法,并将其应用于电力系统潮流计算中。采用本文方法的计算结果表明该教学方法在电力系统潮流问题中是收敛的;同时计算结果与电力专业软件的计算结果保持了一致,从而验证了结果的正确性。     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

基于高次差与多项式拟合的周跳探测方法研究

为了准确探测和修复载波相位周跳,提高定位精度,利用惯性导航器件的输出结果对接收机的运动状态进行分类,根据不同运动状态时周跳发生的概率大小,并结合高次差法和多项式拟合法的不同特点,开展了高次差法和多项式拟合法的组合应用研究.在试验研究中使用TI公司的EZ-430运动开发套件获得接收机的运动状态信息,使用Unicore UB240卫星接收机实地接收导航报文,通过试验验证,本方法可以有效地提高周跳探测的准确性并修复周跳.     

浅谈电子测量课程教法,学法及考法

针对实践性极强的一类课程,以《电子仪器原理与维修》课程为例,提出了一种新的教学方法和考试方式。此方法打破以往纸上谈兵的传统教学模式,以提高学生学习的兴趣,充分调动学生学习的积极性,有望取得最佳的教学效果。     

基于分割提速法和多线程的股票预测方法

对股票交易数据进行有效的分析处理,发现其中内在的相互联系,这对指导投资决策具有重要的意义.以股票交易数据为研究对象,采用分割提速法和多线程并行计算方式,提出一个股票预测并行方法.该方法使用Apriori算法的分割提速法进行加速运算,采用多线程并行计算方式将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时应用网络编程技术实时同步回收结果.实验结果表明,该方法能够有效地缩短股票关联规则的计算时间,提高挖掘效率,进而为股票投资提供有力帮助.     

二维自适应杂波抑制的准最佳处理方法─多波束旁瓣对消法

将部分自适应处理中的旁瓣对消技术应用于机载预警雷达二维杂波抑制的处理，提出了一种二维多波束旁瓣对消的新方法。通过合适地选取辅助波束，使得该方法不仅具有良好的容差性，而且对高低速目标均具有很好的检测能力。计算机仿真结果表明，用该方法处理器性能可逼近最佳，并且，由于该方法对计算量要求大大降低，使其更具有实用性。     

惠斯通电桥法与伏安法测电阻的比较

物理实验中测量电阻最常用方法是伏安法和惠斯通电桥法.通过实验对这两种测量方法进行分析和比较,为实验中选取适当的测量方法提供参考.