欧式看跌期权定价问题的紧致有限差分格式

针对单个的Black-Scholes方程,提出一种紧致差分格式.首先,利用指数变换消去方程中的空间一阶导数;接着,在时间方向上采用CN格式,空间二阶导数采用四阶Padé逼近,构造精度为O(Δt~2+h~4)的紧致差分格式;然后,利用一种较为不同的离散能量法分析差分格式的稳定性和收敛性;最后,通过数值算例验证理论分析的有效性.     

安徽省新发展理念实践效果测度与比较研究

"创新、协调、绿色、开放、共享"新发展理念是中国共产党重大理论创新,是实现"两个一百年"奋斗目标的行动指南。参考五大新发展理念研究和相关文献,基于安徽新发展理念实践成果,定量测度实际成效并与江浙沪进行比较。在此基础之上,提出加快安徽新发展理念实践效果的对策建议。     

基于Sobol法的车身抬高量的全局敏感性分析

为分析前轮转向时车轮中心主销拖距和车轮定位参数对车身抬高量的影响,建立了车身抬高量模型,并采用图形变换的方法进行求解,再应用改进的Sobol法对车身抬高量进行全局敏感性分析,比较了主销内倾角、主销后倾角、前轮外倾角、前轮前束角、车轮中心主销拖距对车身抬高量的贡献度。结果显示,车轮中心主销拖距、主销后倾角、主销内倾角对车身抬高量影响较大,其总效应指数分别达到0. 7323、0. 0270、0. 0219,说明车轮中心主销拖距是一个对车身抬高量影响较为明显的参数。     

生活中的对称及对称性的刻画

文章通过对一些具体的对称对象进行分析，得到了对对称的基本特性的认识，并给出了对称的精确刻画。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

积分变换法求解点电荷的静电势

应用积分变换法求解点电荷静电势所满足的δ函数形式表示的泊松方程,得到点电荷或电偶极子激发的静电势,在内容上起到衔接电磁学、电动力学和数学物理方法的作用.例举的实例简单易于理解,可作为电动力学或数学物理方法课程教学上的补充材料.     

红外光谱法检验香烟过滤纤维的研究

目的建立一种灵敏、准确、无损的检验香烟过滤嘴的方法。方法利用傅立叶变换红外光谱仪,采用Smart Performer采样器,对120个不同品牌、同一品牌不同档次和同一品牌同一档次不同系列的香烟过滤嘴样本进行分析检验,并考查各种影响因素。结果依据红外光谱图中吸收峰的不同,可以将香烟过滤嘴样本加以区分。结论该检验方法不破坏检材,重现性好,可用于鉴定香烟物证。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

Koch曲线的Hausdorff测度的改进下界估计

为了研究Koch曲线的Hausdorff测度的下界,本文在Koch曲线上定义了质量分布函数μ,对任意覆盖U导出了关系式μ(U)≤1. 876|U|s,利用质量分布原理,得到了Koch曲线的Hausdorff测度下界的更好估计值Hs(K)≥0. 533 049 041.     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.