考虑摩擦时机构力分析的简化线性方程解法

考虑摩擦时机构力分析是一个求解非线性方程组的问题。目前常用的三种解法都属于迭代法,求解速度慢,而且对高级机构求解困难。本文建立了一种无须迭代的简化线性方程解法。这种方法比通常的迭代法收敛速度提高3—10倍。算例结果表明,采用本文解法所得结果具有相当高的精度,最大相对误差只有0.84％。     

Banach空间中的幂级数方程

本文考虑Banach空间中形如x=u+sum from k=1 to ∞(a_kx~k)的幂级数方程,建立了一个比较定理,并将其应用于一定的非线性积分方程.     

正项级数的广义Cauchy判别法

对正项级数的Cauchy,判别法作了推广,得出正项级数的广义Cauchy判别法.使原来的Cauchy判别法成为该判别之特例,从而扩大了它的使用范围.     

具有复O－正则拟单调系数的Fourier级数L~1－收敛

本文把文［１］的一个具有复拟单调系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数Ｌ１－收敛的充要条件推广到具有复Ｏ－正则拟单调系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数上，所得的结果推广了文［１］和［５］的主要结论．     

The harmonic decomposition reconstruction for the exponential radon transform

The exponential Radon transform, a generalization of the Radon transform, is defined and studied as a mapping of function spaces. It is represented in terms of Fourier transform of its domain and range, and this leads to the harmonic decomposition reconstruction. The results are similar results of Tretiak and Metz. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 19971064), Key Project of Science and Technology of Hubei Province Education Committee. Biography: Wang Jin-ping (1963-), male, Ph.D. candidate, research direction: numberical solution of singular integral equation and integral transformation etc.     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

Dirichlet公式的简化证明及应用

本文给出了Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ公式的一个简化证明，极易掌握。利用这一公式导出了一个含双参数的级数及其和的表达式。适当选取参数，得出了几个新的收敛级数。     

甘肃河西地区近50年气象和水文序列的变化趋势

应用累积滤波器和秩次相关法 ,对甘肃河西地区近 5 0年气象和水文序列的变化趋势进行了分析 .结果表明 ,该区年降水量、年平均气温和年平均流量变化趋势存在明显的地域分布 ,并受海拔高程的影响 .这可能是不同的下垫面对全球变暖的不同响应 .该区气候总体趋于暖湿 ,这同GCMs模拟成果基本一致     

欧氏空间上的随机覆盖及其应用

运用Borel—Cantelli引理，改进并推广了Jean-Pierre Kahane在单位圆周上关于随机覆盖的结果，得到了在高维欧氏空间上关于随机覆盖的类似结果。且运用这些结果研究了多指标复Fourier-Redemacher级数与某些函数空间的关系，得到了多指标复Fourier—Redemacher级数几乎处处属于L^∞及几乎处处属于C的等价性。