在Sparre Andersen模型中破产前发生的理赔次数

研究在Sparre Andersen模型中保险公司破产前发生的理赔次数,这里理赔时间间隔服从Erlang(2)分布;令p(u;n)表示破产前发生n次理赔的概率,(s;n)表示p(u;n)的拉普拉斯变换,给出了(s,n)的递推公式,由此运用Mathematics等数学软件可以算出p(u;n).     

导出质速关系式的简明方法

质速关系式,是建立相对论动力学规律的关键。对此,现有书籍中导出方法比较麻烦,不适于教学。本文避开常采用的“碰撞”方法,设计了既能反映相对论效应、又便于讨论的二个小球的运动,简捷地得到了结果。     

基于在线聚类的机器人自适应模糊建模

针对机器人这种具有时变、强耦合和不确定性的复杂非线性被控对象,提出一种基于在线聚类的模糊自适应方法用于机器人系统建模。建模过程中采用在线聚类算法辨识机器人T-S模型的前提参数,采用递推最小二乘算法(RLSE)辨识结论参数,根据过程中新的数据信息,模糊规则可以自动增加、修改和删除,实现了模型结构和参数的在线辨识和更新,而且该方法具有模型结构简单、建模速度快、精度高等优点。最后通过二自由度机器人仿真研究证明了该方法的有效性和优越性。     

两个数列中的素数

运用初等方法讨论了两个数列中的素数.     

偶数P级数与相关级数的求和递推公式

利用函数f（x）=x在[0，π]上的舟里叶级数展开式和函数的特点．给出四类级数∞∑n=1 1/n2m,∞∑1/（2n-1）2m,∞∑n=1（-1）n-1/n2m,∞∑n=1（-1）n-1/（2n-1）2m＋1的求和递推公式和相互关系。其中：∞∑n=1 1/n2m,∞∑n=1（（-1）n-1/（2n-1）2m＋1的递推公式中，分别不涉及到贝努利数和欧拉数。     

弱条件下随机梯度算法性能分析

在弱条件下,利用随机鞅理论详细研究了随机梯度辨识算法的收敛性能.分析表明,只要信息向量是持续激励的(或数据乘积矩矩阵条件数有界),过程噪声是零均值不相关的,那么参数估计一致收敛于真参数.这一结论并不要求一些文献中所作的苛刻假设成立,既没有假设噪声方差和高阶矩存在,又没有假设系统是平稳和各态遍历的,也没有假设强持续激励条件成立.这一贡献放松了随机梯度算法的收敛条件.噪声方差有界和无界时的仿真例子证明了提出的收敛结论.     

也谈递推数列的通项问题

用初等方法讨论了常见递推数列的通项问题。     

序列递推关系与一类代数几何码的有效译码

对于一类代数几何码，在其错误向量的伴随式序列上引进了一种递推关系，运用广义Ｂｅｒｌｅｋａｍｐ－Ｍａｓｓｅｙ算法，结合大数表决方案，给出了一类代数几何码的一个达到 Ｆｅｎｇ－Ｒａｏ界的有效译码算法，这个算法的复杂度为Ｏ（ｒｏ１ｎ＾２），对于不同的代数曲线，可通过适当选取基函数来降低算法的复杂度。     

非一致线性递推计算的分解方法

提出两种对非一致线性递推计算（ＮＬ）进行独立分解的方法，可以使某些特殊的非一致线性递推计算分解为若干可独立计算的独立集，从而能分配到多处理机系统上并行执行。     

板形控制及相似形轧制

推导出冷轧制品平整度与铸轧板坯凸度和轧制过程中冷轧制品板形凸度的关系，分析了冷轧过程中板形控制的实质，指出控制铸轧板坯凸度对提高冷轧制品平整度的重要性。