例析数学分析习题课中无穷小量结论的应用

借助讲授数学分析教材课后习题的过程中总结出的无穷小量间的等价关系的结论,示范解答若干极限问题,以阐释数学分析课程的习题课对该门课程的教与学都有重要助益。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

自旋为1的系统的量子非经典性度量

相干态最初在1960年由Klauder和Sudarshan提出.基于此,许多经典性和非经典性的度量被提出. 1971年Radcliffe提出了原子相干态,但基于原子相干态的非经典性度量研究仍然较少.本文利用原子自旋相干态的特征提出一种度量非经典性的方法,并讨论了这种度量的若干性质,例如转动算符作用下的不变性和纯态的非经典性.我们给出了一些计算例子,例如猫态、NOON态和混合态.这种度量只在自旋为1的系统上讨论.这些结果对探索量子非经典性的度量和量子资源理论有一定的意义,也对实验室利用非经典性度量起到积极作用.     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

团簇Co3FeP异构化反应的热力学与动力学研究

为了寻找团簇Co₃FeP的稳定性、结构和内部作用力等规律，利用密度泛函理论，在B3LYP/Lanl2dz的量化水平下对团簇Co₃FeP进行理论计算，得到5种优化构型，并从化学反应热力学与动力学的角度对其异构化反应中的反应物、过渡态和生成物进行了讨论分析。结果表明，所有构型均为C1对称且构型的空间结构对其熵值有影响；构型的稳定性主要由金属原子与非金属原子所决定，并且在常温常压下构型1^（3）、2^（3）和3^（3）可以稳定存在，是大部分异构化反应的最终产物。因此，在实际材料的开发中，不仅需要注意金属原子与非金属原子之间的作用力以确保构型的稳定性，还应首先考虑对稳定构型1^（3）、2^（3）和3^（3）进行相关研究。     

黄昆先生的科学贡献及其开创的学术传统

 通过对历史文献的耙梳，介绍了黄昆学术成长的历程，回顾了黄昆在固体物理方面的杰出成就，探讨了其创办第一个半导体专业化、建立半导体物理研究基地、形成独特的学术传统等，为发展新中国半导体事业作出的贡献。     

一类右半直线上的独立同分布随机环境中的随机游动

本文给出在0点以一定概率吸收和反射的右半直线上独立同分布的随机环境中的随机游动模型,讨论了模型的常返性和极限性质,计算了模型的吸收概率.     

NA列部分和乘积的极限定理

讨论NA列部分和乘积的中心极限定理和几乎处处中心极限定理,并将独立同分布(i.i.d.)随机变量序列的部分和乘积的几乎处处中心极限定理的权重由dn=exp(logαn)/n推广到dn=log(cn+1)/cnexp(logαn),0≤α1 2的情形,其中0cn→∞,limn→∞(cn+1)/cn=c∞.1     

一类数列极限存在性的证明及其求法

讨论了一类数列极限存在性的证明与其值的求法,通过考研真题和其他实例验证了提出的证明方法是有效、实用的.     

Dynamic Model Averaging and CPI Inflation Forecasts: A Comparison between the Euro Area and the United States

The paper forecasts consumer price inflation in the euro area (EA) and in the USA between 1980:Q1 and 2012:Q4 based on a large set of predictors, with dynamic model averaging (DMA) and dynamic model selection (DMS). DMA/DMS allows not solely for coefficients to change over time, but also for changes in the entire forecasting model over time. DMA/DMS provides on average the best inflation forecasts with regard to alternative approaches (such as the random walk). DMS outperforms DMA. These results are robust for different sample periods and for various forecast horizons. The paper highlights common features between the USA and the EA. First, two groups of predictors forecast inflation: temporary fundamentals that have a frequent impact on inflation but only for short time periods; and persistent fundamentals whose switches are less frequent over time. Second, the importance of some variables (particularly international food commodity prices, house prices and oil prices) as predictors for consumer price index inflation increases when such variables experience large shocks. The paper also shows that significant differences prevail in the forecasting models between the USA and the EA. Such differences can be explained by the structure of these respective economies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.