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为提高风险分解结果的准确性,本文给出组合收益分布服从非正态假设下,组合VaR及ES分解的两个新方法:局部线性加权平均;用分段线性函数拟合极端损失情形下,资产与组合回报之间的关系。针对实际金融数据的尖峰厚尾性与杠杆效应,风险度量采用EGARCH-GED模型。实证分析及模型检验的结果表明,新方法能准确、快捷地分解组合风险。 相似文献
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平面代数剖分样本点临界点算法 总被引:1,自引:0,他引:1
侯晓荣给出了寻求平面代数剖分样本点的临界点算法,这较惯用的柱形代数分解(CAD)算法,其效率较高,基于侯晓荣的算法,作者对有无界分支的情形,采用了球极变换,将其转化为有界分支,再利用临界点算法来求样本点,在计算机 成功地实现了上述思想。 相似文献
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基于ANSYS/LS-DYNA的箱体跌落仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
通过箱体跌落试验,我们可以获得箱体跌落受力与形变方面的数据与结论,用以各个领域的研究。但是由于跌落问题的瞬态性,获取跌落中的数据需要反复用箱体进行跌落,数据捕捉难度大,且试验成本昂贵。随着计算机仿真技术的发展,借助计算机仿真技术,我们能够很好地解决这一问题。本文基于ANSYS/LS-DYNA进行了箱体跌落仿真,阐述了ANSYS软件对箱体跌落的仿真过程,通过对原有箱体建立模型并进行跌落仿真获取了箱体的形变和应力数值。试验表明,借助该软件可以很好地解决跌落仿真问题。 相似文献
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移动边缘计算可为用户提供低时延的服务.然而,随着用户的需求变得日益复杂多样,单个边缘服务器难以满足其需求.因此,多边缘服务器协作环境下的服务选择问题成为服务计算领域的热点难题.本文首先将该问题建模成带约束的最优化问题,然后提出了一种启发式的服务选择算法-LLMES算法.该算法是在边缘服务器网络中根据迪杰斯特拉算法求解当前本地服务器的邻居节点作为候选服务器,并基于低时延多有效服务的贪心选择策略选择为用户提供有效服务最多且时延最小的服务器作为当前最优服务器.从而选择出一组相互协作的边缘服务器集合共同为用户提供服务,即选中一组满足用户需求的服务.最后,实验结果表明本文提出的LLMES算法性能明显优于其他3种具有代表性的算法. 相似文献
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