鞍点逼近理论在非中心χ~2分布中的应用

将鞍点逼近法应用到统计学中,给出一种复杂的分布函数一非中心X2分布的密度函数和分布函数的鞍点逼近式,计算过程简洁,避免了直接计算复杂分布的繁琐过程,然后进行绘图将逼近式与准确的密度函数做比较,说明此逼近式的准确性令人满意.     

未知函数的尾部概率的鞍点逼近

鞍点逼近是一种对随机变量的密度或者分布进行逼近的方法，可将复杂密度函数或者分布化成一个简单，实用的形式，而且其误差较其他传统方法，比如正态逼近法及泰勒逼近法小得多，特别是在尾部概率的逼近方面优势明显。对已知函数进行逼近是简单的，但是实际试验中，试验数据的分布是未知的，本文对一组未知数据的尾部概率用两种不同的形式去进行近似。     

未知函数的尾部概率的鞍点逼近

鞍点逼近是一种对随机变量的密度或者分布进行逼近的方法,可将复杂密度函数或者分布化成一个简单,实用的形式,而且其误差较其他传统方法,比如正态逼近法及泰勒逼近法小得多,特别是在尾部概率的逼近方面优势明显。对已知函数进行逼近是简单的,但是实际试验中,试验数据的分布是未知的,本文对一组未知数据的尾部概率用两种不同的形式去进行近似。     

未知函数的尾部概率的鞍点逼近

鞍点逼近是一种对随机变量的密度或者分布进行逼近的方法,可将复杂密度函数或者分布化成一个简单,实用的形式,而且其误差较其他传统方法,比如正态逼近法及泰勒逼近法小得多,特别是在尾部概率的逼近方面优势明显.对已知函数进行逼近是简单的,但是实际试验中,试验数据的分布是未知的,本文对一组未知数据的尾部概率用两种不同的形式去进行近似.     

利用鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量的分布

统计量分布的确定是统计推断的一个关键工作，在总体分布已知的条件下，鞍点逼近在很多场合可以给出统计量分布的良好近似．在介绍鞍点逼近方法的基础上给出了一个结合鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量分布的方法，解决了总体分布未知的条件下统计量近似分布的估计问题，并以样本均值的分布为例进行了讨论。     

计及相关性的改进均值一阶鞍点估计概率潮流计算

概率潮流是用于计算具有不确定性电力系统运行的重要工具。许多已知的算法都是假定给定的概率密度函数来模拟随机变量的不确定性,形成参数概率潮流工具。但是随机变量的不确定性可能不会落在标准的概率密度函数中,因此提出了非参数模型即均值一阶鞍点估计模型。均值一阶鞍点估计法要求输入变量相互独立,针对这种情况,提出利用Cholesky分解将相关的输入变量转化成不相关的变量,同时为了解决一些输入变量的累积量母函数不能用显函数表示的情况,提出采用Taylor级数展开。该方法在求解输出变量概率密度函数和累积分布函数时,不需要积分或者微分。最后,在改进的IEEE34节点系统上进行仿真,结果表明所提算法的有效性和实用性。     

基于鞍点逼近的车辆零部件可靠性优化设计

将可靠性理论与优化技术相结合,讨论了车辆零部件的可靠性优化设计问题,提出了可靠性优化设计的数值计算方法.在基本随机参数概率分布已知的前提下,应用鞍点逼近技术,得到了外载荷作用下随机响应的概率密度函数和分布函数.通过与Monte-Carlo方法对比分析,可知利用该方法得到的计算结果精度高,并且计算速度快.因此用鞍点逼近法计算车辆零部件的可靠度为车辆零部件的可靠性优化设计奠定了理论基础,保障了在车辆零部件的可靠性优化设计中迅速、准确地得到车辆零部件的设计信息.     

LP鞍点共轭梯度法的研究与实现

在线性规划问题中,为了提高算法的求解速度,快速得到最优解。对鞍点算法,共轭梯度法进行了深入研究与分析。针对鞍点算法在逼近鞍点时收敛速度变慢的缺陷,将计算比较简单且有限步迭代即可收敛的共轭梯度法成功的应用于鞍点算法中形成了一种新的算法—鞍点共轭梯度算法。以c 为开发工具,在计算机上实现了该算法,并编成一个解题系统能够快速求解线性规划问题。实验结果表明相对于鞍点算法,用鞍点共轭梯度算法计算,解题时间效率明显提高。     

小样本统计推断下对未知分布的逼近

本文给出了在某些对总体的分布不做精确要求的情况下,运用鞍点逼近的方法对未知分布做出的逼近式,并通过几个例子,例如两独立同分布的随机变量之和的分布、污染分布、疾病模型及它们的随机模拟说明逼近的效果十分优良,此法具有较高的统计意义.     

工程结构可靠性分析的高阶矩法研究

提出了工程结构可靠性分析的高阶矩方法。主要是基于数值逼近原理，以切比雪夫正交函数族{Tk(x)}做基，利用功能函数的高阶矩信息，通过计算功能函数概率密度函数的逼近表达式，然后根据工程结构可靠性的一般表达式来计算结构的失效概率，进行可靠性分析。通过经典分布函数的数值检验和结构构件失效概率的计算结果比较，表明了该方法在理论上的正确性和工程中的实用性。     

关于“鞍点逼算法”的一点注记

修正了文献[1]所提的"鞍点逼近算法"的收敛性结论.     

几何布朗运动的离散逼近及其逃逸概率的计算

本文研究一维几何布朗运动逃逸概率的计算问题.利用Skorokhod对于随机微分方程解的离散逼近方面的研究成果,构造了一列离散马氏链,使其依分布收敛于几何布朗运动,进而利用离散马氏链的逃逸概率得到几何布朗运动逃逸概率的逼近.     

控制图的报警阀值

控制图的报警阀值是由异常点来启动的，而异常点的判断则取决于小概率事件的发生，本文给出了用样本均值和方差去估计总体均值和方差时，点落在控制界限之外的分布函数。使用本文所给的分布函数去计算小概率事件避免了用样本特性值代替总体特性值时所带来的误差，同时也统一了控制图在不同异常点出现时的报警阀值。     

用于风险分析的一种连续概率分布离散化的方法

由于风险分析中频繁使用的蒙特卡罗模拟,必须对风险变量所符合的连续分布大量抽样,才能得到较可信的结果.如果把风险变量所符合的连续分布转换为离散分布,能够显著减少蒙特卡罗模拟的计算量.提出了一种把连续分布转换为离散分布的方法,这种方法是对连续分布的积累概率曲线和离散分布的积累概率曲线所围成的区域面积进行拟合而得到的.最后给出了这种方法在风险分析中的具体应用步骤.     

基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法

为实现数字图像的高精度应用,降低外界光线对视觉成像的影响,提出一种基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法。通过梯度和卷积处理,计算视觉散焦光图像后验概率期望,利用Sobolev空间函数分布方法提取最优初始图像和散焦光模糊函数先验概率。以变分贝叶斯的近似分布思想,无限逼近实际的后验概率;使用相对熵计算多个分布间距离,最大程度贴近真实值;将最小损耗代价函数输入双边滤波器内,即以近似清晰图像为指导图,剔除剩余高频噪声,得到最优图像盲复原结果。实验结果表明,所提算法盲复原后图像对比度高,边缘细节清晰,复原速度快,具有极高的应用价值。     

改进一阶鞍点近似的概率潮流

由于可再生能源和负荷的不确定性,电力系统潮流分析需要有效的工具.目前的多数研究都假设一组给定的概率密度函数(PDF:Probability Density Functions)建模不确定性,并开发参数概率潮流工具.为此,提出了一种非参数概率潮流分析方法确定潮流输出的偏微分方程.该方法基于平均值一阶鞍点近似.对于n个随机...     

概率可靠性模型的可靠性

研究了机械概率可靠性设计模型的可靠性问题，通过实际计算探讨了概率特征参数和分布型式等可能出现的偏差对可靠性计算结果的影响。说明了概率可靠性模型的一些局限性和合理建模的重要性。     

平均误差框架下的多项式逼近的正,逆定理

讨论了Ｗｉｅｎｅｒ空间上连续函数最佳逼近平均误差界的阶，它由概率测度及其所支撑的集合上其函数的结构性质决定，还讨论了Ｃ２π上最佳三角多项式一致逼近的平均逆定理，表明平均误差界的阶反映出概率测度所支撑集合上其函数的结构性质。     

G4135柴油机辐射多区多维模型（Ⅱ）

提出了一种计算ω型燃烧室火力面辐射热流一分布的数学方法，计算时用蒙特卡洛法不直接求解辐射能量方法的多重积分，而是通过构造概率模型计算积分的统计值，它能很好地用于计算复杂的形体的空间辐射角系数，结合缸内辐射多区多维模型，将ω型燃烧室了数学逼近处理，给出了缸内辐射热流量分布的计算结果。     

一类奇异鞍点问题的特征值界

鞍点问题在最优化理论和方法、计算流体力学等领域具有重要应用.通过巧妙地利用SVD(奇异值分解),讨论了一类奇异鞍点问题的特征值分布,给出了特征值的分布区间估计,推广了T.Rusten和R.Winther的结果.