关于单形的一类几何不等式定理

获得了Ｅ￣ｎ中ｎ维单形的一类几何不等式定理定理ｌ设Ｅ￣ｎ中ｎ维单形Ω＿ｎ的顶点为Ａ＿ｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ），ｐ为Ｅ￣ｎ中任一点。｜ＰＡ＿ｉ｜＝Ｒ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ），Ｄ是单形Ω＿ｎ内部任一点，Ｄ到单形Ω＿ｎ的第ｉ个侧面ｆ＿ｉ的距离为，ｒ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）。则有：其中Ｇ为单形Ω＿ｎ之重心。     

伴随矩阵A^＊的一些性质

对ｎ阶方阵Ａ的伴随矩阵Ａ进行了比较系统的讨论，给出并证明了它的一系列有关性质。     

与单形内任意一点有关的一个不等式及其应用

本文证明了如下的不等式Πｎ＋１ｋ＝１Ｖｋ≤〔（ｎ＋１）＾ｎ－１／ｎ＾ｎ（ｎ！）＾２〕＾ｎ＋１／２Πｎ＋１ｋ＝１ＰＡ＾ｎｋ并应用这个不等式得到Ｔ的诸中线与其体积之间的一个不等式，Ｔ的垂足单形的不等式以及Ｐ到顶点Ａｋ之距与Ｐ到Ａｋ所对ｎ－１维侧面之距的一个不等式。     

不同应变状态下超晶格InAs／GaAs的电子结构

采用内部求和空ｄ轨道处理下的线性丸盒轨道方法，对以ＩｎＡｓ为衬底和以ＧａＡｓ为衬底以及ＩｎＡｓ层和ＧａＡｓ层自由形变三种不同的应变状态下的超晶格（ＩｎＡｓ）ｎ／（ＧａＡｓ）ｎ（００ｌ），（ｎ＝１，２，３，４，５）的电子结构进行了全面的第一性原理计算，得出了其能带结构、带隙值及态密度分布，考察了各能隙随层厚的变化规律以及带隙的应变效应，所得结果与光致发光实验数据以及从头计算赝势方法对以ＧａＡｓ为衬底的单层超晶格（ＩｎＡ）１／（ＧａＡｓ）１的计算结果相一致．     

关于单形内点的一个猜想的证明与加强

设Ａ为ｎ维欧氏空间Ｅｎ中的单形,且Ａ的ｎ维体积为Ｖ,Ｐ为Ａ的内部任意一点,点Ｐ到Ａ的ｎ＋１个ｎ－１维超平面的距离为ｄ１,ｄ２,…,ｄｎ＋１,则可证明、推广并加强如下不等式∑１≤ｉ１＜ｉ２＜…＜ｉｎ≤ｎ＋１ｄｉ１ｄｉ２…ｄｉｎ≤（ｎ＋１）！ｎｎ（ｎ＋１）ｎ＋１Ｖ,当且仅当点Ｐ为正则单形Ａ的重心时等号成立．     

矩阵的一个定理和线性方程组解的结构

设Ａ∈Ｍ＿（ｍ×ｎ）（Ｆ），则存在ｍ阶可逆矩阵Ｐ和ｎ阶可逆矩阵Ｑ，使其中ｒ＝Ｒ（Ａ）；本文还讨论了一般线性方程组Ａ＿（ｍｎ）Ｘ＿（ｎ１）＝ｂ＿（ｍ１）的可解性及解的结构与矩阵Ｐ，Ｑ之间的关系。     

一道数学竞赛题的推广

记Ｂ是由１，２，…，ｎ的循环排列组成的集合，Ａ＿３（ｎ）＝ｍａｘｍｉｎ（ａ＿（ｉ＋１）＋ａ＿（ｉ＋２）＋ａ＿（ｉ＋３）），其中ｉ＝０，１，２，…．ｎ－１，ａ＿（ｎ＋１）＝ａ＿１，ａ＿（ｎ＋２）＝ａ＿２；ａｉ取１．２，…，ｎ中的任意值，ｉ＝１，２，…，ｎ．本文讨论了Ａ＿３（ｎ）的上界：除ｎ＝３，５．６外，当３｜ｎ－１时，Ａ３（ｎ）≤　；当３｜ｎ时，Ａ３（ｎ）≤　；当３｜ｎ＋１时．Ａ＿３（ｎ）≤．     

聚苯胺的掺杂及其导电性能研究

利用对甲基苯磺酸（ＴＳＡ）和磺基水杨酸（ＳＳＡ）对聚苯胺（ＰＡｎ）进行了掺杂，研究了在掺杂过程中浓度、温度及时间对聚苯胺电导率的影响，并对掺杂态ＰＡｎ在空气中电导率与温度的关系进行了研究，结果表明ＴＳＡ和ＳＳＡ掺杂的ＰＡｎ在研究的温度范围内电导率均随温度的提高而增加。     

实对称矩阵逆特征值问题的可解条件

该文考察以下２个逆特征值问题（１）问题（ＳＡ）；设Ａ＝（ａｉｊ）为ｎ阶实对称矩阵，其主对角元ａｉｊ＝０，ｉ＝２，．．．．ｎ，给定时角矩阵Ａ＝ｄｉａｇ（λ１，λ２，．．．．λｎ）∈Ｒ＾ｎ×ｎ，求一实时对角矩阵Ｘ＝ｄｉａｇ（ｘ１，ｘ２，．．．．ｘｎ）∈Ｒ＾ｎ×ｎ，使λ（Ａ＋Ｘ）＝λ（Ａ），（Ⅱ）问题（ＳＭ）：设Ａ（ａｉｊ）为ｎ阶实时对称矩阵，其主对角元ａｉｊ＝１，ｉ＝１，２，．．．．ｎ。给定对角矩阵Ａ     

脱水胰凝乳蛋白酶制备方法的改进

对脱水胰凝乳蛋白酶（ＡｎＣｈｔ）的制备方法进行改进．在粗品ＡｎＣｈｔ亲和层析纯化前再进行一次ＰＭＳＦ化学修饰，降低ＡｎＣｈｔ中残存的蛋白水解酶活力．分析表明，用该方法制得的ＡｎＣｈｔ与抑制剂ＢＰＴＩ结合的化学计量及强度均接近于理论值，并且其催化活力几乎全部丧失，表明纯度很高，可用于Ｃｈｔ与其底物间的分子识别     

ARIMA模型在股价预测上的应用及其傅里叶修正

ARIMA模型静态预测精确度较高,但是只能预测下一期的值,动态预测可以预测多期的值,但是不能很好的给出股价走势.现以股票价格走势为例,首先利用ARIMA模型动态的预测序列未来多期的值,再结合傅里叶级数预测法建立修正的预测模型,以得到较为准确的股价走势.     

股票价格的马氏链预测法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型,并举例说明了该模型在股票交易市场预测中的应用。     

基于遗传神经网络的个股价格短期预测

针对个股价格的短期预测,提出了一种基于遗传神经网络算法的股票收盘价格分析和预测方法,在允许的相对误差下,所得到的模拟结果表明预测系统能够较好地预测股票价格的趋势.人工神经网络预测股票价格具有良好的应用前景,而遗传神经网络算法则可提高预测的速度和可靠性.     

EMD和GARCH模型应用于股票价格预测

将EMD（经验模式分解）方法应用到股票价格趋势的预测中,找出影响股票市场波动的关键因素,旨在提高预测的精确性。通过EMD方法将上证指数日收盘价数据分解为不同频率的数据段,重组为高频序列、低频序列和趋势序列,运用高阶自回归和GARCH模型对分解出来的各序列进行拟合和预测,避免各个分段预测过程中的误差累积,最后对预测数据重组,得到样本外数据的预测序列。结果表明,该模型具有较好的预测效果,能给投资者提供更为合理的股票投资意见,同时为趋势预测研究提供借鉴。     

马氏链预测模型的代数处理方法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股价预测的马氏链数学模型,用代数的方法处理马氏链的高阶概率转移矩阵和平稳分布。     

股票的特征值及G-特征向量分析

通过股价序列具有Markov齐次性将股价综合指数分成6个状态,建立了股票交易市场的综合指数和股价波动、稳态概率的分析预测模型．利用模型对股票综合指数进行特征值和G-特征向量分析法,并对上海证券交易所股份综合指数的部分历史数据进行了相应的实证分析．     

基于多元回归与技术分析的组合股票价格预测

在股票交易过程中,股票价格走势是很多中国股民关心的热点问题.选取股市中4个重要技术指标,相对强弱指标(RSI)、顺势指标(CCI)、移动平均线(MACD)和5日均线建立了非线性回归预测模型,对我国农业银行和滨江股份股票的价格走势进行了短线预测.结果表明,建立的回归模型可以预测某些股票短期价格趋势,具有一定理论和实际应用价值.     

深圳股票价格指数的功率谱检验

首先对股票指数进行了非趋势化处理,接着对经过非趋化处理后的股票指数数据进行了功率谱检验,其目的在于后续计算股票指数的关联组数和李雅普诺夫指数,以便对股市进行有效的预测和研究。     

利用马尔可夫链模型预测股票市场的近期走势

由于股市受多种随机因素的影响其未来的走势及演变仅仅与当前所处状态有关,而不受过去的状态影响,也就是具有马尔可夫性．本文运用这一性质建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型,并举例说明了该模型在股票交易市场分析、预测中的应用．     

中国汽车市场需求及其弹性和预测分析

使用中国汽车和其它有关月度经济数据,首先对目前中国的汽车存量是否对汽车市场需求产生显著的调节作用进行了分析,其次建立了中国汽车市场月度需求预测回归和时间序列模型,最后分析了汽车月度需求收入和价格弹性;研究表明目前中国汽车存量还不能对汽车市场需求产生显著的调节作用,消费者滞后2期的收入和当期汽车价格对汽车月度需求有显著影响,汽车月度需求的价格弹性大于滞后2期的收入弹性;最后,针对结论提出了相关建议.