两个尺度参数估计的线性容许性

设Ｙ＝（ｙ１,ｙ２）′,ｙ１,ｙ２≥０;ＥＹ＝β＝（β１,β２）′,ＣｏｖＹ＝ｋｄｉａｇ（β２１,β２２）,β∈（Ｒ＋）２为参数,其中Ｒ＋＝（０,＋∞）,ｋ＞０为常数,我们估计β．估计类为Ｌ＝ＡＹ∶Ａ＝ａｂｃｄ为常数方阵,ａ,ｂ,ｃ,ｄ≥０｛｝．我们研究ＡＹ在Ｌ中的容许性,分别得到了二次损失函数、矩阵损失函数下,ＡＹ在Ｌ中是β的容许估计的充要条件和充分条件．     

方差分量生长曲线模型中回归系数线性估计的泛容许性

讨论了方差分量生长曲线模型： Ｙ＝ Ｘ１ Ｂ Ｘ２′＋ ε Ｅ（ε） ＝ ０ Ｖａｒ（ Ｖｅｃ（ε）） ＝ ＷθΣ＝ ∑ｍｉ＝ １ θｉ Ｖｉ Σ其中 Ｙ、ε为ｎ ×ｐ 的随机矩阵; Ｘ１、 Ｘ２ 分别为ｎ ×ｋ、ｐ ×ｑ 的设计矩阵; Ｖｉ ≥０, ｉ＝１,２,…,ｍ ; Σ≥０已知; Ｂ、θｉ ≥０（或＞ ０）, ｉ＝ １,２,…,ｍ 都是参数。在损失函数（ｄ － Ｋ Ｂ Ｌ）（ｄ － Ｋ Ｂ Ｌ）′下我们给出了可估函数 Ｋ Ｂ Ｌ的线性估计的泛（Φ） 容许性定义, 得到了 Ｍ Ｙ Ｎ（ Ｍ Ｙ Ｎ ＋ Ｃ） Ｋ Ｂ Ｌ的泛容许性估计的充要和充分条件     

线性模型参数估计中的效率

对一般的ＧａｕｓＭａｒｋｏｆ模型：Ｙ＝Ｘβ＋ｅ,Ｅ（ｅ）＝０,Ｃｏｖ（ｅ）＝σ２Ｖ,Ｖ≥０,给出了μ＝Ｘβ的最小二乘估计的３种相对效率和它们的下界．对一般的方差分量模型：Ｙ＝Ｘβ＋ｅ,Ｅ（ｅ）＝０,Ｃｏｖ（ｅ）＝∑ｔｉ＝１θｉＶｉ,θｉ＞０,Ｖｉ≥０,相拟地定义了μ＝Ｘβ的最小二乘估计的３种相对效率并给出了它们的下界．     

B值一致渐近鞅的局部收敛性及大数定律

设（Ω，Ｆ，Ｐ）是概率空间，Ｂ是ｐ阶一致光滑空间，Ｘ＝（Ｘｎ，Ｆｎ，ｎ≥１）是Ｂ值一致渐近鞅，则有：（１）｛∑∞ｎ＝１Ｅ（‖ｄＸｎ‖βＭ‖ｄＸｎ‖β－１＋Ｍβ／Ｆｎ－１）＜∞，１≤β≤ｐ，Ｍ＞０，ｓｕｐｎ≥１‖Ｘｎ‖＜∞｝｛Ｘｎ收敛｝（２）｛∑∞ｎ＝１Ｅ（‖ｄＸｎ‖β（Ｍｎ）‖ｄＸｎ‖β－１＋（Ｍｎ）β／Ｆｎ－１）＜∞，Ｍ＞０，１≤β≤ｐ｝｛Ｘｎｎ收敛于０｝（３）若对任意的ｘ≥０及ｎ≥１，均有Ｐ（‖ｄＸｎ‖≥ｘ）≤ａＰ（Ｙ≥ｘ），其中Ｙ是一正实值随机变量，ＥＹ＜∞，Ｅ（Ｙｌｎ＋Ｙ）＜∞，ａ是一正实数，那么Ｘｎｎａ．ｓ．收敛于０．上述结论推广与改进了若干熟知的重要结果     

Comparison between Minimax and GLS Estimators in Linear Regression Model with Ellipsoid Restrictions

对于线性回归模型Ｙ＝Ｘβ＋ε,ε～（０,σ２Ｗ）,其中σ２＞０,Ｗ为正定矩阵．当未知参数β受到椭球约束时,文中分别在矩阵均方误和加权均方误意义下比较了β的Ｍｉｎｉｍａｘ估计（ＭＩＬＥ）与广义最小二乘估计（ＧＬＳＥ）之差异,并分别导出了在此两种意义下ＭＩＬＥ优于ＧＬＳＥ的充分必要条件．     

方差分量模型非负二次同时估计可容许的必要条件

给出了方差分量模型Ｙ＝Ｘβ＋∑＾ｍｉ＝１Ｕｉεｉ，Ｕ１Ｕ１’＝…＝ＵｍＵｍ’〉０中方差分量（ｏ＾２１，…，ｏ＾２ｍ）的非负二次同时估计（Ｙ’Ａ１Ｙ，…，Ｙ’ＡｍＹ）可容许的一个必要条件。     

植物生长调节剂和蔗糖对抗黑胫病香果树丛芽分化的影响

将抗黑胫病香果树愈伤组织在ＢＡ、ＮＡＡ、蔗糖３因素条件下作Ｌ＿９（３￣４）正交组织培养试验．结果表明，ＢＡ、ＢＡ与ＮＡＡ的交互作用对抗病香果树愈伤组织丛芽分化有极显著影响．ＢＡ／ＮＮＡ（Ｘ）与芽分化（Ｙ）的关系为Ｙ＝１．３６５１Ｘ￣（０．１２８６），ＢＡ／ＮＡＡ（Ｘ）和ＢＡ＋ＮＡＡ（Ｙ）与芽分化（Ｚ）的关系为Ｚ＝１．１０３３＋０．０９９９（Ｘ＋Ｙ）－０．００２７（Ｘ＋Ｙ）￣２，ＢＡ／ＮＡＡ（Ｘ）和蔗糖浓度（Ｙ）与芽分化（Ｚ）的关系为Ｚ＝１．０７４０＋０．０７９３（Ｘ＋Ｙ）－０．００１７（Ｘ＋Ｙ）￣２．在本该试验范围内，丛芽分化的最适培养基为ＭＳ＋ＢＡ２ｍｇ／Ｌ＋ＮＡＡ０．１ｍｇ／Ｌ＋蔗糖３％．     

最小范数最小二乘的计算问题

对一般线性模型：Ｙ＝Ｘβ＋ｅ，Ｅ（ｅ＝０，Ｃｏｖ（ｅ）＝δ￣２∨，∨＞０，当设计阵Ｘ列降秩时，β的最小二乘或广义最小二乘解与广义逆的选取有关，这在具体计算时会产生一些麻烦。同时，在许多情况下，问题本身要求最小二乘具有较小的长度。因此有必要考虑最小范数最小二乘问题，本文从设计阵本身的结构出发，寻找最小范数最小二乘的计算方法。只要知道Ｘ中ｒ＝Ｒ（Ｘ）个线性无关的列向量组Ｘ＿１，就能得到唯一的最小范数最小二乘：β＝Ｘ′Ｘ＿１（Ｘ＿１ＸＸ′Ｘ＿１）￣（－１）Ｘ＿１Ｙ，若Ｔ＝∨＋ＸＵＸ′，则唯一的最小范数广义最小二乘是：β￣＊＝Ｘ′Ｘ＿１（Ｘ＿１Ｔ￣＋ＸＸ′Ｘ＿１）￣（－１）Ｘ＿１Ｔ￣＋Ｙ。对Ｘ的行向量有类似的结论，实际计算表明，这种计算方法是简单有效的。     

有约束的线性模型下的最小二乘估计与最佳线性无？…

研究了无约束的线性模型Ｍ＝（Ｙ，Ｘβ，σ＾２Ｖ）下的Ｘβ最小二估计ＯＬＳＥ（Ｘβ）与在相应的有约束的线性模型Ｍｒ＝（Ｙ，Ｘβ）Ｒ′β＝０，σ＾２Ｖ）下的最佳线性无偏估计ＢＬＵＥ（Ｘβ）的比较问题，建立了Ｍｒ下这两个线性无偏估计量相等的充要条件。     

K—NUC空间与LK—NUC空间

证明了（１）若Ｘ,Ｙ分别是Ｋ１－ＮＵＣ空间、Ｋ２－ＮＵＣ空间,１〈Ｐ〈＋∞,则（Ｘ＋Ｙ）ｐ为（Ｋ１＋Ｋ２－１）－ＮＵＣ空间。（２）若Ｘ,Ｙ分别是ＬＫ１－ＮＵＣ空间,ＬＫ２－ＮＵＣ空间,１〈Ｐ〈＋∞,则（Ｘ＋Ｙ）Ｐ为Ｌ（Ｋ１＋Ｋ２－１）－ＮＵＣ空间。（３）引入了ＬＫ－ＷＨ性质,并得到具有ＬＫ－ＷＨ性质的ＬＮＵＣ空间与ＬＫ－ＮＵＣ空间等价。     

智能向量

在计算机图形学中,向量是一种基本要素．三维向量经投影后可变换为二维向量．在图样画法中,直线被表达为向量,若已知线段的两个端点坐标,就是已知向量．因此在众多算法中,都是以向量为基础的．本文提出的“智能向量”的概念是一种基于二维向量的具有自判结构的数学模型．当计算机读入向量的始点终点坐标后,该向量即具有“智能”,便可自动进行诸如分析向量间相对位置、判断它们在向量内是否相交、获取交点及对其进行取舍等几何判断,由此而推出新的算法与应用．     

VECTOR BUNDLE, KILLING VECTOR FIELD AND PONTRYAGIN NUMBERS

Let E be a vector bundle over a compact Riemanni an manifold M. We construct a natural metric on the bundle space E and discuss the relationship between the killing vector fields of E and M, Then we give a proof of the Bott-Baum-Cheeger Theorem for vector bundle E.     

子帧的矢量量化

提出了一种新的压缩编码方案—子帧的矢量量化（简称ＳＶＱ）．对一幅有２５６×２５６个象素,每象素８比特的图象进行了计算机模拟实验．实验结果表明,在相同的信噪比下,ＳＶＱ方案比ＶＱ方案的数据压缩比高一倍,重建的图象主客观效果良好     

向量玻尔兹曼机

提出了一个用以处理人工神经网络多状态问题的向量玻尔兹曼机模型，由ｍ个二值状态有序的子神经元组成的向量神经元，可以用来描述一个单元上２＾ｍ个不同状态，研究了这一类向量二值网络的结构以及它类似于普通玻尔兹曼机的演化规则，结果表明，由子神经元组成的每个子网络都是通常的玻尔兹曼机，向量玻尔兹曼机是由这些子网络耦合而成的，这个模型不仅能够大大降低处理多状态问题时网络的规模，而且可以将普通玻尔兹曼机的渐近性质     

B值广义aKp序列与B值鞅型序列

定义一类不带鞅性的Ｂ值广义ａＫｐ序列，并证明了它满足停时采样定理。由此得出了它的极大算子的可积性，以及它与Ｂ值鞅型序列的一些关系     

曲面的微分向量与面积微元——基于向量代数的启发性推导

本文引入微分向量的概念.进而用向量代数的方法简化了古典微积分中关于面积元素及体积元素计算公式的推导.并且给出曲面的面积元素的混合积形式等.     

机械能流密度矢量

本文通过对连续媒质内机械能流转移的分析,引入机械能流密度矢量S,并讨论了机械能流在动力学系统中的一些应用。