Meyer-K(o)nig and Zeller算子的4阶矩和6阶矩

对Meyer-K(o)nig and Zeller算子的4阶矩及6阶矩进行了研究,通过推导计算,给出了该算子4阶矩及6阶矩的估计结果.     

离散型随机变量的K阶矩

对离散型随机变量的k阶矩进行了研究,给出了几类离散型随机变量的k阶原点矩的统一递推公式,得到了离散型随机变量的k阶原点矩的形式特征.     

一阶矩Hankel矩阵测向方法

以阵列信号处理为背景讨论了一维超分辨测向问题，提出了一阶矩Ｈａｎｋｅｌ矩阵测向方法．它运算量小、与信号源相关性无关．计算机模拟结果表明一阶矩Ｈａｎｋｅｌ矩阵测向方法是可行的．     

四阶截断复矩问题

讨论了Curto-F ialkow所给出的四阶截断复矩问题,即给一个复数序列γ≡γ(4):γ00,γ01,γ10,γ02,γ11,γ20,γ03,γ12,γ21,γ30,γ04,γ13,γ22,γ31,γ40,其中γ00>0,γij=jγi,找到一个正的Bore l测度使得iγj=zizj∫dμ(0≤i j≤4)成立;得到了四阶截断复矩矩阵M(2)的平坦延拓存在的条件,并举例进行了验证.     

计算Poisson分布n阶原点矩的新方法

按定义计算Poisson分布n阶原点矩非常复杂,本文给出了一种计算Poisson分布n阶原点矩的新方法,该方法计算简便,行之有效。     

单生过程首中时的各阶矩

给出了单生过程首中时多项式阶矩和指数阶矩的显式表达，讨论了4个判别准则的概率意义，并得到了单生过程指数遍历的一个显式判别准则．     

基于负数阶矩的正值Alpha稳定分布的参数估计

为了精确估计正值alpha稳定（PAS）分布的参数，基于负数阶矩理论，提出了比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计3种参数估计方法．比值估计直接利用特定阶次的负数阶矩的比值来估计未知参数，对数矩估计利用PAS分布的对数变换及其负数阶矩的Taylor展式从而获得解析的估计形式，迭代对数矩估计通过样本分段迭代估计未知参数．与传统的估计方法相比，所提出的3种估计方法可以获得更高的估计精度，并且对数矩估计具有较低的计算复杂度．MonteCarlo仿真实验表明，当独立运行次数为100、样本总数为5000时，比值估计的估计精度可以达到99．8％，对数矩估计的估计精度可以达到99．95％，迭代对数矩估计的估计精度可以达到99．94％．     

非时齐扩散过程耦合时间的一阶矩

本文在非时齐高维扩散过程耦合构造的基础上，定义了耦合时间。耦合时间是一个停时。耦合时间的矩与随机过程测度的变差范数，有密切关系，从而启发我们来研究耦合时间的一阶矩，本文采用二阶椭园型微分算子，通过引进新的函数，利用随机微分方程中的伊藤公式，给出了耦合时间的一阶矩有限的充分条件。     

四阶非奇异截断复矩矩阵的平坦延拓

讨论Curto—Fialkow所给出的四阶截断复矩问题,得到了四阶非奇异截断复矩矩阵M（2）的平坦延拓存在的充分必要条件以及在特殊情况下的解,并举例进行了验证．     

用二维阶次规正不变矩识别三维目标

论述了用二维投影图像的矩不变量来识别三维目标的方法。该方法有效地降低了目标识别的维数，简化了目标匹配和识别的算法。通过考察阶次规正不变矩ＯＮＭＩ的性能，证明了ＯＮＭＩ有效地减小特征量的动态范围并提高了其抗噪性。分类结果表明，该特征平衡方法比如加权因子法更有利于目标的识别分类。     

NOD随机变量阵列的q阶矩完全收敛性的充分条件

利用Rosenthal不等式及截尾法,给出了1≤q≤2和q2两种情形下NOD(negatively orthant dependent)随机变量阵列q阶矩完全收敛性的充分条件,推广了已有的结论。     

NOD随机变量阵列加权和的q阶矩完全收敛性的充要条件

利用矩不等式及截尾法,建立了权系数如a_(ni)≈(i/n)~β(1/n~p)的同分布NOD阵列加权和的q阶矩完全收敛性的充要条件,所得的结果推广了已有的结论。     

随机变量关于它的中位数的一阶绝对矩

推导了随机变量的一阶绝对矩的四个计算公式，证明了函数g(x)＝E|ζ-x|在中位数m达到它的极小值，从而扩张了[1]中的有关结果；进而提出了能够用随机变量ζ关于它的中位数m的一阶绝对矩d（ζ;m）△↑=E|ζ-m|作为刻画ζ以值分散性的一个新的数字特征。     

二阶和四阶矩信噪比估计法研究

对于二阶和四阶矩信噪比估计法在实信道和复信道中的应用进行了研究,并对该算法应用于AWGN信道中的性能进行仿真分析,结果表明当数据观察长度在2000以上时,在实际信噪比为[-5,25]dB内,该算法可以控制估计标准差在0.2dB内.     

结构可靠度的四阶矩分析法

应用最大熵理论构造了随机变量以其前四阶矩统计参数表达的概率密度函数，应用泰勒二次展开推导了结构功能函数前四阶矩的近似表达式，并用变分法给出了结构失效概率的离散化计算公式。分析结果表明，本文建议的方法具有较好的计算精度。     

中立型随机泛函微分方程的p阶矩指数稳定性

本文中研究中立型随机泛函微分方程的p阶矩指数稳定性,运用Lyapunov函数和随机分析的方法,得到中立型随机泛函微分方程的p阶矩指数稳定性新的结果.最后通过一个实例表明所得结果的有效性.     

独立不同分布的随机变量和的k阶矩

文章计算了一种推广的范德蒙行列；并运用此结果计算了独立不同分布的随机变量和密度函数及其k阶矩．     

导致破产的索赔量的矩

求出了古典风险模型中导致破产的索赔量的k阶矩,给出了破产发生时导致破产的索赔量的k阶矩与索赔量的k阶矩的关系,同时求出了它的上下界.     

样本的k阶中心绝对矩的依概率收敛性证明

利用辛钦大数定律和随机变量序列依概率收敛的性质,通过不等式的放缩技巧,给出了样本的k阶中心绝对矩依概率收敛于总体的k阶中心绝对矩的证明.     

具有脉冲的随机泛函微分方程的p阶矩指数稳定(英文)

在本文中,利用Lyapunov函数,借助Razumikhin技巧,作者研究了具有脉冲的随机泛函微分方程的p阶矩指数稳定性,得到了一些判定脉冲随机泛函微分方程p阶矩指数稳定的充分条件.所得结果说明非稳定的随机泛函微分方程,在脉冲干扰影响下也可以实现稳定化.