关于共振态X（1835）及X（2120）和X（2370）的探讨

由雷吉轨迹算出11S0径向激发态的部分成员的质量谱,在3P0衰变模型算出的衰变宽度的基础上,X(1835)很可能安排为η'的第二径向激发态,而共振态X(2120)和X(2370)安排为η和η'的第三径向激发态是不合理的,二者很可能具有奇异结构.另外,K(1830)安排为31S0的同位旋二重态是值得怀疑的.     

方程u_（tt）＝u_（xxt）＋σ（u_x）_x的谱方法及其误差估计

利用语方法和Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ估计算得到方程ｕｔｔ＝ｕｘｘｔ＋σ（ｕｘ）ｘ的周期初值问题的近似解及其误差估计．     

传输特征值混合元法（英文）

给出了Helmholtz传输特征值的一个混合元计算方法。该方法将Ciarlet-Raviart混合法与Cakoni等人研究的变分公式结合起来,形成新的可用来计算特征值的混合变分公式。并做了理论上的误差估计和特征值分析,从而证明了此方法的可行性和高效性。     

关于不等式S（X1＋X2＋……Xt）〈 1/t （S（X1）＋S（X2）＋……S（Xt））

对于正整数n,设S(n)是n的Sm arandache函数,笔者证明了:对于任何大于1的正整数t,不等式S(x1 x2 … xt)<(S(x1) S(x2) … S(xt))/t有无穷多组正整数解(x1,x2,…,xt).     

平稳过程回归函数核估计相合的充要条件

本文对一类平稳过程,在 EY~2<∞下及最大相关系数ρ(n)=O(n~(-(1/2))(logn)~(-2))时,获得了回归函数递归核估计强、弱相合等价的充要条件。     

矩限制下次序统计量均值的界

设X_1 X_2…,X_n为随机变量,它们的次序统计量为X_(14)A≤X_(26a)≤…≤X_(n.n),记E(X_(itn))=μ_(iln),当X_1…,X_n有共同的均值μ,方差σ~2时,〔1〕中得出了其次序统计量均值的界,本文在E(X_i)=μ,E|X_i|p=c<∞(p>1)时,得出了相应的结果。特别,如对任p>1.E|X_i|p=c(p)≤k<∞,i=1,2,…时,我们得出     

离散指标下的最近邻判别分析

设(θ,X),(θ_1,X,),…,(θ_n,X_n)是独立同分布的随机向量,θ∈{0,1},X∈x{0,1,2,…相似文献   

一类广义控制系统的最优调节

本文讨论了广义定常控制系统EX(t)=AX(t)+Bu(t),X(O_4)=X_0,在有限时域性能指标下的最优调节问题。并且证明了该问题的最优调节的存在、唯一性。之后,给出最优调节的一些性质以及最优指标值的求法。     

Copulas于二维样本极值概率积分变换分布分析中的应用

借助于Copula这一工具对在具有联合分布H(x,y)的二维总体(X,Y)经概率积分变换得到的随机变量H(X,Y)的分布函数K(V)给定条件下,求出关于次序统计量X(n)=max{X1,X2,…,Xn}和Y(n)=max{Y1,Y2,…,Yn}经概率积分变换得到的随机变量Hn(X(n),Y(n))的分布函数Kn(v)的方法进行了研究,并找出了Kn(v)不随样本容量n变化的情形,进而得到了较准确地刻画二维R.V相依性的相关性指标Kendall's τ.     

生长曲线模型综合岭估计的推广

文章将生长曲线模型Y=X1BX2+ε,E(ε)=0,Co v(ε)■=Co v(Ve c(ε))=Iqσ2In在设计阵X1(或X2)呈病态时的综合岭估计推广到协方差矩阵为正定和半正定生长曲线模型,得到了相应的综合岭估计,并给出了其优良性等性质。     

一般损失下K近邻予测后验风险的估计

设(X_1,θ_1),…,(X_2,θ_2),(X,θ)是iid,(d+1)维随机向量,_n~(k)是θ的基于训练样本Z~n={(X_1,θ_1),…,(X_n,θ_n)}及当前样本X的K-NN予测,而L_n~(k)=E{L(θ,_n~(k))|Z~n}是在一般损失函数L下当Z~n给定时的条件风险。该文给出了L_n~(K)的一个估计_n~(k),并证明了,如果θ有界,X无原子且L连续时,有P{|_n~(k)-R~(k)|≥ε}=O(e~(-bn),其中b∈(0,∞)不依赖于n,R~(k)是某一常数.     

百合上桃蚜及其天敌种群动态研究

研究了百合上桃蚜种群数量季节变动动态。结果表明．为害百合的桃蚜主要来源于周围植物迁入的有翅蚜,桃蚜种群在5～6月达最高峰。气候因子旬平均温度和降雨量明显影响桃蚜种群数量变动．其回归关系式分别为：Y1=13．9757 0．007198X1—0．0000007572X1^2和Y2=10．2812 0．02267X2 0．0000032586X2^2。桃蚜种群数量变动与天敌数量变动呈密切正相关．其回归关系式为：Y3=635．3057 1．5661X3-0．00009311X2^2。     

UMT整环上的w-维数

设R是整环,X是R上的一个未定元,{Xλ}λ∈Λ是R上任意多个未定元的集合.证明了若R是UMT整环,则w-dimR=w-dim(R[{Xλ}λ∈Λ]).进一步研究了UMT整环上的群环,证明了若R是UMT整环,则w-dimR=w-dimR[X;G].