一类多乘积优化问题求解的新方法

利用所考虑问题的结构特点,提出一种新的线性化方法.该方法利用函数的二阶导数信息,线性化过程更为直接.为改善算法收敛速度,提出一个新的区域缩减准则.理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.     

两阶段随机线性优化问题的等价形式

在极小极大两阶段随机线性优化问题中,往往只知道随机变量的概率分布所满足的一些条件,并不能精确求得。文章假设随机变量的一阶矩和二阶矩是已知的,将最坏情况下的条件风险值(CVaR)作为效用函数,基于矩理论和对偶理论,最终将概率分布由一阶矩和二阶矩描述的极小极大两阶段随机线性优化问题转换为可求解的半定优化问题。     

关于矩阵Kronecker乘积和Hadamard乘积的若干矩阵不等式

针对矩阵Kronecker乘积和矩阵Hadamard乘积的特殊性质,借助矩阵Schur补和分块矩阵导出了一系列关于这2类矩阵特殊乘积的矩阵不等式,从而改进或推广了相应的结果.     

多线性极大函数在加权Morrey空间中的有界性

本文证明了多线性极大函数在加权Morrey空间中的有界性,其中权函数为Lerner等人于2009年定义的多线性矢量权。     

Wn⊙Pm和Cn⊙Sm的r-hued染色

图G和H的Corona乘积图记为G⊙H,它是复制一个图G以及复制|V(G)|个图H,把图G的第i个顶点跟复制的第i个图H的每个顶点相连.图G的(k,r)-染色是用k种颜色对图G进行正常染色，使得点v的所有邻点至少染min{r,d(v)}种不同的颜色，其中d(v)是图G中顶点v的度数.把图G的具有(k,r)-染色的最小正整数k称为r-hued色数，用χ_r(G)表示，通过对r-hued染色的定义，得到W_n⊙P_m和C_n⊙S_m的r-hued色数.     

华中科技大学学报(自然科学版) 2017年 第45卷 总目次

将最大团求解算法融入到极大团枚举算法中,提出了两种带极大团下限的极大团枚举算法及多种预处理筛选策略,通过迭代将不可能包含在极大团中的部分点与边删除,使得搜索空间大幅减小.在搜索策略上,将求解最大团问题的贪心染色算法、增量MaxSAT推理算法与极大团枚举算法相融合,并结合最佳筛选策略,提出了染色-关键点融合算法BKFC(Bron-Kerbosch with filtering and coloring)和基于增量MaxSAT推理的枚举算法BKFS(Bron-Kerbosch with filtering and MaxSAT).结果表明:在多个大型算例上,BKFC算法平均时间仅为加入预处理的改进经典算法的68.8%;由于经典算法无法在大型算例上运行,在小数据测试中,BKFC算法平均时间仅为没有预处理策略的经典算法的2.2%.     

模糊集范畴的性质

定义一种模糊集范畴F,讨论了F具有的范畴性质:F与子集范畴之间的关系;F上的态射用a-截集表示的条件;F上态射和映射的关系:证明了F的乘积、等子、余等子、拉回和极限等存在,并给出它们的具体形式.     

极大群和极小群的弱c-正规对有限群结构的影响

利用极大和极小群的弱c-正规性对有限群的结构进行刻画,得到可解群和p-幂零群的一些充分条件,推广了一些已知的结果.     

Exact inference for two exponential populations with competing risks data

In a reliability comparative test, the joint censoring model is usually adopted to evaluate the performances of units with the same facility. However, most researchers ignore the pos- sibility that there is more than one factor for the failure when a test unit fails. To solve this problem, we consider a joint Type-II hybrid censoring model for the analysis of exponential competing failure data. Based on the maximum likelihood theory, we compute the maximum likelihood estimators （MLEs） of parameters and then obtain the condition ensuring MLEs existence for every unknown parameter. Then we derive the conditional exact distributions and corresponding moment properties for parameters by the moment generating function （MGF）. A Monte-Carlo simulation is conducted to compare the performances of different ways. And finally, we conduct a numerical example to illustrate the proposed method.     

φ混合序列乘积和的强大数定律

建立了φ混合序列的矩不等式,利用这个不等式得到了φ混合序列的三级数定理及乘积和的强大数定律。