主动学习可靠性分析算法:基于Kriging预测方差的视角

针对基于Kriging模型的主动学习可靠性方法 (active learning Kriging-Monte Carlo simulation, AK-MCS)中, Kriging预测方差低估导致评估过程存在选点和停止判断失误的问题,提出一种基于Bootstrap Kriging的主动学习可靠性方法 (Bootstrapped active learning Kriging-Monte Carlo simulation, BAK-MCS).首先拟合真实功能函数初始Kriging模型,然后使用Bootstrap Kriging方差构造BU学习函数,从而进行主动序贯采样更新Kriging模型,最后采用收敛Kriging模型结合蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation, MCS)估计结构失效概率.数值算例结果表明,与MCS和AK-MCS方法相比, BAK-MCS在保持高预测精度的同时减少了真实功能函数的调用次数,提高了可靠性评估建模效率.     

第二类q-Legendre-Stirling数

广义Stirling数都是由2类函数相互表达定义的,在第一类q-Legendre-Stirling数的基础上,提出第二类q-Legendre-Stirling数概念.研究了第二类q-Legendre-Stirling数的递推关系、生成函数,及相关的组合恒等式,并且给出了2类q-Legendre-Stirling数之间的关系.     

珍贵濒危动物

海南兔是我国野兔中体形最小、毛色最艳丽的一种，体长不到40厘米，体重1．5千克。其外部形态特征与草兔大体相似．尾毛上黑下白；颏、腹和四肢后面的毛均为白色；耳壳有明显的白色边缘，脚掌具暗棕色毛。     

基于跳跃时间和幅度的BDI指数波动幂律分布特性研究

BDI指数是国际航运市场的风向标,摸清BDI指数波动幂律分布特性,对于进一步掌握运费规律、预测BDI趋势、协助航运决策等方面具有重要意义.基于此,本文对已运行30年BDI指数的波动幂律分布特性进行了详细研究,主要特色有:一是借助Pareto、Exponential以及Fokker-Planck函数首次深入探讨了BDI指数波动幂律分布特性.二是在跳跃识别的基础上,构建了基于跳跃时间和跳跃幅度两标度的BDI指数波动幂律分布特性分析模型,并转化成最小二乘法的线性回归测算模型.三是对BDI指数日、周和月增长率的跳跃时间和跳跃幅度幂律分布特性进行了实证分析.结果表明:BDI指数具有尖峰薄尾的增长率分布和波动聚集性;Fokker-Planck函数拟合BDI指数增长率跳跃时间更合适;Exponential函数拟合BDI指数增长率跳跃幅度更合适;BDI指数增长率跳跃时间和跳跃幅度都具有薄尾幂律特性,且向上、向下幂律呈现对称性.     

关于COUNTIF函数使用的问题

COUNTIF函数是对指定区域中符合指定条件的单元格计数的一个函数.它是EXCEL使用频率较高的几个函数之一,该文针对该函数做以简要阐述.     

算子Dn＋p-1在亚纯p叶星象函数上的性质

在复分析中,亚纯叶函数有很好的性质和应用.利用Hadamard卷积为f（z）∈∑p定义了一个新的线性算子Dn＋p-1f（z）=ψp（n＋p,1;z）＊f（z）,然后研究线性算子Dn＋p-1在亚纯p叶星象函数上的一些性质.     

带漂移布朗运动的一个局部时的Laplace变换

在Borodin和Salminen(2002)文献中有关带漂移布朗运动占位时的Laplace变换结果的基础上,运用Li等(2014)计算局部时的方法,推出了带漂移布朗运动在独立指数时间e_q前,及停留在0处的局部时的Laplace变换表达式Ee~(-λl(e_q,0))=lima→0I(λ/a;0,a,e_q)=((2q+μ~2)~(1/2))/(λ+(2q+μ~2)~(1/2))。当μ=0时,本文结果与标准布朗运动的结果吻合。     

推广到多维系统的钱德拉塞卡方法

将钱德拉塞卡等提出的构造拉格朗日函数方法从一维系统推广到多维系统,并讨论其中存在的问题.举例说明所得结果的应用.     

复变函数课程教学改革探讨

文章结合笔者自身的复变函数教学实践,针对复变函数教学过程中面临的矛盾,提出了复变函数教学改革的一些设想和建议,以期提高复变函数的教学质量和课堂效率。     

带有变号核函数的非局部扩散方程的行波解

本文考虑了一类带有变号核函数的非局部扩散方程。利用上下解方法结合Schauder不动点定理，得到了该方程连接两个平衡点的行波解的存在性。