CMOS VLSI电路无时延平均功耗和有时延平均

从理论上阐述了无时延平均功耗和有时延平均功耗之间的单调递增关系, 用计算速度快的无时延理想电路功耗作为计算速度慢的有时延实际电路功耗的评估标准, 并给出了它在电路平均功耗快速估计、最大功耗快速估计和电路测试功耗快速优化三个领域中的应用. 提出了一种先用无时延功耗对较长的输入向量对序列进行快速压缩、再用压缩序列快速模拟出平均功耗(或最大功耗)的新方法. 与直接用未压缩序列进行模拟的传统方法相比, 实验结果表明: 对于平均功耗快速估计, 在保证估计精度(误差小于3.5%)的前提下, 将模拟速度提高了6~10倍; 对于最大功耗快速估计, 在保证估计精度(误差小于5%)的前提下, 将模拟速度提高了6~8倍. 在测试功耗快速优化领域, 与测试功耗直接优化法和现有的Hamming距离优化法相比, 无时延功耗优化法的优化效率最高, 它可以用较少的时间(缩短为 16.84%), 取得较好的优化效果(测试功耗降低35.11%).     

传感器系统误差与目标航迹的分布式估计

精确估计传感器的系统误差, 对提高整个跟踪系统的性能具有十分重要的意义. 已有的研究方法一般是把系统误差加到状态向量中形成扩维状态向量, 利用Kalman滤波进行估计. 由于这种方法计算量很大, 许多工作致力于研究状态向量和系统误差的解耦问题, 但均未实现系统误差的分布式估计和解决计算量问题, 且无法真正实现分布式航迹融合. 考虑了传感器测量有系统误差时的多传感器分布式航迹融合问题, 实现了状态向量和系统误差的解耦、系统误差的分布式估计与分布式航迹融合. 仿真结果表明此方法能给出精度较高的系统误差和状态向量估计.     

双解析函数的齐次Riemann边值问题关于边界曲线摄动的稳定性

讨论了当区域边界L发生微小的光滑摄动时，双解析函数的齐次Riemann边值问题的解的稳定性，并给出误差估计．     

一类半参数回归模型讨厌参数的相合估计

讨论一类半参数回归模型y=xβ+g(t(1)+t(2)α)+e,其中g(·)未知,α、β为实参数,e为随机误差 设有样本{(ti,xi,yi)}ni)′,构造了g(·)、β和讨厌参数α的估计,并证明了其相合性 i,t(2)i=1,ti=(t(1)     

双侧截尾时双参数指数分布的BLUE

给出了双参指数分布在双侧截尾情况下未知参数σ和θ的最佳线性无偏估计（简记BLUE）和它们的方差．     

多元Sikkema算子的逼近定理

研究单纯形上多元Ｓｉｋｋｅｍａ算子的逼近，得到逼近正逆定理和渐近估计。     

双参数情形的经验Bayes估计近似算法

该文给出了双参数情形利用线性经验Ｂａｙｅｓ估计公式估计待估参数的近似算法，并以正态分布为情形给出具体的计算形式．     

关于矩阵秩的下界的进一步探讨

给出了矩阵秩的新的下界估计式，从而改进推广了屠伯埙在文（１－４）中的主要结果。     

岭估计的影响函数

本文求出了回归系数岭估计的理论影响函数、经济影响函数和样本影响函数，讨论了岭估计的影响函数与最小二乘估计的影响函数的关系以及与方差扰动模型中的岭估计关于扰动因子导数的关系，定义了岭估计的Ｃｏｏｋ距离，比较了岭估计的Ｃｏｏｋ距离与最小二乘估计的Ｃｏｏｋ距离的稳健性。     

人口抽样调查中用普查数据的比估计及其均方误差估计

本文主要讨论了分层三阶简单随机抽样下，在人口变动情况抽样调查中利用普查数据构成人口出生率，年出生人口，年中人口的比估计及其均方误差估计问题，也给出了分层三阶等距抽样下比估计的均方误差的两种估计公式。得出的结论也适用于一般的多阶抽样的比估计的情形。