偏最小二乘回归在美式-百慕达-亚式期权定价中的应用

本文利用蒙特卡罗模拟得到标的资产的价格路径样本,然后应用偏最小二乘回归给出了美式-百慕达-亚式期权的价格.与最小二乘回归方法相比,该方法在保证精确度的前提下,具有更快的收敛速度.     

玻壳压制成型中残余应力的数学建模与模拟方法

玻壳成型过程中产生的残余应力对制品质量的影响很大。在分析玻壳成型特点的基础上，建立了玻璃压制成型过程中残余应力计算的数学模型。其中材料假定为热流变简单粘弹性材料，忽略了成型中的流动应力，讨论了模型问题的平衡推论及兼容性方程，并详细分析了成型中不同阶段的边界条件。模型的数值求解采用了薄层理论，并通过空间方向上的有限元和时间上的有限差分来进行。所提出的模型及求解方法可以很容易地扩展到通常的玻璃压制成型过程，也可用于分析许多与玻璃压制成型相关的问题，具有较广泛的参考价值。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

中国石油大学（华东）两项目获2008年度教育部科学研究重点项目资助

2008年度教育部科学技术研究重点项目评审工作已经结束，根据教技司[2008]68号和教技司[2008]76号文件通知，中国石油大学共有2个项目获得教育部科学研究重点项目资助，分别是：机电工程学院牛文杰副教授等申报的“油藏数值模拟三维限定PEBI网格剖分算法及软件系统研究”；     

识别混凝土板内部缺陷的人工神经网络算法

以一维有缺陷混凝土板为研究对象，分别采用Leverberg-Marcluardt和径向基神经网络算法，对缺陷的深度与厚度进行识别，从而实现对混凝土板内部缺陷的三维重构，称为红外CT模拟．两类神经网络算法的识别结果表明：Leverberg-Marcluardt神经网络较径向基神经网络具有更好的收敛精度与计算效率．     

电子线路的数值优化设计

研究了电子线路的数值化设计方法.它是一种自动化程度高、通用性强、精度高的电路设计方法。介绍了电子线路数值优化设计软件系统YJX—1.它具有广泛的通用性和快速收敛的特点。     

DEDS的模拟退火仿真优化方法

本文对模拟退火优化方法进行了修改,使它能较好地适应于DEDS的仿真优化研究.文中对两种优化状态下,仿真目标值之差的估计误差性质进行了分析,并对修正后算法收敛的最优性进行了理论证明。     

物理实验计算机模拟系统初探

本文用计算机实现了一个物理实验模拟系统,并以利萨如图形为例说明了用计算机模拟物理实验的一般步骤。     

非线性系统两变量控制下的分枝特性

采用分枝理论推导非线性系统两变量P和PI控制下的分枝特性,所导得的几个定理阐明了简单分枝点和Hopf分枝点的位置和性质。一个简化精馏塔模型用于演示这一过程,展示出精馏塔系统在闭环时,可能出现多态和极限环。     

绝缘栅PMOS的SUPREM—SEDAN联机模拟研究

本文分析及研究了作者对绝缘栅ＰＭＯＳ场效应结构所进行的ＳＵＰＲＥＭ—ＳＥＤＡＮ联机模拟．重点在衬底电阻率（掺杂浓度）与ＭＯＳ结构阈值电压之间的定量关系上得到了与实验完全一致的结果．同时，定量地描述了栅氧层中电离电荷的分布及其行为．揭示了上述效应的机理．