动态混合型SMC+Turbo MIMO解调算法

递归蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo，SMC）算法是一种有效降低算法复杂度的次优化算法，该算法嵌入到迭代Turbo接收机中可形成低复杂度、高解调性能的SMC＋Turbo MIMO解调接收机．该文针对该解调接收机中的混合型SMC MIMO解调算法，运用动态化参数进行改进．仿真结果表明，动态混合型SMC＋Turbo MIMO解调算法可以在不增加算法复杂度的基础上有效地提高一般混合型方案的性能．     

拟回归标度参数不相关估计的估计量

在拟回归假设条件的基础上，本提出对拟回归原型的未知标度参数独立进行估计的方法，新方法不仅具有很高的计算效率，而且标度参数的估计量之间不再具有相关性，当样本容量很大的时候，新方法能够达到原方法(献[1]，An and Owen的方法)的计算精度．在章结尾给出了计算机模拟结果。     

结构可靠性分析中参数灵敏度的计算方法

针对结构可靠性分析中重要的方法之一——蒙特卡洛模拟方法，本文提出了一种计算分布参数灵敏度的新方法，此方法不需要新的抽样产生或失效标准的重新评估。同时对该方法进行了举例说明。     

非线性贝叶斯动态模型的一种处理方法

对一类非线性贝叶斯动态模型进行了处理。用筛选算法进行抽样，利用得到的样本进行各种推断和预测。     

γ暴搜寻中实测角分布与角半径的关系

 考虑实测角分布和角半径的关系,在实测角分布保持一定的情况下,用MonteCarlo方法推导出1个统计意义上的最佳角半径.并通过全天区搜寻的方法去探测1个带有γ射线暴的模拟数据,进一步证实了这一结果.     

风险的频度、累积性及与Hurst指数关系的研究

从金融资产价格波动的符号动力学特征出发，提出了衡量金融风险水平的两个新指标：风险的频度与累积性，分别建立了这两个风险指标与Hurst指数之间关系的命题，并用Monte Carl。实验验证了这两个命题，表明其命题内容的正确性与有效性。     

硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟

在对比分析已有硬化非高斯模型(Winterstein硬化模型、Ding和Chen模型)的基础上,提出了一个基于Zhao和Lu模型的新硬化非高斯模型.新模型预测偏度和峰度的误差比既有硬化模型小,且最大误差分别为0.311和0.479,表明新模型具有良好的精度;同时新模型扩展了Zhao和Lu模型的适用范围.最后运用新硬化模型模拟硬化非高斯过程样本,发展了硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟方法.数值算例验证了本文方法用于硬化非高斯结构响应首次穿越失效概率计算有较高的精度;杭州新火车东站大跨屋盖以及南水北调工程渡槽结构工程实例说明了本文方法的使用过程.     

含位形权重的磁流变液孤立链流变剪应力模型

为降低采用标准孤立链理论模型计算高体积分数磁流变液流变剪应力时的计算误差,提出一种通过距离权重系数评价磁链间相互作用的流变模型.编写Monte Carlo仿真程序计算颗粒位置与磁矩方向矢量、同时输出与系统颗粒间距有关的距离权重系数.按标准和距离权重这两种链结构模型计算磁流变液剪切应力数值,并和4种磁流变液(30.58%~44.79%)的流变仪剪应力测试数据进行比较,结果显示,权重模型在磁场全范围内具有更高的计算精度,并且和流变试验实际结果基本符合,证实了磁链微观结构间的相互作用力是影响磁流变液流变特性的主要因素之一.     

Multicategory Purchase Incidence Models for Partitions of Product Categories

We analyze multicategory purchases of households by means of heterogeneous multivariate probit models that relate to partitions formed from a total of 25 product categories. We investigate both prior and post hoc partitions. We search model structures by a stochastic algorithm and estimate models by Markov chain Monte Carlo simulation. The best model in terms of cross‐validated log‐likelihood refers to a post hoc partition with two groups; the second‐best model considers all categories as one group. Among prior partitions with at least two category groups a five‐group model performs best. Effects on average basket value differ for the model with five prior category groups from those for the best‐performing model in 40% and 24% of the investigated categories for features and displays, respectively. In addition, the model with five prior category groups also underestimates total sales revenue across all categories by about 28%. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于分形高斯噪声叠加的蒙特卡罗模拟定价

为了提高蒙特卡罗模拟定价的精度和效率,用循环嵌入方法快速精确地生成分形高斯噪声,进而叠加合成分形布朗运动,在此基础上运用蒙特卡罗方法模拟金融产品价格运动轨迹.通过对国电电力认购权证(国电CWB1)进行100个交易日模拟定价的结果表明,该方法比标准布朗运动能获得更高的定价精度.