有限混合费希尔分布极值密度函数的渐近性质

设有限混合费希尔分布的分布函数由■确定,通过对有限混合费希尔分布尾部表达式的精确展开,判断了在线性赋范和幂赋范条件下的极值分布类型分别为■和F∈D_p(Φ₁).基于有限混合费希尔分布极值分布的渐近展开式,推导出在线性赋范和幂赋范两种不同条件下极值密度函数收敛的高阶渐近展开式,得到有限混合费希尔分布极大值密度收敛到Fréchet极值分布密度的结论.     

长时井下压力监测数据流动过程识别方法研究

利用长时井下压力计监测井下生产在提高油藏和油井管理方面正发挥着越来越重要的作用。在长时井下压
力监测数据的解释过程中,准确地确定流动变化过程起始时间至关重要,但由于其庞大的数据量而使得手工划分和处
理这些数据不切实际。基于小波模极值理论和噪声鲁棒微分算法,利用模拟的井下压力数据对比研究了长时井下压
力监测数据中流动变化过程（突变点）的识别方法。结果表明：小波模极值方法的误识别率相对较高,对噪声比较敏
感,在采用该方法之前必须对数据进行降噪处理;而基于噪声鲁棒微分算法的二阶导数识别方法可以准确、有效地识
别出流动变化过程,并且对噪声具有稳健性,可以在不对信号进行降噪处理的情况下识别流动过程。研究结果为自动
处理长时井下监测数据提供了一种新的手段。     

一类算子值解析函数的极值点

令H表示一个Hilbert空间,B(H)表示将H映射到H的所有线性算子构成的Banach空间.引入3维Hilbert空间的一类算子值解析函数T,这里T ＝{f(z)：f(z)＝zI－nzn在单位圆盘≤1上解析,其中系数An是H到H的紧正Hermitian算子,I表示H上的恒等算子,(Anx,x)≤1对所有的x∈H,＝1成立}.利用泛函分析凸理论、算子理论,在适当的条件下,研究函数族T的极值点.     

调和K-拟共形映照下Heinz不等式的精确估计

设w=P［F］(z)为单位圆到自身上的调和拟共形映照,满足w(0)=0,其中F(exp(it))=exp(iγ(t))为边界函数. 利用调和测度的拟不变性得到边界函数的一个偏差估计,进而利用改进的Hübner不等式得到调和拟共形映照下Heinz不等式的一个精确估计.     

随机利率模型下欧式极值期权的定价

在资产价格服从对数正态分布、利率为Vasicek模型,且所有参数均为确定性函数的假设下,分别以债券和资产折现,利用测度变换得到了欧式极值期权的显示表达式.利用这种方法,避免了对随机利率复杂的计算.     

利用正交表区间收缩法求函数极值

利用正交表区间收缩的方法求解一般函数的极值及极值点问题。将一般的代数问题 转化为统计问题,采用正交表的数据分析方法,在一定的规则下将自变量（因子）的取值范围 (区间）逐步收缩,从而得到极值、极值点。实际问题中如果系统函数未知而只有试验数据,也 可以利用此种方法寻找系统的极值点及极值。采用SAS语言模拟仿真,验证了其可行性和有效性     

一种基于EVS相似度的邮件社区聚类方法

聚类方法的核心是如何度量事物间的邻近性。介绍了邮件特征的向量表示形式、构建了邮件特征矩阵,并使用变形后的极值分布函数模型拟合了邮件间通信特征信息;在此基础上提出了一个新的邻近性度量方法(ex-treme value distribution similarity,EVS),用以指导邮件社区划分;使用微聚类-宏聚类邮件社区划分算法验证了该方法的有效性。实验表明,在测试数据集上,相比余弦、PCC等经典的邻近性度量方法,以EVS作为划分依据的邮件社区划分算法能够更加有效地发现高质量的邮件社区。     

r-置换因子循环线性系统求解的快速算法

在置换因子循环矩阵的基础上给出了r-置换因子循环矩阵的概念,得到以这类矩阵为系数的线性方程组AX=b有解的判定条件和快速算法.当r-置换因子循环矩阵非奇异时, 该快速算法求出线性方程组的唯一解,即存在唯一的r-置换因子循环矩阵C∈PRCMn,使AX=b的唯一解是C第一列;当r-置换因子循环矩阵奇异时, 该快速算法求出线性方程组的特解与通解,即存在唯一的r-置换因子循环矩阵H∈PRCMn及C∈PRCMn,使得C的第一列X1是AX=b的一个特解,而且X=X1+(I-H)Z是AX=b的通解,这里Z是任意的n维列向量.     

T(1,1,t,3,1)的补图的色唯一性

h(G,x)表示图G的伴随多项式, b(G)表示h(G,x)的最小负实根。本文证明了T(1,1,t,3,1)的补图色唯一的充要条件是t不等于1,3,6。     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.