求解大型特征值问题的块Davidson方法的精化技术

块Davidson方法是求解大型对称矩阵特征值问题的一种有效的方法.但对一些特征值问题,当Ritz值收敛以后,该方法并不能保证Ritz向量也同时收敛.因此,为加速块Davidson方法的收敛性,研究了块Davidson方法的重新开始技术,提出了精化块Davidson方法,并对精化块Davidson方法进行了收敛性分析.数值试验和理论分析均表明,新方法对计算大型对称矩阵的一些极端特征对是有效的.     

实对称矩阵空间到Hermitian矩阵空间保秩1的加法映射

Sn(R)记实数域R上全体n(n≥2)阶对称矩阵构成的线性空间,Hn(C)记复数域R上全体n阶Hermitian矩阵构成的线性空间.确定了从Sn(R)到Hn(C)保秩1的加法映射的结构.     

保对称矩阵张量积幂等的线性映射

设Sm是复数域C上m×m对称矩阵全体,Pm是Sm中全体幂等矩阵构成的子集.主要刻画了保持对称矩阵张量积幂等的线性映射φ:Sm?Sn→Smn即A?B∈Pmn?φ(A?B)∈Pmn的形式.是对矩阵张量积空间上的线性保持问题的补充和发展.     

保对称矩阵张量积秩的线性映射

设Sm是复数域?上m×m对称矩阵全体.线性映射φ:Sm(×)Sn→Smn保持矩阵张量积秩,即rankφ(A(×)B)=rank(A(×)B),?A∈Sm,B∈Sn当且仅当存在可逆阵P∈Mmn使得φ(X)=PXPt,?X∈Sm(×)Sn.本文是对矩阵张量积空间上的线性保持问题的补充和发展.     

证券投资组合的解析算法

给出了证券组合模型, 在其使对称矩阵与对角矩阵合同的可逆阵的一般规律基础上, 推导出证券投资组合给合权数的解析表达式, 并给出实例验证.     

不同主导力量下供应商减排投资的谎报与协调策略

在碳交易政策下的两级低碳供应链中,针对供应商可能利用私有成本信息增加自身利润损害零售商和供应链绩效的问题,探讨供应商投资减排后不同主导力量下供应商的成本信息谎报行为和供应链协调策略。研究发现,供应链主导力量对供应链利润在供应链成员间的分配、供应链的整体绩效和供应商的最优成本谎报策略均有影响。供应商主导型供应链中,供应商不会谎报其成本信息;零售商主导型供应链中,供应商在一定条件下会采取相应的谎报策略以使自身利润最大化,影响减排量、低碳产品零售价格以及零售商和供应链的绩效等。因此,设计一种固定减排量下依赖于批发价格的线性补贴惩罚机制进行协调。在合适的契约参数设置下,此机制在激励供应商反馈真实成本信息的同时能够实现低碳供应链的完美协调,且能将供应链利润在零售商和供应商之间进行自由划分。最后,通过数值分析对结论进行验证并探讨了谎报因子与零售商和供应商利润的关系。     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.     

单天线SAR动目标的检测和聚焦

单天线SAR运动目标检测系统具有结构简单、算法容易实现等特点,它的运动目标检测性能的完善很有应用意义.首先建立了运动目标SAR回波模型,结合单天线SAR运动目标检测系统,提出了一种基于频域对称扰动的能够对具有方位向速度的运动目标检测的新方法,在详细分析运动目标散焦程度和方位向速度关系的基础上,给出了检测原理以及实现检测的方法.对检测到运动目标的距离门单元,提出了用基于图像域的偏移自聚焦算法估计动目标的调频率,进而完成运动目标在SAR图像上的聚焦成像.并用计算机仿真结果和实测数据验证了算法的有效性.     

概率和噪声环境下基于主动探针的Internet服务故障管理

在基于主动探针的服务故障管理中,不确定性和噪声会对服务故障管理带来影响．为了降低这种影响,分析了Intemet服务故障管理中存在的问题,采用二分Bayes网络建模故障和探针之间的依赖联系,二元对称信道建模噪声,并提出了不确定和噪声环境下的主动探针故障管理方案．该方案由两阶段组成：故障监测和故障诊断．在故障监测阶段,提出了在保证一定监测质量的条件下选择最小代价探针子集的GAPSA算法．在故障诊断阶段,提出了根据前一阶段发现的症状选择更多探针来获取系统详细信息的FDPSA算法;针对故障自动修复机制导致的动态性,提出了基于故障持续时间统计的假设推理算法FIyrs．仿真结果证明了本文算法的有效性和效率．