无穷级数新的积分判别法

利用有界变差函数的性质,建立了比Cauchy积分判别法更广泛的新的积分判别法;利用实分析中的Lebesgue逐项积分定理,推广了文献[7]中一个数项级数收敛性判别法.     

不确定性与计算机模型思维变革

在大数据时代预设下,数据开始主宰一切,相关关系向因果关系讨要话语权,绝对精确为效率让路,海量的非结构化数据成为计算机模型思想变革着力要解决的问题。对计算机模型思想而言,大数据时代颠覆了人们对传统的确定性以及不确定性理论的理解,一种全新的不确定性计算机模型思想亟待形成。     

跨境资本流动是否影响银行贷款损失准备计提?

防范及化解跨境资本流动对银行业的冲击是守住不发生系统性风险底线的重中之重,也是实现中国经济高质量发展的重要保障.本文基于银行风险承担模型,构建了跨境资本流动与银行贷款损失准备计提的局部均衡模型,并选取2010–2020年中国163家商业银行年度数据,采用面板回归模型对跨境资本流动对银行贷款损失准备计提的影响及其作用机制进行实证分析.研究表明:1)跨境资本流动对银行贷款损失准备计提具有抑制作用.相对于国有银行与城农商行,跨境资本流动对股份制银行贷款损失准备计提的抑制力度更大. 2)存贷比约束与信贷配给在跨境资本流动与银行贷款损失准备计提的关系中承担着双重中介作用,跨境资本流动主要通过加大存贷比约束及提高信贷配给规模渠道来抑制银行贷款损失准备计提,“跨境资本流动-存贷比约束/信贷配给-银行贷款损失准备计提”的传导渠道均有效.3)汇率政策不确定性与银行业景气度对两者关系均存在正向调节作用,汇率政策不确定性与银行业景气度的提高均会加剧跨境资本流动对贷款损失准备计提的抑制作用. 4)针对跨境资本不同流向的研究发现,跨境资本流入规模加大会降低银行贷款损失准备计提水平,跨境资本流出规模加大会助推银行...     

叶片安装角偏差对动叶性能影响的不确定性研究

为了揭示叶片安装角偏差对压气机性能的影响，基于非嵌入式混沌多项式法结合数值模拟，以NASA Rotor37为研究对象，进行了叶片安装角偏差的不确定性量化分析。在峰值效率工况和近失速工况下，进行气动性能统计分析，获得了不同输出参数的均值、标准差和概率分布，探讨各性能参数与安装角偏差间的相关程度并进行流场分析，深入研究安装角偏差波动对内部流场规律的影响。结果表明：安装角偏差对气动性能的影响程度与所处工况有关，近失速工况下，绝热效率受安装角偏差影响的敏感性更大，绝热效率的相对波动幅度相比较峰值效率工况增加了22.95%;总压比与安装角偏差呈较强线性负相关，绝热效率与安装角偏差呈较强线性正相关；不同工况下流场敏感区域有所不同，峰值效率工况下，激波及波后叶尖间隙泄漏流动轨迹受误差不确定性的影响程度较大；近失速工况下，波后间隙泄漏涡破碎区域和吸力面分离流动对安装角不确定性较为敏感；流场中不同区域的损失受安装角偏差影响程度不同，其中尾缘处的损失对安装角偏差的不确定性最为敏感。     

井下车用零件多裂纹扩展的时变可靠性分析

针对工程中井下车用零件的多裂纹损伤问题，通过扭转疲劳试验模拟了车用零件中传动轴的疲劳损伤，并应用长焦显微镜与照相机相结合的测量法对零件一定疲劳循环次数后的表面裂纹进行了测量统计，同时以Paris模型及剩余强度估算模型对统计数据进行处理，得到了剩余强度.再应用所建立的时变可靠性数学模型，求取了零件时变强度的漂移率及波动率，并最终得出了该零件在一定疲劳循环后的可靠度.该方法从实际应用上解决了时变理论对零部件时变强度的动态检测问题，将时变理论向工程化应用推进一步，具有良好的应用前景.     

有界复形的 Modi ed Ringel Hall 代数的结构常数

设k是有限域.A是k上的满足一定有限性条件的本质小的遗传阿贝尔范畴.本文研究了有界复形范畴的modified Ringel—Hall 代数MH(A)中零微分复形乘积的结构常数，给出了它们与A的Ringel-Hall 代数H(A)的Hall数之间的关系.     

人工智能的不确定性及其治理探究

当前,人们对待人工智能的态度呈现出某种要么支持,要么反对的倾向,这种截然二分的态度实质上是认为人工智能作为一种外在于人的技术,其结果是唯一确定的。然而人工智能的发展是不确定的,因为人工智能与人之间的关系并不是外在的,而是相互构建和相互规定的,这种互动性是人工智能不确定性的根源,并且由于社会因素的融入和具体技术的语境性强化了人工智能的不确定性。对人工智能不确定的治理需要遵循预防原则;对具体人工智能技术要进行评估,从技术层面、社会层面和全球层面进行治理,引导人工智能与人类协调发展。     

八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较

我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.     

动态影响力下网络舆论传播的计算实验研究

基于以往研究较少考虑影响力的即时动态更新,对于网络舆论传播的某些现象,可以融入这一因素进行分析.借鉴Krause有界信任的思想,引入Festinger的认知不一致理论对观点交互条件进行改进,并对信任阈值的作用进行了重新认识.本文认为,信任阈值并非判定个体是否交互的分界线,而是决定影响力增大或减小的分割线.进一步,对影响力的动态性进行了深入研究,引入短记忆过程和惩罚机制,从而构建动态影响力下的网络舆论传播模型,进行了计算实验分析.结果表明:随着群体信任闽值的提高,观点分化程度降低.群体观点演化也受初始影响力分布影响,初始影响力较高,网络群体更容易形成稳定的观点,且收敛速度更快.而投入干预个体的影响作用与群体信任阈值负相关,与干预个体所占的比例正相关.