反质子与原子核的电荷交换反应

本文研究在扭曲波冲量近似下，反质子与原子核的电荷交换反应Ａ（ｐ，ｎ）Ｂ．用严格的分波法计算反质子能量为４６．８ＭｅＶ和１７９．７ＭｅＶ的１６Ｏ（ｐ－，ｎ－）１６Ｎ到达１－，３－态和１７Ｆ（ｐ－，ｎ－）１７Ｏ到达Ｏ＋，２＋态的微分截面．讨论了同位旋相似态跃迁和非相似态跃迁微分截面的差别．     

序列空间中的逼近性质

首先给出了有界逼近性质及有界紧逼的这性质的几种等价条件，然后证明了：（λ；距离）逼近性质及紧逼近性质可以提升到矢值序列空间ｃ０（Ｘｎ）、ｌｐ（ｘｎ）及Ｃｅｓｐ（Ｘｎ）上。     

Banach空间几何理论在优化理论中的应用

本文总结了Banach空间几何在最佳逼近、非线性规划,最优控制等优化领域中的典型应用。为方便起见,第一部分列举了优化理论中常用的Banach空间几何定理与概念。     

Time-series analysis supported by power transformations

This paper presents some procedures aimed at helping an applied time-series analyst in the use of power transformations. Two methods are proposed for selecting a variance-stabilizing transformation and another for bias-reduction of the forecast in the original scale. Since these methods are essentially model-independent, they can be employed with practically any type of time-series model. Some comparisons are made with other methods currently available and it is shown that those proposed here are either easier to apply or are more general, with a performance similar to or better than other competing procedures.     

分数次Black－Scholes模型下美式期权定价的近似解析式

在分数次Black-Scholes模型下,应用二次近似法推导连续支付红利的美式期权定价的近似公式,并根据公式分析红利对美式期权提前实施的影响.     

一类三层前向折线模糊神经网络的构造

为克服模糊数运算的复杂性引入了折线模糊数的概念,并应用其优良性质和折线模糊值函数的表示定理,通过插值神经网络的构造方法获得了一类三层前向折线模糊神经网络,证明了该折线模糊神经网络是连续折线模糊值函数的泛逼近器.     

一类泛函方程解的存在唯一性及其性质

讨论了一类源于动态规划的泛函方程,主要研究在某些条件下该泛函方程解的存在性、唯一性、迭代逼近及解的某些性质等问题.研究过程中,首先定义了巴拿赫空间中一个有界闭凸子集上的映射,其次证明该映射为非扩张的自映射,最后再证明该空间的任意收敛点列都是柯西列,从而由巴拿赫空间的完备性、不动点定理和非扩张映射证明了解的存在性.得到的结果拓宽、深化了刘泽庆等人的一些已有结论,并在一定程度上统一和归纳了由Bellman,Bhakta,Mitra等学者得到的早期研究结果.     

求矩阵方程AXB+CYD=E自反最佳逼近解的迭代算法

利用复合最速下降法的迭代算法对基于自反矩阵(或反自反矩阵)下广义Sylvester矩阵方程AXB+CYD=E最佳逼近解进行了研究,证明了无论矩阵方程AXB+CYD=E是否相容,该算法都可以用于计算其最佳逼近解.最后,通过2个数值实验证明了该算法的可行性.     

基于内积矩阵Euv的最小二乘形式矩阵Padé-型逼近

为提高求矩阵Padé-型逼近解的精确度,给出一种求解矩阵Padé-型逼近解的改进算法,即基于矩阵Euv的正交多项式Padé-型逼近算法.另外,当矩阵值幂级数展开式的系数产生微小摄动时,矩阵幂级数的Padé-型逼近解变化往往很大,借助误差公式、内积单位矩阵和最小二乘法构造一种稳定性和精确度均有所提高的最小二乘形式矩阵Padé-型逼近算法.最后,对这两种算法分别给出完整的分子和分母行列式表达式.     

WEKA环境下基于模糊理论的聚类算法

因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。