多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的数值模拟表明:非迭代模拟算法能有效地模拟低、中、高斜度的多变量非高斯过程.     

推广线性二阶抛物型方程Cauchy问题解的Feynman-Kac定理

在金融数学中,用跳跃－扩散型随机微分方程模型描述证券价格过程中更为符合实际,讨论了由高维Ｐｏｉｓｓｏｎ过程和Ｂｒｏｗｎ运动共同驱动的随机微分方程的Ｆｅｙｎｍａｎ－Ｋａｃ定理。首先建立了高维Ｐｏｉｓｓｏｎ过程听两个基本性质,在此基础上,导出了推广的向后热传导方程Ｃａｕｃｈｙ问题解的Ｆｅｙｎｍａｎ－Ｋａｃ定理,其次,利用Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒ不等式建立了跳跃－扩散随机过程的矩不等式,并由此建立了推广的二     

二维数值造波水槽不规则波之数值研究

利用边界元素法所建立数值造波水槽探讨不规则波浪之造波与传递问题，以Lagrange法描述水粒子之运动并利用前进差分处理时间项之微分项。水槽一端为活塞推拉式造波板，运动方式以Mitsuyasu-Bretschneider之波谱造波，另一侧设有一段消波区以减少计算结果受波浪反射之影响。水面上选定若干个测点量取水位变化之历时，利用波谱分析水面上各测点之波谱并与原入射波波谱比较来探讨本模式之准确性。     

项目管理知识领域

介绍了项目管理知识体系的形成 ,从项目管理过程的角度 ,阐述了项目管理的知识领域 ,并阐述了与其它学科的关系     

确定性信号的Poisson过程与局部平均采样逼近

用新的Ditzian光滑模和统一的新型K泛函导出了利用Poisson过程及局部平均采样定义的Szasz-Kantorovich算子逼近确定性信号的强逆不等式,进而给出了[0,∞）上的有界连续函数的光滑性与Szasz—Kantorovich算子逼近误差的渐近关系．     

海滩植物厚藤(Ipomoea pescaprae)的生物学及生理生态特性

厚藤(Ipomoea pescaprae L.)是一种具有重要生态、药用和观赏价值的海滩植物,在滨海地区海滩固沙、绿化及生态恢复等方面发挥重要作用.通过对厚藤的生物学及生理生态特性进行研究发现,厚藤属典型阳生性植物,具有较高的光合潜能.其快速光响应曲线(RLC)显示厚藤的相对电子传递速率(rETR)随光合有效辐射(PAR)的升高而逐渐增加,并在2 551μmolm-2s-1时达到最大值.厚藤叶绿素荧光参数显示相对较高的能量利用效率.厚藤叶片的叶绿素含量较低,叶绿素a/b比值符合理论值(3︰1).厚藤对营养元素的利用率较高,其中叶片的N,P,K和Na含量最高,根部Ca和Mg含量最高,这些特点利于厚藤的生长和光合作用.本研究为厚藤的引种、栽培及开发利用提供重要的理论依据.     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性,属于NP(non-deterministic polynomial)难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场,以最小化总翻箱次数为优化目标,考虑翻箱对装船连续性及效率的影响,基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型,设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性,以随机决策为基准,将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明,贝位堆存状态不佳时,常见的规则决策不一定优于随机决策;逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验,收敛至最小翻箱次数的概率更高,且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数,可实现装船时堆场翻箱智能决策。     

一维退化扩散过程的小扰动

考虑一维退化扩散过程的小扰动。通过构造两个辅助系统，应用大偏差方法，作了当扰动趋于零时平均越出时间和越出分布的渐近估计。