指数有界双参数C半群的逼近

基于C半群的定义,引入指数有界的双参数C半群的概念,借助于单参数C半群与双参数C半群之间的关系,利用范数与极限的一些性质,考察了指数有界的双参数C半群的逼近问题.从而对Banach空间中单参数C半群逼近定理及双参数强连续算子半群逼近定理进行了推广,为相应的抽象Cauchy问题提供了解决方案.     

量子化学中的左矢问题

左矢是量子化学基础理论中一个重要的基本概念.从泛函分析的基本理论出发探讨了左矢的数学意义,并给出了左矢的一些特殊性质.     

关于时不变线性系统的可控性与可观性

讨论了多输入、多输出时不变线性系统 x=Ax + Buy =Cx 在矩阵组 ( A,B,C)为不确定 ,但取值于一个给定的有界闭集的情况下 ,系统的可控性与可观性的充分条件。采用矩阵不等式进行讨论 ,为解决此问题建立一个充分条件。     

金坛地区五氯酚在环境介质中分布迁移和转化的计算模拟

以五氯酚(PCP)及其钠盐为研究对象,选择曾长期使用五氯酚钠杀灭钉螺的江苏省金坛地区为研究区域,建立动态多介质逸度模型对1959—2003年间PCP在该地区环境中的分布、迁移和转化进行模拟,得到了不同介质中PCP的质量浓度变化,其中1993年PCP在大气、水、土壤和沉积物中的质量浓度分别为1.03×10-4ng/m3,0.58μg/L,1.37μg/kg和4.91μg/kg,与同年的实测值基本一致,植物相的值(19.2μg/kg)则高出实测值1～2个数量级。降解反应是PCP从该地区消失的主要途径。通过不确定性分析研究了输入参数的不确定性对结果的影响。     

不确定凸模型近似算法的一种改进

将非概率凸模型理论与摄动理论相结合，通过有界不确定参数结构的特征值问题，对凸模型理论的一次近似算法作出一种改进。改进后的算法由于在计算中不用特征值导数，与Ｅｌｉｓｈａｋｏｆｆ的算法相比，不仅拓广了凸模型理论的应用范围，而且还可提高算法的计算效率。     

PrCo5的磁晶各向异性起源

用单粒子点电荷模型研究了ＰｒＣｏ５的磁晶各向异性，特别是计算了磁晶各向异性常数随温度的变化，计算结果表明：晶场和屏蔽因子对磁晶各向异性能有较大影响，而交换相互作用对各向异性能影响较小．同时，理论分析的结果也解释了实验上观察到的ＰｒＣｏ５由易锥面磁化转向易轴磁化的现象     

不确定需求条件下的网站开发

提供了一个针对网站开发需求不确定性问题的解决方案,试图通过模块化设计及模块化规则的应用实施,使网站的功能更具有适应性,从而能够使网站在激烈复杂的市场竞争中取得先机.     

独立随机变量偶次幂之和的极限定理

设{Xi}为相互独立的随机变量序列，研究了更一般的Sn(k)=∑i=1 n Xi^k,(k≥2的偶数)的极限定理，并且推广了文[1]的结论．     

Cn中具逐块光滑边界的有界域上的一个积分表示

为建立Cn空间中具有逐块光滑边界的有界域上的一个抽象的积分公式.主要利用积分表示理论中构造新的单位分解和新的积分核的方法.得到了具有逐块光滑边界的有界域上Cauchy-Leray公式和Cauchy-Fantappiè公式的一种拓广形式,这个公式的特点是新的积分核中含有一系列向量函数以及实参数.由这个拓广的积分公式,当适当选取其中的实参数以及向量函数时,可以得到Cn空间中许多已有的积分公式及它们的各种拓广形式.由这个拓广的积分公式可得到文献[1,2]中的全部结果.     

Model uncertainty,thick modelling and the predictability of stock returns

Recent financial research has provided evidence on the predictability of asset returns. In this paper we consider the results contained in Pesaran and Timmerman (1995), which provided evidence on predictability of excess returns in the US stock market over the sample 1959–1992. We show that the extension of the sample to the nineties weakens considerably the statistical and economic significance of the predictability of stock returns based on earlier data. We propose an extension of their framework, based on the explicit consideration of model uncertainty under rich parameterizations for the predictive models. We propose a novel methodology to deal with model uncertainty based on ‘thick’ modelling, i.e. on considering a multiplicity of predictive models rather than a single predictive model. We show that portfolio allocations based on a thick modelling strategy systematically outperform thin modelling. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.