没有brick-wall的黑洞熵

采用由广义不确定关系得到的新的态密度方程，研究了球对称退化背景下黑洞的熵．结果表明：利用新的态密度方程，不通过任何截断可以消除brick-wall模型出现的发散，进而得到了黑洞熵与黑洞视界面积成正比的结果．     

经济系统预期行为的建模与仿真研究

预决性是复杂系统动力学重要特征之一，复杂系统主动行为划分中，最基本的一类就是预期。这种预期都基于自己内心对外部世界认识的假设模型之上。介绍了经济系统主体预期行为的建模与仿真方法的研究与发展，包括外推非理性预期方法、理性预期方法、适应有限理性预期方法。讨论了存在的问题、应用前景和发展趋势。     

奈特不确定下考虑逆向选择的最优动态契约设计

现实世界中不确定可以分成概率不确定和奈特（Knight）不确定.本文从奈特不确定框架研究连续时间下面临道德风险的委托-代理问题，试图分析低道德水平代理人逆向选择对高道德水平代理人延续价值和动态最优契约执行过程的影响.首先，基于非线性期望理论，利用G-布朗运动刻画契约项目盈利的动力学方程，进而定义了委托人和代理人的期望效用.其次，用带G-布朗运动驱动的随机微方程刻画了高道德水平代理人和低道德水平代理人价值过程.并且，利用次线性期望下的最优性原理，推导出高道德水平代理人预期效用值函数所满足的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，在低道德水平代理人逆向选择下给出高道德水平代理人获得的最优报酬，同时得到低道德水平与高道德水平两类代理人最优努力水平的隐式表达式.最后，通过Matlab数值模拟，阐释了奈特不确定对委托人和不同类型代理人的策略影响.模拟分析结果表明，低道德水平代理人的逆向选择将会直接影响高道德水平代理人的契约支付，进而会影响契约有效性；而作为造成低道德水平代理人逆向选择的重要原因，奈特不确定也使得委托代理双方的决策更加谨慎.     

鲁东南含漂白层土壤的特点及诊断分类

较全面的研究了鲁东南含漂白层的三个供试土壤的诊断特性，探讨了它们在中国土壤系统分类修订方案中的地位，认为它们应属于漂白湿润淋溶土土类的两个亚类。     

An Efficient Constrained Model Predictive Control Algorithm Based on Approximate Computation

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＭｏｓｔｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｓｕｂｊｅｃｔｔｏｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓｆｏｒｓｕｃｈｓｙｓｔｅｍｓｉｓａｖｅｒｙａｃｔｉｖｅａｒｅａｏｆｒｅ ｓｅａｒｃｈｎｏｗａｄａｙｓ.Ｉｔｉｓｗｅｌｌ ｋｎｏｗｎｔｈａｔｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ (ＭＰＣ) ,ａｌｓｏｃａｌｌｅｄｒｅｃｅｄｉｎｇｈｏｒｉｚｏｎｃｏｎｔｒｏｌ(ＲＨＣ) ,ｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙａｎｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｐｒｏｃｅｓｓｉ…     

数学期望的计算方法

数学期望是概率统计中随机变量最重要的数字特征之一,本文通过一些例子,给出了数学期望的几种求法.     

一种新的脑白质分割方法

基于扩散张量成像提出一种新的脑白质分割方法.首先,计算扩散张量成像的各向异性参数和扩散参数,并得到各个参数下的脑部图像;然后,通过期望值最大化(expectation maximization,EM)模型求得各个各向异性参数图像的脑白质和非脑白质区域;最后,通过STAPLE(simultaneous truth and performancel evel estimation)模型融合各个DTI参数图像分割结果,得到脑白质分割结果.实验结果表明,该方法具有较好的分割效果,能有效地从脑组织中分割出脑白质.     

线性离散零和问题的改进滚动时域控制

提出一种改进的滚动时域控制算法来解决离散线性时不变系统的零和问题.与普通滚动时域控制不同的是,每一步中性能指标的终端权值矩阵将随着运算的进行不断更新,这等价于延长了时域长度.严格证明了该算法得到的控制律将收敛到无限零和问题的解,同时保证了闭环系统的一致最终指数稳定性,而不需要对终端状态、时域长度及终端性能指标施加额外的约束.最后仿真例子说明了该算法的有效性.     

Maple在《概率论与数理统计》教学中的应用

概率论与数理统计是大学数学中的一个分支,它的思想方法已经渗透到自然科学和社会科学的许多领域,应用范围非常广泛,但是在该课程的教学和学习过程当中,常常感到计算量大,计算繁琐又费时间.将Maple引入概率论与数理统计教学中,在提高教学效率的基础上,从而解决了这门课程的教学时间少与教学任务重的难题.     

关于Weibull分布顺序统计量的分布性质

设{Xk,1≤k≤n}独立同分布,X(1)≤X(2)≤…≤X(n)为其顺序统计量,当X(k)服从参数为m和η的韦布尔分布时,得到了其顺序统计量的联合概率密度函数和极端顺序统计量的密度函数,进一步得到X(1)和X(n)数学期望与方差的表达式。此外还证明了当参数m≠1时,X(1),X(2)-X(1),…,X(n)-X(n-1)不独立且不同分布;当参数m=1时,X(1),X(2)-X(1),…,X(n)-X(n-1)独立但不同分布。