密度演化方法在求解股市上扬天数中的应用

将股市上扬的天数转化为随机游程的长度，利用密度演化方法求得了股市上扬天数的分布以及均值和方差该文首次将密度演化方法用来研究股市的一般宏观规律，其结论可指导投资决策．     

构造概率模型巧妙解决数学问题

举例说明如何构造概率模型解决代数、分析中的一些问题，进一步阐述概率思想应用的广泛性．     

关于Fibonacci数列的两点注记

注记给出了Fibonacci数列两个重要公式的组合表达式,以及Fibonacci数与级数有关的两个新结果。     

浅析"监督总体合格"与"监督抽查合格"

文章阐述了监督总体质量和监督抽查中的合格、不合格的涵义。     

关于随机微分系统的M_0—稳定性

本文的目的是将确定性常微系统的M_0—稳定性概念与结果,推广到一般随机微分系统.然后,利用这些结果来研究随机受扰确定性系统M_0—稳定性的条件;借助未受扰确定性系统的Lynpunov一型函数及比较方法,得到了随机受扰系统M_0—几乎必然一致渐近稳定性与M_0—p阶矩一致渐近稳定性的充分条件.     

二叉分裂算法的随机路径长度

用泊松变换的方法研究了由二叉分裂算法所产生的随机树上的随机路径的长度,首次得到了关于其数学期望的确切表达式.在此基础上,对该期望的渐近性状进行了分析,证明了当被分裂的集合的大小n趋于无穷时,随机路径长度的期望具有log2n的阶.     

Perceptual learning of dot pattern

Dot pattern is a type of pattern defined by specific spatial relationship among some dots. As a compensation for concrete and meaningful visual stimuli, meaningless dot pattern can be used as stimuli in learning tasks. We performed an experiment for exploring the perceptual learning process of dot pattern against random-dot background. Participants were required to learn two types of dot patterns (9-dot and 11-dot). They were assigned to two groups: participants in Group 1 learned 9-dot pattern first and 11-dot pattern later, while those in Group 2 learned 11-dot pattern first and 9-dot pattern later. The results showed that participants could acquire the spatial relationship of dot pattern through perceptual learning in relatively short learning time. In comparison with 9-dot pattern, learning time of 11-dot pattern was slightly longer and its accuracy rate lower, but there was significant positive transfer effect from 11-dot pattern learning to 9-dot learning.     

Banach空间中有限族非扩张映象隐迭代程序的收敛性

在Banach空间的框架下，研究了有限族非扩张映象隐迭代程序的收敛性，其结果不仅改进和发展了最新的有关结果，而且也肯定地回答了Xu提出的一个公开问题。     

双参数随机Sierpinski垫的相位曲线

引入双参数随机置换，考虑了具有参数ｐ，ｑ的随机Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ垫的各种形态的相位，讨论了ｐ，ｑ跨跃某些相位曲线时，其构成形态的变化情形，它包括了ｑ＝０的Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ垫和ｑ＝ｐ的Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ渗流模型。