基于单变量降维模型和坐标旋转的可靠度混合分析方法

经典的一次可靠度方法对于隐式功能函数和强非线性功能函数的可靠度问题存在适用性问题,尽管二次可靠度方法可以一定程度上处理强非线性功能函数的问题,但理论基础和计算过程均颇为复杂,不利于实用。为克服上述问题,将一次可靠度确定验算点的过程与响应面法的思路相结合是一种行之有效的思路。为此,文中首先引入具有普适性的一次可靠度法,其中考虑了相关非正态随机变量的Nataf变换,并引入单边差分法针对性地解决了隐式功能函数求偏导数的问题;其次,根据梯度值引入坐标旋转向量,并对旋转后的功能函数引入单变量函数降维近似模型;再次,结合验算点的函数值、梯度值以及附加点的函数值,确定各分量函数的二次多项式近似,从而获得近似的整体功能函数;然后,采用重要性抽样法计算近似功能函数的失效概率;最后,分别通过数值算例和工程算例对建立方法的精度和效率进行了验证。结果表明建议方法具有高精度、高效率的特点,且无论对于显式和隐式功能函数均具有广泛适用性。

X^2分布、t分布和F分布的近似计算

当自由度很大时,三大抽样分布的P值无表可查,而且如果编程计算P值时,需要计算一个无穷区间上的广义积分,还会面临数值溢出的问题,解决这些问题需要较高的计算机编程技巧,这些不利于开发实用程序,限制了它们的实际应用。本文利用x2分布、一元t分布和一元F分布的一致渐进正态性、标准正态分布的分布函数近似计算公式和软件Mathematica5.0,通过计算机仿真,指出当自由度较大时,可以用正态分布进行近似计算,避免了数值溢出和无穷区间的积分问题,为使用常用开发语言编程解决实际问题提供了一种可行方案,具有一定的应用价值。

论一元高次方程的精确求解方法

在掌握了一元一次方程和一元二次方程的基础上,应用换元法、因式分解法和卡丹公式等方法,深入了解一元高次方程的精确求解问题.在研究过程中,更加深刻地理解一元高次方程,更加了解数学前辈们勇于探索的精神以及数学本质的美,这也为今后学好高等数学奠定了一个坚实的基础.