双随机Taylor级数的收敛性和增长性

研究两类双随机Taylor级数在满足一定条件下的收敛性,增长性之间的关系,得出了在一定条件下,两类双随机Taylor级数有几乎相同的收敛性和增长级。

单位圆内随机Taylor级数的增长性

对十分一般的随机变量序列讨论了单位圆内的随机Taylor级数fω(z)的增长级 ,证明了fω(z)沿任一半径的增长级几乎必然 (a .s.)为 ρ .

随机Taylor级数的收敛性和增长性

本文研究了全平面上的随机Taylor级数的增长性和收敛性,得出在一定条件下该级数沿任意半径上增长级与单位圆内的增长级相同。

单位圆内随机Taylor级数的收敛性和增长性

研究了单位圆内的随机Taylor级数的增长性和收敛性,认为沿任意半径上增长级与单位圆内增长级相同。

单位圆内随机Taylor级数的增长性(Ⅱ)

非同分布的有限级随机Taylor级数,它所确定的随机解析函数在单位圆内沿任一条半径的增长级几乎必然与相应的Taylor级数的增长级相同。

随机Taylor级数的增长级

讨论了复平面上的随机Ｔａｙｌｏｒ级数ｆｗ（ｚ）的增长级，证明了ｆｗ（ｚ）沿任一射线的增长级几乎必然（ａ．ｓ．）为ρ．

随机Taylor级数

该文对一般的随机变量序列及相当弱的系数条件研究了随机级数定义的整函数的奈望里纳特征函数，并证明了它是几乎必然无有限例外值的．

零级多重随机Taylor级数的增长性

本文利用空间极坐标的方法,研究了零级多重随机Taylor级数在全平面上的增长性,得到其系数与增长级之间关系,推广了单重Taylor级数的相关结果。

慢增长随机Taylor级数

本文研究了十分一般的单位圆内慢增长随机Taylor级数,证明了它几乎必然以单位圆周上每点为奇异点,如果随机变量具有有界的密度函数,这些奇异点还是无有限例外值的。

随机误差传递的高空气象秒级数据快速校验方法

【目的】为保证气象预报结果的准确性。【方法】提出了考虑随机误差传递的高空气象秒级数据快速校验方法。对高空气象秒级数据进行预处理,包括数据中心化处理、特征点提取。数据中心化的处理方式为实施各组数据的加权平均处理,获得新的数据组作为基准数据;特征点提取使用的处理方法为遍历法,需要遍历全部数据点。考虑数据获取过程中的随机误差传递情况,对预处理后的高空气象秒级数据实施空间一致性检查、内部一致性检查。应用集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法与对比源反演CSI(Contrast Source Inversion)算法构建基于CSI-EEMD的高空气象秒级数据快速校验模型,实施数据得到快速校验。【结果】测试结果表明,该方法能够实现4个气象站数据的快速校验,校验结果的均方根误差与平均绝对误差均低于0.1,实现了数据的质量控制。【结论】将该方法应用于气象站数据校验中,可以实现精准度的数据校验,具有一定的实用价值。

一般变量的随机Taylor级数

研究了随机Taylor级数的值分布,用不同于Kahane的方法先证明了一个关于特征函数增长性的定理,然后利用它证明一般的随机变量级数的值域在复平面上几乎必然是处处稠密的;若是有界连续型随机变量级数,它还几乎必然没有有限Nevanlinna亏值.

随机级数增长性的讨论──Taylor级数增长性的推广

在Taylor级数增长性讨论的基础上,将增长级为)0(+?rr的充要条件,一一推广到随机级数上,使其更具有一般性。

基于Taylor级数构造高阶差分格式的方法与应用研究

有限差分方法常用于求解微分方程的数值解,而高阶差分格式在数值计算中有着非常重要的地位.Taylor级数的应用非常广泛,在数值微分中有着非常重要的作用,尤其是在获得截断误差的过程中.以3阶、4阶、6阶差分格式为例,给出了利用Taylor展开式构造对应差分格式的详细过程和一般高阶差分格式的构造方法.通过两个具体应用实例,利用高阶、低阶差分格式求解常微分方程的数值解,并对结果进行分析,验证高阶差分格式的高效性.结果表明,基于Taylor级数构造高阶差分格式的方法可行.

随机Dirichlet级数在右半平面的广义逼近

通过引入广义级和广义型的概念,利用Newton多边形,研究了半平面上用多项式逼近随机Dirichlet级数时所产生的偏差与最大模的关系,证明了系数是φ混合序列且满足(MZ)*条件的随机Dirichlet级数的广义逼近与非随机情况一致。

路面随机不平顺的数值模拟及其编程实现

路面不平顺是影响车路耦合系统振动的主要因素之一。为了分析路面不平顺序列的幅值特征随路面等级的变化规律,本文利用三角级数法,建立了生成路面随机不平顺序列的数值算法,并通过MATLAB编程实现。利用该算法和相应的计算程序,模拟了A、B、C、D 4个等级路面的随机不平顺序列,并研究其振幅特性。结果表明:本文生成的路面随机不平顺序列的功率谱密度与规范中相应等级路面的功率谱密度吻合较好。路面不平顺幅值随着路面等级的降低呈非线性增长,方差逐渐变大,这说明随着路面等级的降低,车辆的行驶体验感变差。研究结果可以为汽车驶过不平顺路面时的随机动力响应和平稳性分析提供数据参考。

基于能量函数高阶Taylor级数展开技术的直接法

本文提出了一种基于能量函数高阶Ｔａｙｌｏｒ级数展开技术的电力系统暂态稳定性直接法。该方法首先推导出动能、势能和总能量的各阶导数，然后形成动能、势能和总能量的高阶Ｔａｙｌｏｒ级数展开式，井在此基础上快速求取临界故障切除时间。实例分析表明，本文方法具有准确度高、速度快的特点，可以用于电力系统暂态稳定性的快速分析。

一种基于Taylor级数的齐次扩容精细算法

借助齐次扩容技巧及 Taylor级数 ,设计了求解非齐次线性定常系统的一种新的精细算法——基于 Taylor级数的齐次扩容精细算法 (HHPD- T) .该算法有效地解决了 HPD- F算法中涉及矩阵求逆的问题 ,因而计算量小 ,同时具有设计合理、易于推广、易于实现等特点 .两个典型算例表明 ,应用 HHPD- T求解 ,数值结果更为理想 .

快速高阶Taylor级数法暂态稳定计算

本文从解析发电机节点入手,分析和研究了发电机与系统网络座标系之间座标变换矩阵的导数规律。并结合因子表技术,得到了在计及发电机暂态凸极效应的情况下,发电机与系统网络接口处各种时变量的各阶导数的递推公式,形成了快速高阶Taylor级数法暂态稳定计算方法。分析和计算结果表明该方法具有准确、快速和递推的优点,在电力系统暂态稳定计算与分析中有很大的实用价值。

基于隐式Taylor级数法的电力系统暂态稳定计算

基于快速高阶Taylor级数法暂态稳定计算,结合隐式积分梯形公式,推导了隐式Taylor级数法。对该方法的数值稳定性进行了分析,得到了一种可调谐的隐式Taylor级数法。该方法保留了显式Taylor级数法准确、快速、递推和编程简单的优点,并明显提高了数值计算稳定性。分析与计算表明,该方法具有隐式积分数值稳定性好、可以采用较大的积分步长、能够适应较长动态过程仿真计算的特点,同时又具有显式积分编程简单可靠、便于扩展的优点。

基于Chan氏算法和Taylor级数展开法的协同定位方法

该文分析讨论了Chan和泰勒两种TDOA定位算法的优缺点,并在此基础上提出了基于 Chan氏算法(1994)和Taylor级数展开法(1976)的协同定位方法。通过在不同信道环境下对协同定位 方法进行仿真,表明该方法在信道环境恶劣时能够有效地提高定位精度。