求解振荡哈密顿系统的相拟合辛PRK方法(英文)

研究求解可分哈密顿系统的相拟合辛PRK(FSPRK)方法.给出了修正PRK方法的代数阶条件、辛条件及相拟合与振幅拟合条件.构造了一个2级2阶和一个3级3阶FSPRK方法.对经典力学和量子力学的几个著名问题实验的数值结果证明,新的三阶方法在保持哈密顿能量与计算效率方面优于文献中的一些高效方法.

ZIP回归模型的数据删除度量和广义杠杆

为了探测含零较多的计数数据对ZIP回归模型的影响,基于EM算法和完全数据似然函数,笔者利用数据删除方法研究了模型的全局影响,得到了参数估计的一步近似表达式以及相应的广义Cook距离和Q-距离,并研究了在EM框架下的广义杠杆值。最后,通过实际问题说明了所得统计量的有效性。

ZI数据的统计分析综述

ZI(zero-inflated)数据就是含零过多的数据.从上世纪90年代以来,ZI数据在各个研究领域受到越来越广泛的重视,现在仍然是数据分析的热点问题之一.本文首先通过2个实例说明ZI数据的实际意义,然后介绍ZI数据分析的研究概况和最新进展.另外文章还系统介绍了各种ZI数据模型、ZI纵向数据模型及其参数估计方法,同时也介绍了ZI数据的统计诊断等问题,其中包括作者近年来的一些工作.最后,本文列出了若干有待进一步研究的问题.

多元t分布数据的局部影响分析

对于多元t分布数据,直接应用其概率密度进行影响分析是困难的．本文通过引入服从Gamma 分布的权重,将其表示为特定多元正态分布的混合,在此基础上,进而将权重视为缺失数据,引入 EM算法;从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行局部影响分析．本文进一步系统研究了加权扰动模型下的局部影响分析,得到了相应的诊断统计量;并通过两个实例说明了这种方法的有效性．

带有ARMA(0,1,0)误差的非线性模型影响诊断

在带有AR IMA(0,1,0)误差的非线性回归模型中,利用梯度方向研究了观测数据对于其异方差检验的Score统计量的局部影响,分别得到了因变量及自变量的微小扰动情况下度量最大局部影响的诊断统计量.最后,给出了具体的数值实例,说明了本文结论的有效性.

基于数据删除的Poisson-Gamma模型的影响评价

为了研究记数数据对于Poisson-Gamma模型的影响,该文通过引入EM算法,利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于数据删除模型研究全局影响,得到了数据删除模型中参数估计的一步近似和相应的广义Cook距离和Q-距离。最后,利用所得统计量获得一个实际记数数据中的影响点,结果说明该文提出的方法是有效的。

Beta回归模型的影响诊断

应用曲率方法研究了Beta回归模型的局部影响分析问题,分别在加权扰动、响应变量扰动和自变量扰动模式下得到了相应的影响诊断统计量.同时还讨论了模型中散度参数的齐性检验问题,得到了Score检验统计量.最后通过具体的数值实例说明了所得统计量的有效性.

ZI纵向计数数据模型的影响分析

基于EM算法和Laplace逼近,本文给出了研究ZI(即含0较多的)纵向计数数据模型的影响分析方法．为了识别含0较多的分组计数数据中的强影响点,本文将ZI纵向数据模型中取值为0的数据赋予一定的权重；而把随机效应看作缺失数据；在此基础上引入EM算法,从而应用完全数据对数似然函数的条件期望以及相应的Q距离函数进行影响分析；并进一步应用Laplace逼近方法简化EM算法中的积分计算．在此基础上,基于数据删除模型和局部影响分析方法导出了适用于ZI纵向计数数据模型的诊断统计量．本文也通过实际计数数据的例子验证了诊断统计量的有效性．

基于EM算法的Poisson-Gamma回归的影响诊断

对于Poisson-Gamma回归模型,将来自于Gamma分布的权重看作缺失数据;在此基础上,引入EM算法;从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于正则曲率方法系统研究了各种扰动模型下的局部影响分析,得到相应的诊断统计量.最后,通过一个实例说明了所得统计量的有效性.

弱Hopf群余代数Kegel定理(英文)

本文研究了余三角弱Hopfπ-余代数H的左弱π-H-余模代数.通过构造左弱π-H-余模代数的导出π-σ-李代数,得到了弱Hopfπ-余代数Kegel定理,推广了文献[4]的结果.

具有结构变化的线性回归模型的局部影响分析

利用曲率方法研究具有结构变化的线性回归模型的局部影响,分别得到了在自变量、因变量和加权扰动下相应的诊断统计量,并通过具体的数值实例说明了本文结论的有效性.

ZIP回归模型的局部影响诊断

基于EM算法和完全数据对数似然的条件期望,分别研究了ZIP回归模型在加权扰动、解释变量扰动和响应变量扰动下的局部影响诊断问题,得到了相应的诊断统计量.最后通过一个实例说明诊断统计量的有效性.

双模代数的L-R扭Smash积(英文)

在这篇文章中,我们对H双模代数构造了一个新的代数A#H,称之为L-R扭Samsh积,并且给出了这个代数的Maschke定理．

单形分布变离差检验的Score统计量的局部影响

为了研究数据对于单形分布非线性模型变离差检验的Score统计量的局部影响,该文利用梯度方法分别研究了因变量及自变量的微小扰动对于该模型的Score检验统计量的局部影响,相应得到了度量最大局部影响的诊断统计量。最后,利用所得统计量获得了眼科学方面的一个实际数据中的影响点,结果表明该文提出的方法是有效的。

影响图在非线性回归异方差检验中的应用

提出把加权非线性回归模型看作一个扰动模型,利用影响图的正则曲率研究了此模型的异方差检验问题,并在此基础上得到了改进的Score统计量。最后用具体的数值实例说明所得结论的有效性。

一种基于重置的变结构前馈神经网络

基于GaussNewton法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但网络结构中如果结点个数过多,会造成过模拟;网络结点过少,又会导致不收敛。为了优化神经网络结构,尝试引入重置算法(EarlyRestartAlgo rithm),并将其应用于GaussNewton前馈神经网络,提出基于重置的GaussNewton变结构前馈神经网络。对比实验表明,重置算法的引入有效地解决神经网络的结构优化问题,优化后的神经网络具有良好的收敛性与稳定性。

从SPVⅡ分布生成的新的多元偏态t分布的有关性质

随机向量的t分布属于椭球等高分布族,然而,它是对称分布.在许多诸如经济学、生理学、社会学等领域中,有时回归模型中的随机误差不再满足对称性,通常表现出高度的偏态性(skewness).于是就有了偏态椭球等高分布族.本文在已有的多元偏态t分布的基础上,着重研究它的分布性质,包括线性组合分布、边缘分布、条件分布及各阶矩.

从偏态Pearson VII分布生成的新的多元偏态t分布

一般而言,偏态的椭球等高分布是一类分布族,有相当一部分的分布都是积分形式,且此类积分不易求出,而偏态的正态、偏态的正态尺度混合、偏态的PVII型、偏态的PII型的分布却有着很好的结构,偏态t分布属于偏态PVII型分布,因此,本文在偏态PVII型分布的基础上着重研究新的偏态t分布,给出它的背景、定义、两种随机表示及其等价性.

弱斜配对双代数和弱相关Long双代数

该文在弱双代数H上给出了扭曲积(H~σ,·σ)成为弱双代数的充分必要条件．设[B,H,τ]是一个弱斜配对,并且τ可逆,则在某个条件下弱双交叉积B _τH是一个弱双代数．如果(B,H,σ)是弱相关Long双代数,并且σ可逆,则弱双交叉积B^(OP) _σH可以被构造．它的乘法是：(x h)(y g)=∑σ(y_1,h_1)y_2 x h_2gσ^(-1)(y_3,h_3),特别地,如果(B,H,σ)是相关Long双代数,则(B^(OP) _σH,β)是Long双代数当且仅当对任意b,d∈B^(OP)；g,∈H,∑_σ^(-1) (b,g_2 )σ(d,g_1)=∑σ^(-1)(b, g_1)σ(d,g_2),其中B为H的子Hopf代数,β定义为β(b _σh c _σg)=ε_H(h)ε_B^(OP)(c)σ^(-1)(b,g)．对于Sweedler 4维Hopf代数H,作者给出一个例子说明：此弱双交叉积(B^(OP) _σH,β)不仅是一个Long双代数,而且是一个非可换和非余可换的8维Hopf代数．最后,设B,H都是弱双代数,σ：B H→k是一个线性映射,作者给出了(B,σ,,Δ_B)是弱相关右(H,B)-重模代数的充分必要条件．

半参数ZI负二项回归模型的全局影响分析

基于数据删除方法研究了半参数ZI(zero-inflated)负二项回归模型的全局影响问题.得到了数据删除下参数估计的一阶近似,同时得到了广义Cook距离、WK统计量、似然距离及其一阶近似.最后通过随机模拟说明了所得诊断统计量的有效性.