趋利空间何以形成——基于地方政府行为偏好的视角

政府行为偏好是指政府在政治经济实践中为争取地方利益最大化而呈现出的策略性行为。改革开放以来,官员晋升锦标赛模式和财政改革激励激发了中国经济发展的活力,但也导致了地方政府行为偏好充斥着诸多的逆向选择与道德风险。地方政府行为偏好上趋利空间的形成,既来源于政府科层制关系博弈中的委托-代理问题,也来源于压力型体制下的激励效应,更来源于政府科层行政过程中的软约束机制。

网络集群部署约束最大熵模型仿真研究

由于访问用户数量激增导致网络服务访问速度降低,需部署网络服务集群以提高网络服务可靠性,为此提出基于约束最大熵的网络集群部署数学建模方法。考虑相应约束条件下,在拉格朗日方程中引入乘子,将最大熵函数与阶梯函数结合,测量随机变量最大熵分布,对网络节点部署不确定评定。基于网络节点集群部署分布情况,利用PSO算法优化目标临界值,通过多次迭代消除节点覆盖盲区,将网络节点监测区域划分成多个等份,计算节点间距离,得到节点集群部署的覆盖率。利用PSO权重系数,提高节点部署精度,通过遗传算法调整粒子位置,根据子空间和相邻空间的节点数量的加权值,完成节点集群部署约束数学建模。实验结果表明,所提方法集群部署数学模型效果好,子域划能力强,网络节点有效覆盖率在95%以上。

基于连通性的三支密度峰值聚类算法

为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题,基于流形的连通性,提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法,得到初始聚类结果与簇的边界点,根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接情况,并利用这些信息进行聚类结果融合。重复上述过程,每次迭代中在剩余数据里寻找密度峰值候选点,并将其纳入聚类过程,得到一种对流形数据友好的聚类算法。结果表明,所提算法在人工数据集和真实数据集上均有较好的表现,聚类准确度相较现有算法更高。基于连通性的三支密度峰值聚类算法可以在不计算路径距离的前提下,有效识别流形数据,大大降低了计算成本。

求解三维裂缝型多孔介质流体的场分裂预条件子研究

随着Newton-Krylov方法在求解大型稀疏非线性方程组中的逐步应用,线性预条件子的设计对整个求解器起着至关重要的作用.本文研究基于物理和区域分解方法的不同组合的场分裂(Field-Split,FS)预条件子,并应用于裂缝型多孔介质的非定常流动问题.在区域分解的框架下,考虑几种新的FS预条件子:加性FS预条件子、乘性FS预条件子、舒尔补FS预条件子和约束压力残差(Constrained Pressure Residual,CPR)预条件子,对相应的子系统采用限制加性Schwarz算法(Restricted additive Schwarz algorithm,RAS)进行近似求解.为了进一步提高场分裂预条件子的数值性能,提出并构建两水平的场分裂预条件子.最后在天河二号超算平台上进行数值实验,结果显示所提出的预条件子具有良好的鲁棒性和并行可扩展性.

具有顾客止步、插队和中途退出行为的多服务台优先权排队系统

在实际排队系统中,顾客可能会出现各种不同的行为,本文主要研究了同时具有顾客止步、插队和中途退出三种行为的优先权排队系统。首先,本文基于顾客的止步、插队和中途退出行为构建了依赖系统状态的三段式输入率和服务率的多服务台排队模型,且采用收益-费用结构函数确定分段阈值。其次,本文研究具有顾客止步、插队和中途退出行为的普通排队系统和强占优先权排队系统。本文利用拟生灭过程对问题建模并使用矩阵分析法对模型进行求解,推导了两个排队系统的稳态概率的表达式并计算了相关的性能指标。通过数值分析,本文说明了顾客的止步、插队和中途退出三种行为对系统性能带来的影响是不容忽视的。

半线性问题的瀑布型多重网格法

本文提出了求解半线性椭圆问题的一类新的瀑布型多重网格法 。

解抛物问题的一类新的瀑布型多重网格法

本文推广石钟兹 ,许学军对椭圆问题提出的新的瀑布型多重网格法到抛物问题 ,建立了相应的理论结果 .

基于最大覆盖集的无线传感器网络节能策略研究

节能是无线传感器网络研究的重要课题。基于最大覆盖集问题,研究网络节能策略。首先,提出了基于令牌分发的分布式的路径收集机制,Sink节点可获得与每一传感节点的最多K条路径,可调节参数K实现算法性能与网络通信开销的均衡;然后,以精选的路径信息为根据,提出迭代优化的覆盖集构造机制,每一轮覆盖集构造时,尽可能使其节点数最少;最后,对本文提出的节能策略与算法进行仿真实验。仿真实验表明,本算法表现好于其它两算法,并且分析了算法参数对实验结果的影响。

Riccati微分方程的精确解(英文)

在这篇论文中,我们研究了下面的Riccati微分方程w'=Q(z)(a+bw+cw^2),这里Q(z)是有理函数.我们得到了上面的微分方程具有亚纯解的充分必要条件。

A-调和形式的Caccioppoli型不等式

利用A调和形式的一个充分必要条件,给出其Caccioppoli型不等式的一个简要证明,并由此可得A调和形式的弱逆H lder不等式.

微伸缩的热弹性力学方程组柯西问题解的奇性传播

用频率分析对角化的方法,研究了一维线性微伸缩的热弹性力学方程组柯西问题解的奇性传播规律.首先从微局部观点出发,利用拟微分算子将双曲抛物的耦合方程组弱解耦.然后利用经典的双曲抛物方程理论和穿梭法,证明了柯西问题解的奇性传播具有有限传播速度、解的奇性沿双曲算子的零次特征带进行传播.

基于时变Copula模型的基金收益率相依关系的应用研究

基于时变Copula模型,获得预测方差,确定单个基金收益率序列的边缘分布.利用常见的静态Copula和时变Copula模型对基金收益率序列间两两相依关系进行建模并进行对比分析.应用研究表明,基于MCMC方法的时变Copula模型能更有效地度量基金收益率序列的风险.

第二类完全p-椭圆积分关于Hölder平均的凹性

该文给出了第二类完全p-椭圆积分满足Hölder凹性的充分必要条件,从而推广了先前关于第二类完全椭圆积分的相应结果.

求解实对称互补特征值问题的积极集方法

基于序列二次规划算法构造了求解实对称互补特征值问题的一类积极集方法。通过特殊的积极集指标选取策略,该积极集方法计算得到的迭代序列具有单调下降特征,并从理论上证明了该方法的收敛性。数值实验结果表明该方法是行之有效的,并且在互补性和迭代时间上均优于Matlab软件的内置算法。

可解释性预测分析方法的研究

为突破现有预测分析方法中可解释性不足的瓶颈,基于粗糙集理论,提出了一种全新的可解释预测分析的框架。该框架可进行拓展和优化,灵活性和适用性强,为研究面向复杂系统的预测分析提供了新的研究思路和方法。为了验证所提出的预测分析方法的有效性和可行性,文中将该方法应用于聚类预测分析中,并将其与现有常用的聚类算法进行对比研究,然后利用聚类有效性指标进行对比评估。实验结果表明,文中提出的预测分析模型在聚类预测分析中具有一定的优势和特色。

一般约束非线性优化的增广Lagrangian算法

构造了一个求解一般约束非线性优化问题的增广Lagrangian算法 ,通过引进函数 φ(x) =max{g(x) ,- λr}可直接处理不等式的约束情形 .并且每次只需近似地求出对应增广Lagrangian罚函数的局部最小点 .在一般假设下 ,算法产生的点列的任意聚点都是问题的K

磁偶极子阵列模型的适用性研究与优化分析

随着我国水下探测、通信技术的发展,传统的磁性测量模型已无法满足高精度、高效率建模的需要.本文从舰船磁场积分模型出发,综合分析模型离散化为磁偶极子阵列模型产生的复化中矩形,以及Gauss-Legendre积分余项分析过程引起的离散误差、算法误差,模型简化产生的拟合误差、模型误差等,对模型适用性条件进行分析;同时,以建模精度和计算复杂度为目标构造多目标优化函数,通过NSGA-Ⅱ算法对多目标函数进行求解,得到使精度、复杂度较为均衡的最优解集,提出了不同精度、复杂度需求下的选择规则.为了保证结果的有效性,在舰船磁场混合模型的基础上利用数值实验对模型进行验证,充分考虑模型拟合误差,通过对磁性均匀、磁性不均匀潜艇的仿真分析得到模型达到适用范围时距离与磁偶极子数目的相关关系;在保证模型适用的条件下,基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化过程所得结果运算效率、精度高,具有很好的工程应用价值.

基于XGBoost的上市企业财务违约预测研究

公司年度报告中的管理层讨论与分析部分是企业信息披露的重要组成.构建表面情感语调STONE和隐含违约倾向IPD两个文本特征指标对年报中管理层讨论与分析的定性文本数据进行量化,并提出了一种基于XGBoost的上市公司财务违约预测模型,该方法对上市公司财务违约实现了较好的预测效果.根据特征重要性排序对特征与财务违约之间的关系进行挖掘,进一步利用敏感性分析验证了表面情感语调和隐含违约倾向指标的有效性.

极点极线背景下一组模拟题的求解及评析

极点极线的理论在《高等几何》[1]中有详细的介绍,高中很多圆锥曲线的相关结论(如定点、定值、斜率与角度等)在各类试题中多有体现.师生掌握一些极点极线的相关知识,将对试题的命制和解答大有帮助,本文例析一组模考题,供同仁参考.

基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法改进

由于改进波段深度(modified band depth,MBD)和改进上镜图深度(modified epigraph index,MEI)主要度量曲线数据的平均波动情况及深度变化,所以基于这两个深度设计的函数型数据异常值检测算法无法有效识别出仅在小范围内异常的曲线.针对这个问题,本文提出了形变异常度,主要用于度量曲线数据集中每一条曲线对应整个曲线集的形状变化异常度,并结合形变异常度对原异常值检测算法进行改进.先对函数型数据导数曲线计算统计深度,剔除深度值较小的外围曲线后求取平均曲线,再计算导数曲线的形变异常度,最后结合形变异常度对异常值检测算法进行修改,补充函数型数据的形变异常信息.模拟结果表明,本文改进的异常值检测算法可以有效识别出仅在小范围异常的曲线,同时提高了对形状异常值的识别准确率.