由微分算子和从属关系定义的解析函数类的包含关系

研究了三类单位圆盘内利用算子函数E_(α,β)~λ定义的单叶解析函数类S_(α,β)~λ(η;ф),C_(α,β)~λ(η;ф,ψ),R_(α,β)~λ(η,γ;ф,ψ),运用微分从属的理论研究得到了它们的包含关系,并结合Nunokawa引理得到其特殊子类的包含关系.

具有复阶的近于凸函数子族的系数估计

利用Salagean算子定义了三类具有复阶的近于凸函数类T（n,λ,γ）、TQh（n,λ,γ）和Mh（n,λ,γ;μ）,并利用从属定理得到它们的系数估计,该函数类推广了众多的函数类.

某类亚纯多叶函数子类的包含性质

研究一类关于亚纯多叶函数的复合算子函数,该算子推广了众多熟悉的算子.利用该复合算子定义了单位去心圆盘上的亚纯多叶解析函数类,利用解析函数理论,得到了它的包含关系.

关于有信用风险的期权定价的鞅方法

本文考虑了一个关于具有对方风险的衍生物的金融模型.应用公司价值模型,本文讨论了关于具有对方破产风险的衍生物的欧式期权定价问题.应用鞅方法,在高斯分布等的假设下本文得到并证明一个关于该期权的显式Black-Scholes定价公式.该公式推广了Ammann在[1]中的相应结果.

响应变量随机缺失下超高维模型特征筛选方法

文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。

END序列样本分位数的Bahadur表示及强相合性

文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。

利用微分从属定义的积分算子函数族的性质研究

介绍了利用微分从属关系定义的一类函数类v_k[p,A,B]和一类算子函数I_p~λ(μ,η)(z),在上述算子函数的基础上定义了两类积分算子函数F_(p,μ,η)^(n,λ)(z),G_(p,μ,η)^(n,λ)(z),利用微分从属和凸函数理论,得到了积分算子函数F_(p,μ,η)^(n,λ)(z),G_(p,μ,η)^(n,λ)(z)包含于函数类v_k[p,A,B]的条件,结论推广了部分已有的研究成果.

正倒向随机微分方程的参数估计

本文的研究目标是离散观测下正倒向随机微分方程中未知参数的估计及其性质.作为第一步,本文考虑一个线性模型.本文先导出两个状态过程的关系式,进而找到离散观测数据的似然函数.最后详细讨论最大似然估计量的相合性和渐近正态性.

科恩-沈方程与含时科恩-沈方程的一个自适应有限元数值方法

在材料分析、纳米光学等研究中,高质量数值模拟多体系统电子密度的随时间演化是一类重要研究内容.演化中产生的时间依赖偶极子等物理量,是更进一步研究的基础.此类数值模拟分为两个步骤.即多体系统的基态求解、及以基态为初值的系统的动态演化模拟.这两个步骤可以分别通过数值求解科恩-沈(Kohn-Sham)方程及含时科恩-沈(time-dependent Kohn-Sham)方程实现.本文中,我们提出一类基于有限元方法的数值求解框架,为这两个步骤提供一个统一的模拟实现.在基态求解中,我们利用一类自洽场迭代对方程进行线性化,采用局部最优块预处理共轭梯度法求解导出的广义特征值问题,并设计了一个基于多重网格方法的预优对求解进行有效加速.在动态演化模拟中,针对方程的结构,我们提出了一个基于隐式中点公式的数值方法,利用预估-校正方法对方程进行线性化处理,并设计了一个针对复值线性系统的代数多重网格求解器用于加速时间推进.特别地,我们基于提出的数值方法,分别针对科恩-沈及含时科恩-沈方程导出了残量型后验误差估计子,并实现了基于局部加密的网格自适应方法,用于进一步改善数值模拟效率.数值解展示了方法的有效性.