具有扩散的阶段结构模型中种群数量和稳定性的控制(英文)

由于人类活动对于生态环境的影响，很多中国林蛙的栖息地被污染而使其数量减少．为了保护这一珍稀种群，本文提出并研究了两个具有阶段结构的种群模型（１）和（２）．系统（１）中两个斑块１和２是相互隔离的，而系统（２）中两个斑块１和２有廊道相通．对系统（２），得到永久持续生存的充分必要条件，而且考虑了扩散对于平衡点稳定性和种群稳定数量的影响．

FRY型服装热性能测试仪的研制、改进和应用

论述了自行研制的 FRY型服装热性能测试仪的测量原理和结构特点 .分析了用该仪器在人体着装条件下测量服装热阻的实验数据 .结果表明 ,测试结果基本可靠 .针对其使用中出现的放大电路工作不稳定、程序容易“跑飞”以及被测物理量无直观显示等问题 ,采用调整放大倍数、重新编写程序以及增加面板显示等措施 ,对模拟放大和数据处理部分作了较大改进 .改进后的仪器已实际用于教学和科研 ,取得了较好效果 .

摄影系统的调制传递函数(MTF)的研究

通过调制传递函数 MTF物理意义的讨论 ,研究了照相机镜头的 MTF曲线 ,胶片的MTF曲线 .分析了商家出具的 MTF曲线 ,为选择。

流动可视化的拍摄技艺

为了得到清晰的流动可视化图象 ,提高流动可视化照片的质量 ,通常需要对示踪粒子放大拍摄或近摄 ,把背景与示踪粒子区分开。本文从拍摄的原理、技巧、操作等方面出发 。

依赖于多个状态变量的衍生证券的定价公式

对依赖于多个状态变量的衍生证券所满足的多维 Black- Scholes模型 。

外汇期权的多维Black-Scholes模型

建立了多维Black Scholes模型 ,利用倒向随机微分方程和鞅方法 ,讨论外汇欧式未定权益的一般定价问题 ,获得了一般定价公式及套期保值策略 ,由此给出了欧式看涨期权与看跌期权定价和套期保值的解析表达式。

纳米材料应用于聚合物防静电阻燃改性初探

探讨了金属氧化物纳米粒子提高聚合物电导和阻燃的微观机理 ,分析了纳米粒子在聚合物中分散和团聚能力的适度平衡以及相容性问题 .制定了主要技术路线 ,预研工作取得了进展 .

电子产品制造业人体静电综合防护系统的研究

针对国内电子产品制造业人体静电防护的现状,提出人体静电综合防护系统的概念.通过试验分析,确定了该系统的必要组成成份及相应的性能指标和测试方法,为规范人体静电的防护工作提供了依据.

具有不同借贷利率的欧式未定权益定价模型

本文假定借款利率大于或等于无风险利率 ,并在股票的期望收益率、波动率和红利率都随时间变化情形下 ,建立较合理的金融市场模型。利用倒向随机微分方程及Feynman Kac公式 ,得到了欧式看涨和看跌期权买卖双方的价格公式以及套期保值策略 ,从而可看出借贷利率各自对期权价格的影响 .

具有非线性记忆的抛物型方程解的Blow up估计

讨论了 m( t)单调增加的条件下 ,具有非线性记忆的抛物型方程解的 Blow up,并给出了解的Blow

拓扑代数的谱与乘法线性泛函

引入拓扑代数上的谱的概念 ,给出谱的表示与乘法线性泛函的关系 。

网络信息系统安全策略

讨论信息系统中常用的几种安全策略,分析了各自的优点、局限性和适应范围,并介绍了一些安全技术.

欧式未定权益的一般定价公式及其应用

利用倒向随机微分方程和鞅方法 ,得到欧式未定权益的一般定价公式。结合具体金融市场 ,给出欧式期权的定价公式 ,并将其应用到项目价值的评估。结果表明 ,利用期权方法计算项目净现值及所需参数比传统的净现值方法更合理和易于确定。

K-代数与它在阶滤子下两种分次代数的关系

本文给出K-代数A上一种较为广泛的阶滤子,在此滤子下运用Groebner基理论,给出了A和两个分次代数gr^C(A)与A的关系。

弹性模量实验中测量系统的改进

针对现有弹性模量测量系统操作复杂 ,读数困难等问题 ,采用半导体激光器改进测量系统 ,使操作变得简单、容易 .

一类时滞微分方程的解析解

给出了一类时滞微分方程解析解存在的一个充分条件及通解的解析表达式

压缩映像原理在判别数列极限存在中的应用

本文简单介绍了一种重要的判断递推数列极限存在性的方法。给出了用压缩映像原理判断递推数列极限存在性的理论证明，并从几个实例的应用中加以说明。

拓扑代数上正线性泛函的连续性

通过引入 P交换理想 ,讨论了拓扑代数上正线性论函的连续性 .证明了当 A2 是余维有限的 P交换闭理想时 ,则 Banach代数

试论一种改善传感器输出非线性方式的不可行性

从理论分析入手,在建立非线性误差数学模型的基础上进行了计算机仿真和试验验证,证明以限制电位器式传感器工作范围的方式来减小其输出非线性误差是不可行的.

R^3上微分形式及其积分

通过借鉴流形上微积分的处理手法 ,在R3 中建立“微分形式的积分”的概念 ,使得Green公式、Stokes公式和Gauss公式内在联系的表述更加清晰 .