强一致收敛条件下的集值Devaney混沌

混沌动力系统是广大研究者的研究课题,而很少研究者研究混沌中的序列系统与极限系统.在Vietoris拓扑空间的基础上讨论了Devaney混沌.先通过对比举例得出:周期稠密的基空间是混沌.继续在强一致收敛条件下讨论了基空间的序列系统与超空间的极限系统的混沌关系,得到:在强一致收敛条件下,超空间的序列系统的Devaney混沌具有保持性.     

集值映射网的Kuratowski收敛

利用集合间的※包含运算，对拓扑空间至拓扑空间上的集值映射网的收敛性进行了研究。在集值映射的※连续性或※点态同等连续的条件下，得到了集值映射网的Ｋｕｒａｔｏｗｓｋｉ收敛、※点态收敛和※一致收敛三者之间的关系。这样就把度量空间的Ｋｕｒａｔｏｗｓｋｉ收敛推广到了一般的拓扑空间。     

含参量积分亚一致收敛的条件

本文在［１］、［２］的基础上讨论了合参量无穷积分亚一致收敛的条件     

几类Hill型估计量的强收敛速度

当极值指标大于0时,在正规变化条件下,分别给出了Hill估计量、位置不变的Hill型估计量、右截断的Hill型估计量以及位置不变的右截断Hill型估计量的强收敛速度.     

ρ混合序列下非参回归函数加权核估计的强收敛速度

在误差项为ρ 混合序列的条件下,讨论了非参回归函数加权核估计的强相合性,并给出其收敛速度.所得定 理表明,当样本矩r 充分大时,强相合的收敛速度约等于n-12 .     

单调 α -非扩张映象不动点的强收敛定理

在一致凸Banach空间中引入偏序,介绍了一个改进的关于单调α-非扩张映象不动点的两步迭代逼近方法,在适当条件下研究了单调α-非扩张映象不动点的存在性和强收敛定理.     

基于一致分布佳点集改进的交叉人工蜂群算法

目的 针对人工蜂群算法在求解问题的最优值时,后期收敛速度慢、易于陷入局部极值的问题,利用数论中的佳点集和一致分布原理,结合其他仿生智能优化算法的机制对人工蜂群算法进行了深入的改进,提出了一种基于一致分布佳点集改进的交叉人工蜂群算法(CGABC).方法 首先,利用数论的一致分布佳点集原理建立算法的初始化模型,以保证种群在搜索空间的均匀分布;然后,通过交叉方式进行迭代更新位置,以维持种群的多样性,防止算法陷入局部最优;最后,通过实验选取了4个工程问题和7个标准测试函数进行实验仿真.结论 结果 表明,与ABC算法、GABC算法等其他算法相比,CGABC的收敛速度及精度均有明显提高,增强全局寻优能力,有效地避免种群个体陷入局部最优,解决了多模态的优化问题.     

Langford系统的混沌控制

分析了Langford 系统Hopf分叉和准周期分叉行为,给出了确定通向混沌运动的准周期分叉点的研究方法.利用该系统具有的对称性,设计非线性状态反馈控制律,得到周期解失稳时产生准周期运动的条件,推导出控制增益与分叉参数之间的解析关系式,给出参数控制曲线,从而间接地实现了对系统混沌运动的延迟抑制.通过对系统受控前后Lyapunov指数的数值计算和相轨迹的数值模拟,验证了理论上解析结果的正确性以及控制的有效性.     

弱条件下马氏链收敛速度的界

以m-骨架(m≥1)代替1-骨架,计算出马氏链Ф的几何收敛速度的界,从而推广了已有结论.

Abstract：

Assume that φ is a time-homogeneous discrete-time Markov chain with m-skeleton φm on the state space [0, ∞). Meyn and Tweedie have studied the bounds on convergence rates of Markov chains φ with conditions of 1-skeleton. This paper is an attempt to weaken those conditions, that is, it manages to change 1-skeleton into m-skeleton. At the same time, it calculates the bounds on geometric convergence rates of Markov chain φ with weak conditions of m-skeleton (m ≥ 1) in order to generalize the result ofM-eyn and Tweedie.     

在Banach空间中关于渐近非扩张映象的迭代序列的强收敛性

设E是一实的Banach空间,其范数是一致G∧ateaux可微的,D是E的一非空闭凸子集.设T:D→D是具有序列{kn}(C)[1,∞),limkn n→∞ =1的渐近非扩张映象.在一定条件下,证明了修正的粘性迭代序列{xn}强收敛于映象T的不动点.     

渐近半伪压缩映射合成隐迭代序列的强收敛性

参照Banach压缩映照原理,合理引进了一涉及有限族渐近半伪压缩映射的具误差的合成隐迭代序列.在一致凸Banach空间中,研究该合成隐迭代序列的强收敛性,得到了具误差的合成隐迭代序列强收敛于有限族渐近半伪压缩的公共不动点的充要条件.     

2个有限渐近非扩张映射族的迭代序列的强收敛性

在希尔伯特空间中对2个有限渐近非扩张映射族引入了新的修正的Mann迭代序列,并证明了该迭代序列强收敛于这2个有限渐近非扩张映射族的公共不动点.     

Banach空间中渐近非扩张映射的粘性迭代的收敛性

介绍了一个关于渐近非扩张映射的有限步粘性迭代格式,并且在Banach空间中证明了这种新迭代的强收敛性.     

一致突变人口半群的渐近行为

证明了一致突变人口矩阵Q在l∞上生成一个正压缩积分半群T（t）且该压缩积分半群T（t）是随机单调的.讨论了压缩积分半群T（t）关于状态i及时间t的渐近行为,证明了一致突变人口过程具有强遍历性.     

杉木壮苗定向培育措施条件优化的研究

本文对杉木壮苗定向培育试验数据进一步分析,建立了以播种时间、定苗时间、定苗株数对地径影响的数学模型: Y=-9.0560-2.5061lnA-2.8586lnB +4.2272lnC+2.4904lnAB-0.0364（lnA）~2 +0.0490（lnB）~2-0.4343（lnC）~2文中提出应用改进的单纯形法,在变量允许值范围中对培育措施条件进行进一步优化的方法,为试验数据信息有效应用提供了科学方法。     

广义渐近拟非扩张映射修正隐迭代过程的强收敛

证明了巴拿赫空间中修正的隐迭代序列强收敛到有限个广义渐近拟非扩张映射的公共不动点的几个定理.     

碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验

从农业增长与二氧化碳排放2个方面考虑,对1995-2014年中国省际种植业运用GML(Global Malmquist-Luenberger)指数测算碳排放约束下农业全要素生产率的增长,并与传统的Malmquist指数进行比较,同时对其收敛性进行检验。结果表明:碳排放约束下农业全要素生产率增长主要由技术进步推动或技术进步与技术效率的双重贡献。碳排放约束下农业全要素生产率的省际差异和区域差异明显。河北、辽宁、黑龙江和湖南4省的农业相对属于低碳农业。从地区差异来看,增速较快的地区是华中、华北和华东地区,西北和东北居中,华南和西南增速相对较慢。整体上来看各省之间存在技术扩散,呈现σ收敛但收敛趋势并不稳定;全国、华北、东北、华东、华中和华南地区,存在绝对β收敛,而在西南和西北地区并不存在绝对β收敛;对于全国及7个地区,均存在条件β收敛,即朝着各自稳定的状态发展。