齐次马尔可夫链在教学效果定量评估中的应用

本文根据教育活动的特点,采用齐次马氏链分析法作为课程教学效果指标的量化方法,解决了从学生的成绩去评估教学工作质量时,由于学生的基础存在差异的困难,为定量评估课程教学效果提供了较切合实际的数学模型和较有说服力的数据.     

齐次马尔可夫链在教学效果定量评估中的应用

本文根据教育活动的特点，采用齐次马氏链分析法作为课程教学效果指标的量化方法，解决了从学生的成绩去评估教学工作质量时，由于学生的基础存在差异的困难，为定量评估课程教学效果提供了较切合实际的数学模型和较有说服力的数据。     

可列非齐次马氏链的几个极限性质

本文的主要目的是利用田间剖分法研究了可列非齐次马尔可夫链的极限性质,得到了关于ｍ元序组出现频率的几个极限定理,给出了在ａ．ｅ．收敛的意义下非齐次马氏链转移概率的一种频率解释。     

用马氏链的击中时分布刻画一类矩阵的特征值

对于给定的具有可逆马氏链的Q-矩阵,在构造其可逆马氏链的基础上,通过增加一个状态来构造一个新的可逆马氏链,然后利用增加状态的击中时分布,刻画了Q-矩阵的全部特征值,并给出了数例．     

试论齐次马氏链分析法在育人效果评估中的应用

本文论述了齐次马氏链分析法这一统计分析方法在班主任或辅导员育人效果评估中的方法过程、理论根据。齐次马氏链分析法比传统的育人效果评估方法灵敏度高,信息量大,更符合客观实际。     

试论齐次马氏链在公共课教师教学效果评估中的应用

论述了齐次马氏链在公共课教师教学效果评估中的方法过程，理论根据，说明用齐次马氏链评估公共课教师的教学效果比传统的教学评估方法灵敏度高，信息量大，更符合客观实际。     

马氏环境中马氏链的中心极限定理

给出了马氏环境中马氏链满足ψ＊－混合性的一个充分条件，从而给出了有关此过程的一泛函中心极限结果。     

一类M/PH/2排队队长的几种遍历性的判别准则

研究了一类M／PH／2排队的队长的几种遍历性．对于M／PH／2排队系统,其队长L(t)不是一个马氏过程．虽然它的嵌入链是一马氏链,但对于l-遍历、几何遍历、多项式一致遍历和强遍历成立的条件却不能借助于它的嵌入链而得到．利用服务相位J(t),使得L(t),J(t),t≥0}是一马氏链(且是一拟生灭过程)．Neuts解决了{L(t),J(t),t≥0}的(普通)遍历性问题．本文给定了M／PH／2队长的l-遍历、几何遍历、多项式一致遍历和强遍历行之有效的判别准则．     

用回归-马氏链法预测我国油气的近期产量

精确的预测石油及天然气的产量对国家能源决策有着重要的作用,可为决策者提供理论依据,根据回归和马氏链的基本原理,并考虑其各自的特点,构造出预测我国石油及天然气产量的回归-马氏链预测方法,该方法可以优势互补,使得预测结果更加合理可靠.     

基于改进马尔可夫链的径流预测模型

径流预测在区域水资源规划中发挥着重要作用。基于径流过程不确定性、不精确性的特点,利用资料系列的均方差方法把径流序列分为不同的状态。在此基础上,采用统计方法,建立转移概率矩阵,以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型预测径流状态,并根据模糊集理论中的级别特征值预测径流量。最后把改进后的马尔可夫预测模型应用于宝鸡市的渭河径流丰枯状态及年径流量的预测中。1998￣2000年径流量预测的相对误差分别为3.64%,7.50%和1.00%,结果较好。     

弱链对角占优M-矩阵最小特征值的下界研究

利用迭代的方法,借助弱链对角占优M-矩阵A的逆矩阵A-1的非主对角元素现有的上界估计式,给出了A-1非主对角元素新的提高的上界估计式以及主对角元素新的上下界估计式。把得到的这些新估计式与该类矩阵的最小特征值经典的下界估计式结合,得到新的下界。新的界提高了现有结果,且这些估计式只与矩阵元素有关,使得计算更加容易。     

马尔可夫链预测模型及其在农业病虫害预报中的应用

本文根据某地区历年来水稻稻瘟病发生程度的历史资料，应用马尔可夫链理论与方法，对该地区１９９１年～１９９５年该病害发生程度进行了预测。经分析比较，其结果与实际相符，而且预报时间早、简单易行。这表明马尔可夫链预测模型在农业病虫害预报乃至农业上各种灾变预报中应用的潜在价值。     

基于加权马尔可夫链的甘肃省棉花单产的年景预测

马尔可夫过程是一个随机过程,具有"无后效性"特征,而棉花的单产序列是具有这一特征的随机过程。利用加权马尔可夫链的基本原理和方法预测甘肃省棉花单产未来的变化情况,可为进一步控制棉花生产风险提供理论依据。     

矩阵特征值的分布

利用矩阵论的相关知识,对任意的复矩阵得到了一个矩阵特征值分布的新区域(定理1),且所给出的矩形区域比以前的一些结果更好.     

马尔可夫链在市场营销中的应用

简述了马尔可夫模型的基本原理,介绍了利用马尔可夫过程的基本特征,对随机现象进行统计预测的方法。根据实例分析,建立了市场占有率的马尔科夫预测模型。     

非瞬时或突变的马尔可夫链的一种应用方法

介绍对于一种非瞬时或突变的状态转移过程.采用Bayes方法修订马尔可夫过程的状态转移概率矩阵;将先验概率分布修订为后验概率分布;对整个过程的信息加以吸收,得出能够反映整个过程的状态转移概率矩阵,从而达到预测目的.由此还得出一个重要结论:吸收信息的无序性.     

条件概率矩阵和信道理论及Markov 链

给出离散型随机变量的概率分布律所成的单位空间的定义, 将条件概率矩阵看作单位空间之间的映射, 研究其中一些性质。并应用于信息论, 得出信道容量的几何意义, 特别给出信道容量的一种较好算法。应用于Markov 链, 得到状态有限的转移概率矩阵必有不动点。参3     

矩阵最大特征值的近似求法

矩阵特征值与特征向量是矩阵理论的重要概念,在数值计算理论中也起着重要的作用.本文重点给出了两种矩阵最大特征值的近似计算方法.     

矩阵最大特征值的近似求法

矩阵特征值与特征向量是矩阵理论的重要概念,在数值计算理论中也起着重要的作用.本文重点给出了两种矩阵最大特征值的近似计算方法.