检索结果-内蒙古大学图书馆

二阶线性微分方程解的复动力性质

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数学学报(中文版) 2025年第1期 165-172页

作者：吴秀碧李雪贵州大学数学与统计学院

关于亚纯函数Julia集的研究一直是复动力系统的热点问题之一.本文通过研究二阶线性微分方程解在角域的增长性质,就其Julia集的径向分布情况,给出了更为精确的下界估计.

关键词：零点聚值线亏值 Julia集径向分布

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异质决策下具有延迟结构和随机成本的Cournot博弈动力学分析

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：许迪杨光惠贵州大学数学与统计学院

本文首先建立具有随机成本的动态Cournot博弈模型；然后，基于延迟和梯度调整的异质决策机制建立相应非线性动力系统，进一步求解该系统均衡点并分析Nash均衡点的稳定性；最后，通过数值仿真，研究延迟参数、产品差异参数以及随机变量... 详细信息

本文首先建立具有随机成本的动态Cournot博弈模型；然后，基于延迟和梯度调整的异质决策机制建立相应非线性动力系统，进一步求解该系统均衡点并分析Nash均衡点的稳定性；最后，通过数值仿真，研究延迟参数、产品差异参数以及随机变量等对系统稳定性的影响。本文结论如下：(1)延迟参数对系统稳定性的影响是非单调的，随着延迟参数的增加，系统稳定区域先增加，当延迟参数增加到一定程度后，系统的稳定性逐渐减弱；(2)随机变量越大，系统的稳定性也越强；(3)两局中人对初始值扰动敏感程度不同，具有延迟理性行为的局中人抗初始值扰动能力更强。

关键词： Cournot博弈时间延迟随机成本非线性动力系统异质决策

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偏态纵向数据和生存数据的贝叶斯联合建模

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：汪韫頔戴家佳毛围贵州大学数学与统计学院

在纵向数据分析中，模型误差的正态性是一种常规假设，但这一假设可能违背真实数据特征。此外，忽略纵向数据与生存数据之间的相关性可能会造成分析结果的偏差。为了解决这些问题，本文首先提出一种贝叶斯联合模型：纵向过程使用误差项... 详细信息

在纵向数据分析中，模型误差的正态性是一种常规假设，但这一假设可能违背真实数据特征。此外，忽略纵向数据与生存数据之间的相关性可能会造成分析结果的偏差。为了解决这些问题，本文首先提出一种贝叶斯联合模型：纵向过程使用误差项服从Skew-t分布的线性混合效应模型进行建模，生存过程使用Cox比例风险模型。然后，通过Metropolis-Hastings(MH)算法和Gibbs抽样对联合模型中的未知参数进行贝叶斯估计，数值模拟结果表明：与传统估计方法相比，Skew-t方法在数据拟合方面表现出更优的性能。最后，将该方法应用于AIDS数据分析，经验证，该方法能够提供良好的拟合效果和准确的参数估计。

关键词：纵向数据生存数据 Skew-t分布贝叶斯估计 AIDS数据

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D_(4)对称性下液晶张量模型的四阶拟熵推导

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数学的实践与认识 2025年第1期55卷 221-232页

作者：周芷伊贵州大学数学与统计学院贵州贵阳550025

基于液晶的张量模型,根据约束最小化问题导出的原始熵,写出D_(4)对称性下向列相液晶四阶拟熵的初步表达式.该表达式的形式为协方差矩阵的负对数行列式,利用分子对称性计算其中张量进一步推导出四阶拟熵.

关键词：向列相液晶对称性拟熵

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采用门控循环单元与深度进化策略的股票指数量化模型

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西安交通大学学报 2025年第2期59卷 146-155页

作者：任晓萍陈志平西安交通大学数学与统计学院西安710049 东北石油大学数学与统计学院黑龙江大庆163318

为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM... 详细信息

为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)预测模型,分别对上海证券交易所(上证)超大盘股票指数、上证中盘股票指数和上证小盘股票指数进行预测;接着采用所提出的深度进化量化模型(DES)对三大股票指数的预测值与真实值进行回测研究,通过比较预测结果与真实结果在同一策略下的各项回测指标和交易细节等特性确定最优网络结构和策略参数,进而优化深度进化策略;最后根据优化后的策略提出了GRU-DES模型,并再次对三大股票指数进行样本外数据回测来验证模型有效性。实证回测结果表明:所提出的GRU-DES模型在各量化回测指标上较LSTM-DES模型与RNN-DES模型的预测精度均高出14%以上,有效解决了统计预测指标的随机性和过拟合的问题;根据2016年至2024年7年间数据回测,所提出的GRU-DES模型比强化学习模型在各回测指标中均展现了稳定性和有效性。

关键词：股票指数量化模型长短时记忆神经网络门控循环单元收益率

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基于改进XGBoost的5G潜客智能识别模型

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现代电子技术 2025年第3期48卷 167-173页

作者：柴桦范馨月贵州大学数学与统计学院数学系贵州贵阳550025

随着5G基础设施的逐步完善及中国广电作为第四大运营商的进场,四大运营商之间的竞争越来越激烈,对于5G潜在用户的精准识别问题成为了四大运营商的公共问题。文中从某地市运营商的实际数据出发,采用网格搜索方法对XGBoost模型的超参数进... 详细信息

随着5G基础设施的逐步完善及中国广电作为第四大运营商的进场,四大运营商之间的竞争越来越激烈,对于5G潜在用户的精准识别问题成为了四大运营商的公共问题。文中从某地市运营商的实际数据出发,采用网格搜索方法对XGBoost模型的超参数进行优化改进,建立了5G潜客智能识别模型,并与逻辑回归、KNN、决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost等主流模型进行了对比实验。结果显示了改进的XGBoost模型的优越性,利用SHAP可解释性模型对特征重要性进行排名。研究结果可对营销工作效率、运营商的5G市场竞争力的提升提供理论依据。

关键词： 5G 潜在用户 XGBoost 随机森林网格搜索特征重要性 SHAP 营销策略

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有限域上的多项式环中除数函数在二次多项式序列上的均值

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数学学报(中文版) 2025年第2期68卷 268-277页

作者：魏桐杨志善青岛大学数学与统计学院青岛266071

在本文中,我们利用Dudek[***.,2019,99(1):1-9]的方法研究定义在有限域多项式环上的除数函数在二次多项式序列上的均值,对比整数环上除数函数在二次算术序列上的均值,二者从阶的角度来看一致.

关键词：有限域上的多项式环除数函数均值

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带非线性阻尼项定常Stokes方程的有限元迭代算法

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计算物理 2025年第2期42卷 211-223页

作者：徐彤尚月强西南大学数学与统计学院

针对带非线性阻尼项定常不可压缩Stokes问题，提出两种基于有限元离散的数值迭代算法，其基本思想是：首先使用有限元法求解Stokes问题，得到迭代初始解；其次，运用Stokes迭代算法或Oseen迭代算法求解带非线性阻尼项定常不可压缩Stoke... 详细信息

针对带非线性阻尼项定常不可压缩Stokes问题，提出两种基于有限元离散的数值迭代算法，其基本思想是：首先使用有限元法求解Stokes问题，得到迭代初始解；其次，运用Stokes迭代算法或Oseen迭代算法求解带非线性阻尼项定常不可压缩Stokes问题，得到有限元近似解。证明算法的收敛性和稳定性，并给出了相应的误差估计；通过4个数值实验，验证了理论分析的正确性和算法的有效性。研究结果表明：当方程满足稳定性条件时，两种数值迭代算法都是可行的。

关键词： Stokes方程阻尼项迭代法稳定性误差估计

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带切换的随机泛函微分方程的稳定性分析

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北京理工大学学报 2025年第3期45卷 321-326页

作者：席福宝夏子涵北京理工大学数学与统计学院北京100081

为了研究一类连续分量和离散分量共存的随机泛函微分方程的稳定性.在耗散条件下,利用Ito公式研究带Markov切换的随机泛函微分方程精确解的均方指数稳定性,并采用Euler-Maruyama方法研究此方程数值解的均方指数稳定性.此外,通过数值例子... 详细信息

为了研究一类连续分量和离散分量共存的随机泛函微分方程的稳定性.在耗散条件下,利用Ito公式研究带Markov切换的随机泛函微分方程精确解的均方指数稳定性,并采用Euler-Maruyama方法研究此方程数值解的均方指数稳定性.此外,通过数值例子及其仿真模拟,验证了此方程精确解和数值解的均方指数稳定性.

关键词：随机泛函微分方程 Markov切换精确解 Euler-Maruyama数值解稳定性

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非完美Z排序集抽样下Logistic分布中总体均值的估计

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系统科学与数学 2025年

作者：戴文琛陈望学杨瑞吉首大学数学与统计学院湖南师范大学数学与统计学院

本文首次在非完美Z排序集抽样(IZRSS)下研究了Logistic分布中总体均值的估计.从理论上证明了IZRSS样本均值是总体均值的无偏估计,并且当1/m≤p≤1时,IZRSS样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样(SRS)样本均值作为总体均值的估计和... 详细信息

本文首次在非完美Z排序集抽样(IZRSS)下研究了Logistic分布中总体均值的估计.从理论上证明了IZRSS样本均值是总体均值的无偏估计,并且当1/m≤p≤1时,IZRSS样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样(SRS)样本均值作为总体均值的估计和非完美排序集抽样(IRSS)样本均值作为总体均值的估计有效.小样本情形下的数值结果和实际数据进一步验证了这个理论结果.

关键词：非完美Z排序集抽样 Logistic分布样本均值

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