简介:研究了多元线性模型中条件最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.
简介:本文主要是研究连续变量遗传系统Volterra方程的第二型,即x(t+h0)=η(t+h0)+F(t,(x(t),x(t—ht)…,x(t-h0)的p-均值可积性.同时举例说明了此方程的Lyapunov泛函的构造,以及利用Lyapunov泛函证明了例子的均方可积性.
简介:文[1]中提出了求解连续函数f(x)总体极小值的均值算法,并证明了算法的全局收敛性.若假设f(x)是定义在某可测集G上的可测函数,本文证明了均值算法产生的迭代序列全局收敛到f(x)的本质极小值,若进一步假设函数f(x)满足测度Lipschitz条件,还证明了求可测函数的均值算法是线性收敛的.
简介:通过对局部凸空间上凸函数可微性的讨论,首先建立了关于凸函数β可微性的特征定理;定义在局部凸空间E的非空开凸子集D上的每个连续凸函数f均在D的一个稠密的子集上β-可微(也称E具有β-LP性质)的充分必要条件为其对偶E“中的每个w~*紧凸子集均是自己w~*一β暴露点的w~* 闭凸包;然后进一步证明了E~*上的w~*一β扰动优化定理成立,即定义在E~*的每个有界w~*闭集A~*上的w 下半连续有下界的函数g以及每个ε >0均存在x0 A及x E满足使得(g+x)(x )=infA (g+x)且{xi } A ,(g+x)(xi )→infA (g+x)推出xi -xo ,当且仅当E具有β-LP性质.