论文
1. 论文题目:支付红利下Black-Scholes方程的纯显-隐交替并行数值方法
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全部作者:
闫瑞芳,孙淑珍,杨晓忠

作者单位:华北电力大学数理学院信息与计算研究所
期 数:2017年1月第1期
学 科:数学
摘 要:Black-Scholes(B-S)方程是期权定价理论的基石,其数值解法的研究对许多金融衍生品定价方法具有显著的促进作用,对支付红利的B-S方程提出一类具有并行本性的数值方法--交替分段纯显...[more]
2. 论文题目:使用两步四阶GRP格式对二维黎曼问题的数值模拟
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全部作者:
杜知方,李杰权

作者单位:北京师范大学数学科学学院
期 数:2017年4月第7期
学 科:数学
摘 要:提出对守恒律方程组的两步四阶时间离散方法,并构造两步四阶广义黎曼问题(generalized Riemann problem,GRP)格式。新的格式易于实现,相比其他高阶格式计算开销小,在计算中表现出...[more]
3. 论文题目:一种改进的回溯自适应匹配追踪算法
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全部作者:
王少慧,曹艳华

作者单位:华北电力大学数理学院信息与计算研究所
期 数:2017年1月第1期
学 科:数学
摘 要:针对压缩感知中未知稀疏度信号的重构问题,提出一种改进的回溯自适应匹配追踪算法。该算法将压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法中的回溯思想与稀疏度...[more]
4. 论文题目:中、印、美股市信息溢出效应研究——基于三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型
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全部作者:
陈晓蒙,雷钦礼,吴佳林

作者单位:暨南大学经济学院;华北水利水电大学数学与信息科学学院
期 数:2017年1月第1期
学 科:数学
摘 要:运用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型检验中、印、美股市之间的信息溢出效应。结果表明,金融危机前,中美之间有明显的单向波动溢出效应和非对称效应,而中印之间却不存在这种关系,...[more]
5. 论文题目:逻辑回归模型中一种新的随机约束岭估计
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全部作者:
李英莉,左卫兵

作者单位:华北水利水电大学数学与统计学院
期 数:2017年10月第19期
学 科:数学
摘 要:针对逻辑回归模型中解释变量存在复共线性问题,在随机约束岭最大似然估计(stochastic restricted ridge maximum likelihood estimator,SRRMLE)的基础上,通过添加岭参数,提出一种新的随机约束...[more]
6. 论文题目:基于结构二次幂零矩阵的迭代法构造
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全部作者:
张承平

作者单位:海南热带海洋学院海洋信息工程学院
期 数:2017年10月第19期
学 科:数学
摘 要:主要研究构造一类新的线性方程组的迭代方法,要求该方法具有较好的收敛速度和良好的并行性,适合并行计算。根据结构二次幂零矩阵的性质与特点,得出对角矩阵与结构二次幂零...[more]
7. 论文题目:对流扩散反应问题的迎风有限体积元方法的后验误差估计
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全部作者:
刘晓,毕春加

作者单位:烟台大学数学与信息科学学院
期 数:2017年4月第7期
学 科:数学
摘 要:有限体积元方法格式构造简单,并且能保持数值流量的局部守恒性。研究对流扩散反应问题基于Crouzeix-Raviart非协调元的迎风有限体积元方法的逼近误差在H1范数意义下的后验误差估计...[more]
8. 论文题目:基于免疫优化算法与混合粒子群算法的定制公交站点设置及线路规划研究——以武汉市定制公交为例
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全部作者:
谭子健,周静静,张素花,赵东方

作者单位:华中师范大学数学与统计学学院
期 数:2017年4月第7期
学 科:数学
摘 要:基于免疫优化算法与粒子群算法,并结合遗传算法的优点,提出混合型免疫优化算法与混合粒子群算法。以湖北省武汉市定制公交作为研究实例,从定制公交站点设置、线路规划等方...[more]
9. 论文题目:非线性Leland方程交替三点组显式差分的并行计算方法
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全部作者:
傅宇明,杨晓忠

作者单位:华北电力大学数理学院信息与计算研究所
期 数:2017年4月第7期
学 科:数学
摘 要:非线性Leland方程是考虑支付交易费用的非线性Black-Scholes(B-S)期权定价模型之一,对其数值方法的研究具有非常重要的理论意义和实际价值。针对Leland模型,构造一种具有并行本性的...[more]
10. 论文题目:通信企业用户在网离网大数据分析与预测的实证研究
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全部作者:
张维东,伍俊良

作者单位:重庆大学数学与统计学院
期 数:2017年7月第13期
学 科:数学
摘 要:近年来,大数据(big data)的研究与应用引起了学术界和企业的广泛关注,各级政府也从战略和政策层面给予了足够的重视和支持。本文从现代通信企业着手,利用大数据的理论基础与...[more]