【摘 要】
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本文首先给出了强可加且弱可数可加矢量值测度在满足一定条件域上的Bartle积分,证明了在这一定义下的积分满足可数可加向量测度在σ—域上定义的Bartle积分的一些性质;本文的第二部分定义了集值测度的半变差并研究了一些与矢量值测度相应的结论。利用强可加集值测度的等价条件给出了有限可加集值测度族一致强可加的一些等价条件。然后给出了一定条件域上强可加集值测度类似于Vitali-Hahn-Saks-Nik
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本文首先给出了强可加且弱可数可加矢量值测度在满足一定条件域上的Bartle积分,证明了在这一定义下的积分满足可数可加向量测度在σ—域上定义的Bartle积分的一些性质;本文的第二部分定义了集值测度的半变差并研究了一些与矢量值测度相应的结论。利用强可加集值测度的等价条件给出了有限可加集值测度族一致强可加的一些等价条件。然后给出了一定条件域上强可加集值测度类似于Vitali-Hahn-Saks-Nikodym定理的结果,最后进一步研究了集值Bartle积分的有关性质并利用半变差建立了集值Bartle积分一个新的极限定理。
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本文主要研究一个描述神经元网络的一类积分微分方程:ut=f(u,w)+α∫RK(x-y)H(u(y,t)-θ)dy。其中f(u,w)是关于u和w的三次函数,α是突触产常数,θ是阈值常数,K是正的,L~1-可积的偶函数,且满足∫RK(x)dx=1.H是Heaviside step function。本文研究此方程的形如u(x,t)=U(v,w,z)形式的行波解。其中v是速度,w是参数,z=x+v(w
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利用H~1-Galerkin混合有限元方法讨论两类二阶发展偏微分方程-Schr(?)dinger方程和伪双曲型积分微分方程。对于Schr(?)dinger方程,根据方程解的特点采用了实虚部分离手段,分别对实部和虚部应用H~1-Galerkin混合方法,然后进行统一考虑,得到了一维情况下的半离散和全离散最优收敛阶误差估计;对于伪双曲型积分微分方程,依照不同意义的物理量,考虑了两种方法,得到一维情况下
对海量数据价值的挖掘趋势迎来了一个前所未有的大数据时代,将数据挖掘技术应用于财务舞弊疑点发现研究成为一个重要的新兴课题。选取2016—2020年我国深沪两市A股医药制造业上市公司为研究对象,以表征财务报表舞弊的关键指标作为检测变量,分别基于跨年数据和年度数据进行异常检测,从中挖掘出存在异常值的离群点上市公司,进而结合违规处罚信息对其进行疑点验证。研究结果表明:跨年数据样本量更大,模型学习更充分,异
含平衡约束的数学规划是近年来运筹学领域中的一个热点问题。它起源于经济学中的对策论,并且在经济分析、自然科学和工程计算中有着广泛地应用。然而,由于自身可行域的复杂性,使得寻找此类问题的解法变得异常困难。到目前为止,其有效算法并不多。本文主要做了以下两方面工作:第一,在F.Facchinei,H.Y.jiang与L.Qi[26]中的思想启发下,利用F单调及强二阶充分条件,将平衡约束优化问题转化为一类互
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