互补判断矩阵排序的最小偏差法的性质

互补判断矩阵是决策给出的一种重要的偏好信息形式。本基于完全一致性互补判断矩阵的定义。提出互补判断矩阵排序的最小偏差法，研究了它的一些优良性质，包括强条件下保序性、置换不变性、相容性等，最后给出了一个算例，结果表明该种排序方法是有效的。     

层次分析中对数最小一乘排序法及其性质

利用最小一乘法原理 ,在层次分析中提出了一种新的排序方法——对数最小一乘法 ,并将其转化成线性规划问题求解 ,证明了对数最小一乘法的一些性质 .     

加权最小绝对偏差法的搜索解法

加权最小绝对偏差法的搜索解法李显方（中南工业大学）ＳＥＡＲＣＨＭＥＴＨＯＤＯＦＷＥＩＧＨＴＥＤＬＥＡＳＴＡＢＳＯＬＵＴＥＤＥＶＩＡＴＩＯＮＳＭＥＴＨＯＤ￥ＬｉＸｉａｎ－ｆａｎｇ（ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃ...     

模糊判断矩阵排序向量的最小偏差法

基于积型模糊一致性判断矩阵和模糊判断矩阵的排序向量之间的偏差,通过建立并求解一个规划模型,得到模糊判断矩阵排序向量的最小偏差法,并研究了它的一些性质.最后通过两个算例说明了方法的可行性与有效性.     

层次分析的广义梯度特征向量法

在层次分析中提出了一种广义梯度特征向量法,并给出它的标准形,讨论了和其它排序方法的关系.     

最小偏差分析法在经济周期分析中的应用

利用最小偏差分析法,分析了我国GDP增长率的周期性特征,并对我国今后几年的GDP增长率进行了预测.分析的结果是:从1953—2006年,我国GDP增长率存在着7年左右的小周期,15年左右的中周期,19年左右的中长周期和28年左右的大周期,而且随着时间的推移,经济周期的波动幅度逐渐趋小,反映出经济增长的稳定性增强.预测的结果是:今后几年(2年或更长一段时间)我国GDP增长率应该保持在10%左右,波动的区间为[9%,11%].     

第一类双变量Chebyshev多项式的最小零偏差性质研究

利用Rivlin和Shapiro提出的符号理论,证明了文献[10]中提出的第一类双变量Chebyshev多项式恰为所谓的Steiner区域上具有特殊首项的最小零偏差多项式,并由此导出了几类具有一定代数精度的数值积分公式.     

曲线拟合的广义最小一乘法

介绍了最小一乘法的方程式解法;讨论了这种方程式解法与最小一乘逼近之间的关系;说明了它不仅适用于线性函数类也适用于非线性函数类的最佳逼近的实现;提出了零偏差点附近数据变化的两个重要特征;建立了一种具有"人为"因素的广义最小一乘法;并给出了该法在预测方面的几个应用实例.     

广义生-灭最小Q过程及其性质

本文给出具有突变率的广义生－灭最小Q过程及其性质。     

线性模型的最小二乘估计的中偏差及其重对数律

本文研究了线性模型的最小二乘估计的中偏差.通过估计Laplace渐近积分,得到了随机误差为取值于Rd的相互独立同分布随机变量情形下的中偏差与重对数律的结果.     

AHP中区间判断矩阵排序的区间数广义x^2法

本文研究了ＡＨＰ中区间判断矩阵排序的新方法—区间数广义ｘ２法（ＩＧＣＳＭ），并给出了其简洁的收敛性迭代算法与算例     

SUBSPACE SEARCH METHOD FOR A CLASS OF LEAST SQUARES PROBLEM

1. IntroductionNow the least squares problem is considered as follows:1Mid r(x,y) ~ SllAx By ~ bll' s.t. x 2 0 (1.1)where A E Rm",, B E R"q, and b E Re are given constant matrices and vectors,respectively.These problems arise in many areas of applications, such as scientific and engineering computing, physics, statistics, flited curve, economic, mathematical programming,social science, and as a component part of some large computation problem, as anexample, a nonlinear least squares pr…     

N指标d维广义Wiener过程象集代数和性质

令Ｗ↑￣（ｔ）：Ｒ＋＾Ｎ→Ｒ＾ｄ是Ｎ指标ｄ维广义Ｗｉｅｎｅｒ过程，对任意紧集Ｅ，Ｆ∩→Ｒ＋＾Ｎ／｛０｝，本文研究了代数和Ｗ↑￣（Ｅ）－Ｗ↑￣（Ｆ）的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数及内点存在性，此结果包含并推广了Ｂｒｏｗｎｉａｎ Ｓｈｅｅｔ的结果。     

抛物方程的一种广义差分法(有限体积法)

广义差分法自1982年被提出,至今已获得很大发展（见[1]或[10],这种方法在国际上被称为有限体积（元）法（见[8],[9]）,它的主要优点是保持物理量的局部守恒性.文[3],[5]分别将三角形网格上的椭圆型方程的广义差分法（有限体积法）（见[2],[4]）推广到抛物型方程.我们知道三角形网格与四边形网格是两种基本的分割空间区域的方法,实践上使用哪一种网格,要根据空间区域的几何形状而定.文[7],[6]讨论了一般四边形网上椭圆型方程的广义差分法.本文以抛物方程为模型,取试探函数空间为一般四边形剖分上的等参双线性元,检验函数空间为对偶剖分上的分片常数,导出了一种新的有效的广义差分算法（有限体积算法）,证明了半离散与全离散格式的最佳H1误差估计.遇到的主要困难是双线性形式a（uh,Πh＊uh）     

HERMITE SCATTERED DATA FITTING BY THE PENALIZED LEAST SQUARES METHOD

Given a set of scattered data with derivative values. If the data is noisy or there is an extremely large number of data, we use an extension of the penalized least squares method of von Golitschek and Schumaker [Serdica, 18 （2002）, pp.1001-1020] to fit the data. We show that the extension of the penalized least squares method produces a unique spline to fit the data. Also we give the error bound for the extension method. Some numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

推广的生长曲线模型中未知参数矩阵的广义最小二乘估计的可容许性

本文在设计矩阵与结构矩阵分别正交的条件下,研究了推广的生长曲线模型未知参数矩阵的广义最小二乘估计.运用矩阵理论证明了此广义最小二乘估计在某个线性估计类中的可容许性.并对潘建新(1989)的结果的推广.     

非定常的热传导-对流问题的Petrov最小二乘混合有限元法及其误差估计

文提出了非定常的热传导-对流方程的一种Petrov最小二乘混合有限元法.Petrov最小二乘混合有限元法可以回避Babuska-Brezzi条件的约束,使得有限元空间可以自由地选择并获得最优阶的误差估计.     

矩阵方程ATXB+BTXTA=D的极小范数最小二乘解

1引言本文用Rm×n表示所有m×n实矩阵全体,ORn×n,ASRn×n分别表示n×n实正交矩阵类与反对称矩阵类.‖·‖F表示矩阵的Frobenius范数,A+为矩阵A的Moore-Penrose广义逆,A*B与A(?)B分别表示矩阵4与B的Hadamard乘积及Kronecker乘积,即若A=(aij),B=(bij),则A*B=(ajibij),A(?)B=(aijB),vec4表示矩阵A的按行拉直,即若A=[aT1,aT2,…,aTm],其中ai为A的行向量,则vecA=(a1a2…am)T.设A∈Rn×m,B∈Rp×m,D∈Rm×m,我们考虑不相容线性矩阵方程ATXB+BTXTA=D(1.1)