布尔矩阵广义逆的构造及计数

利用布尔向量加法幂等性给出可逆布尔方阵极小广义逆的构选方法，并由此获得可逆布尔方阵广义逆(g-逆)的计数公式。     

一维粘弹性问题的广义差分法

讨论了一维粘弹性问题的广义差分法．对这类问题的有限元方法的研究已有部分工作．本文将应用广义差分法离散一堆粘弹性问题，得到最优的W^1,p和L^p(2≤P≤∞)模误差估计及广义差分解uk与广义的Ritz-Volterra投影Vku之间的超收敛的W^1,P(2≤p≤∞)模估计。     

试以"技术进化论"观点讨论互联网技术的兴起和发展

以“技术进化论”的观点讨论了互联网技术的起源和它在当今社会兴起的原因,提出了互联网之所以能够得到快速发展主要是因为其自身特点符合社会对于信息处理需要的观点。     

新一轮退耕还林工程农户风险感知的影响因素分析——基于新疆阿克苏地区的调研数据

退耕风险感知是影响农户退耕参与意愿和决策行为的关键要素。基于新疆阿克苏地区1451户农户的调查,应用广义有序Logit模型,从预置性因素、政策性因素、过程性因素与外部性因素出发,探索新一轮退耕还林工程农户风险感知的影响因素,为降低农户退耕参与风险感知、激发农户退耕参与意愿、优化退耕还林政策设计提供信息支持。研究结果表明：① 农业经营收入比重等预置性因素、退耕还林配套政策等政策性因素、退耕还林直接成本等过程性因素、非农就业能力等外部性因素具有统计显著性;② 家庭收入水平、社会保障情况、退耕还林政策认知水平、退耕配套政策、非农就业能力等变量对显著降低农户参与退耕的高风险感知或提升低风险感知的概率相对较大,农业经营收入比重、退耕还林直接成本、林业自然生产弱质性、林产品市场销售损失等变量对显著提高农户参与退耕高风险感知的概率相对较大;③ 退耕政策认知水平、退耕还林直接成本、林产品市场销售损失等是影响农户参与退耕风险感知水平的关键变量,也是降低农户退耕风险感知水平的关注重点。     

经济增长、外商直接投资和能源消费

基于中国30个省区2001-2010年整体面板数据及分组面板数据,本文使用联立方程模型研究经济增长、外商直接投资和能源消费之间的关系。经验研究发现：(1)对于全国组,经济增长和外商直接投资、经济增长和能源消费之间存在双向因果关系,从外商直接投资到能源消费存在单向因果关系;(2)对于高人均地区生产总值省区组,经济增长和外商直接投资之间存在双向因果关系,从经济增长、外商直接投资到能源消费存在单向因果关系;(3)对于中等人均地区生产总值省区组,经济增长和外商直接投资、经济增长和能源消费之间存在双向因果关系,从外商直接投资到能源消费存在单向因果关系;(4)对于低人均地区生产总值省区组,经济增长和外商直接投资之间存在双向因果关系,从经济增长、外商直接投资到能源消费存在单向因果关系。这些研究结论对于决策者制定经济政策有非常重要的参考意义。     

中国石化行业二氧化碳排放的影响因素分解——基于广义迪氏指数分解法

采用广义迪氏指数分解法对我国石化行业2000—2016年的二氧化碳排放演变进行分解,进行阶段性及累计效应分析,考察投资、产出、能源消费以及相应的碳强度、能源强度和投资效率的变化对二氧化碳排放变化的贡献情况。结果表明,投资、产出及能源消费规模是促进二氧化碳排放增长的主要因素;投资碳强度和产出碳强度是主要的促降因素;能源碳强度、投资效率和能源强度作用较弱,具有很大的改善空间,是未来石化行业减碳政策制定的主要着手点。     

基于决策者偏好的正负靶心灰靶决策方法

基于已有的研究,在多属性灰靶决策中将决策者对某些属性指标取值的理想偏好和选择偏好所决定的正靶心扩展到负靶心。分析不同的属性值偏好对决策方案指标的影响,并采用广义灰靶决策的方法处理决策者的偏好。基于未一致规范化决策方案样本值矩阵确定正负靶心后,再将决策者偏好的属性值置换求得融入决策者属性值偏好的正负靶心指标值。然后求得各个决策方案的正负靶心距,并以各个方案到正负靶心综合靶心距离的贴近度作为方案的评价依据。算例分析表明,该方法能够有效地处理决策者对某些属性的指标值有不同偏好的情况,且使得决策结果客观。     

广义系统的非脆弱鲁棒H∞控制

研究了广义系统的鲁棒H∞控制问题．在控制器增益摄动具有加法式形式下．讨论了广义系统的鲁棒H∞控制．     

广义量词的计算复杂性

广义量词的复杂性有两个层次：句法层面的复杂性和语义层面的复杂性,我们集中研究了广义量词的语义复杂性。在有穷的语境中可以找出自然语言量化语句真值的复杂性。这些复杂性与图灵机中的可计算性、作为算法的意义的等价性、计算复杂性、易处理性和不易处理性等内容相关。广义量词计算复杂性已有诸多相关研究成果。     

约束条件下的广义最小二乘估计

本文仿造约束最小二乘估计和广义最小二乘估计的推导方法．给出约束条件下的广义最小二乘估计。