Improving Convergence of the HastingsMetropolis Algorithm with an Adaptive Proposal

The HastingsMetropolis algorithm is a general MCMC method for sampling from a density known up to a constant. Geometric convergence of this algorithm has been proved under conditions relative to the instrumental (or proposal) distribution. We present an inhomogeneous HastingsMetropolis algorithm for which the proposal density approximates the target density, as the number of iterations increases. The proposal density at the n th step is a non-parametric estimate of the density of the algorithm, and uses an increasing number of i.i.d. copies of the Markov chain. The resulting algorithm converges (in n ) geometrically faster than a HastingsMetropolis algorithm with any fixed proposal distribution. The case of a strictly positive density with compact support is presented first, then an extension to more general densities is given. We conclude by proposing a practical way of implementation for the algorithm, and illustrate it over simulated examples.     

连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

讨论了带连续时延神经网络的Hopf分岔现象。对于强核和弱核的情况,利用平均时延作为分岔参数,证明了模型经历了Hopf分岔过程。在带弱核的神经网络模型中,得到了分岔周期解稳定性准则。给出了一些数值例子,通过计算机仿真验证了所得结论的正确性。     

Estimating rating transition probabilites with missing data

In this article we provide a rigorous treatment of one of the central statistical issues of credit risk management. GivenK-1 rating categories, the rating of a corporate bond over a certain horizon may either stay the same or change to one of the remainingK-2 categories; in addition, it is usually the case that the rating of some bonds is withdrawn during the time interval considered in the analysis. When estimating transition probabilities, we have thus to consider aK-th category, called withdrawal, which contains (partially) missing data. We show how maximum likelihood estimation can be performed in this setup; whereas in discrete time our solution gives rigorous support to a solution often used in applications, in continuous time the maximum likelihood estimator of the transition matrix computed by means of the EM algorithm represents a significant improvement over existing methods.     

关于培养创新型教师的思考

阐述了在知识经济时代培养创新型教师的必要性和紧迫性 ,针对教师队伍存在的问题 ,提出创新型教师必须具备的能力和素质 ,并从我国教育改革的实际出发 ,探索了培养创新型教师的基本途径     

行政即时强制条件论

行政即时强制是行政法的重要制度之一 ,而行政即时强制条件的设定是行政强制制度确立的关键 ,中国宜借鉴德国、日本等国的有关制度 ,以确保行政法治的实现     

均值绝对偏差资产组合选择模型的算法

对均值绝对偏差模型进行了简化,并利用一种旋转算法求解。这种算法比单纯形算法的计算简便,且计算量更小。利用上海和深圳股市1 072支股票70期周末收盘价所作的实验结果表明,对于资产无上界限制的模型,计算20个不同最优投资组合需要1 274次旋转运算,上界为10%时需要1 570次旋转运算,每 次旋转运算约需1 14171次加法和乘法运算。     

基于并行遗传算法的去相关多用户检测器

通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于“联姻”策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

定期租船合同下承运人识别问题研究

在海上货物运输中，以定期租船运输货物时，无论是船东，还是承租人都可能成为承运人。如何确定海上货物运输合同责任主体是海事审判实践中亟待解决的一个理论和实际问题。该文系统分析了定期租船合同下承运人识别问题产生的渊源、承运人识别的依据及其方法，在此基础上作者提出了解决定期租船合同下承运人识别问题的初步建议。     

佛教对六朝志怪小说的影响

佛教传入中国后 ,除了在义理上大力宣传以外 ,还更多地利用佛教典籍中大量的故事、寓言、譬喻、史诗等通俗易懂的形式 ,使佛教进一步走入广大的百姓中间。佛教的这些生动形式不仅为六朝正在兴起的志怪小说提供了丰富的素材、题材、语词等 ,尤为重要的是 ,它们还在人生观、道德观、时空观、小说的情节、叙事方式以及奇特的想象等方面 ,对六朝志怪小说产生了深刻的影响。如果抛开其宗教内容的话 ,可以说 ,佛教中的这些形式 ,是对中国文学的一大礼赠。     

武则天的家世与生年新探

学术界对于武则天的家世生平多有研究 ,但仍有许多问题悬而未决。史实证明 ,武则天并非出于胡族 ;其母亲杨氏亦非出身寒微 ,以往有关她的年龄记载亦有误。据此 ,杨氏的年龄不足以成为武则天出生地的判断依据。而她出生于广元 ,亦非空穴来风之说