幂级数和函数的几种常见解法

无穷级数是微积分学的重要组成部分,在数学理论研究和工程实际应用上起着举足轻重的作用。有关无穷级数里最常见的一类函数项级数——幂级数问题的研究在大学数学教学中显得十分有意义,该文主要通过若干实例对幂级数和函数的求解思路进行总结,并给出具体的解题过程。     

基于Logistic函数的互补关系创新产品的扩散叠加模型研究

运用Logistic函数构建了创新产品扩散叠加模型及相互共生模型,以分析不完全竞争条件下互补关系创新产品的扩散问题;在此基础上,利用平衡点稳定性分析法,计算了在时间变量不断变化的情况下,创新产品扩散叠加的演化趋势和扩散叠加模型的平衡点,并对平衡点的稳定性进行了分析。     

我国农产品物流要素贡献率实证研究

本文根据1991-2005年我国农产品物流行业投入产出数据,利用生产函数拟合法对影响农产品物流行业发展的劳动力、资本、技术三大要素贡献率进行计算与分析:资本投入和技术进步是推动我国农产品物流行业增长的主要力量,劳动要素对农产品物流行业的贡献相对有限。我国农产品物流行业面临劳动要素贡献低,而资本、技术要素虽贡献率高但起点较低的困境。因此必须完善硬件设施、提高技术水平和劳动者素质。     

金融深化理论模型研究——我国货币需求影响因素分析

本文以金融创新理论为基础,以麦金农提出的发展中国家实际货币需求函数为工具,结合我国改革开放30余年来的历史数据,通过建模的方式浅析影响中国货币需求的各种因素。建立模型过程中根据国民收入、投资率、储蓄收益率对实际货币需求的不同影响机制推测函数形式,并采用不同函数进行建模并比较,借此得出关于我国货币需求的一些初步的结论。     

使用Excel设计实现生活饮用水水质监测报告

在日常工作中,经常使用监测报告、调查表、实验报告等表单存储或收集专业数据,选取合适的表单设计工具非常重要.Excel作为表单设计工具,不仅可以设计出式样美观、格式规范的表单,其内嵌的函数、公式还可以实现自动计算、条件判断、数据有效性验证、统计等功能.     

公民受教育权性质和国家角色定位

受教育权是一个国家宪法规定的公民的基本权利,它是一项基本人权,是公民所享有的并由国家保障实现的接受教育的权利．而国家则是保障公民受教育权实现的主要义务主体,为更好的保障公民受教育权的实现,国家必须承担相应的作为义务和不作为义务,而我国宪法对于公民受教育权的权利义务复合论的规定在语义、逻辑、立法精神上均存在其缺陷与不足,同时必须完善公民受教育权的救济途径与手段,不仅从物质保障的层面,更要从制度层面来保障公民的受教育权利能够得到更好的实现。     

基于风险因素的区域水安全评价模糊模型研究

针对现有水安全评价理论、方法的不足,提出从风险分析角度评价区域水安全的构想.在评价方法上,兼顾因素风险等级与风险重要性,并给出了以模糊语义变量描述的分级标准;通过将模糊语义变量假设为三角模糊数,构建了风险等级模糊隶属度函数,进而建立了区域水安全评价的模糊分析模型.研究表明,从风险分析的角度,运用模糊原理评价区域水安全状况,理论上是可行的,评价结果是可信的.     

网上一口价拍卖顾客投标策略研究

网上一口价拍卖作为网上拍卖的创新模式,打破了固定拍卖结束时间的局限因而得到广泛应用.网上一口价拍卖有3种比较典型的方式,投标者的决策决定了拍卖的最终结果,也是拍卖理论研究的重点之一.在独立的私有估价模型下,分别对这3种拍卖方式的顾客投标策略进行研究,结果表明,在固定一口价中,估价高于一口价的投标者的最优选择是及早选择一口价;在临时一口价中存在一个均衡点,使估价高于此均衡点的投标者及早选择一口价是最优的;持久一口价中存在一个门限函数和一个均衡点,使估价满足门限函数或高于均衡点的投标者及早选择一口价是最优的.     

再制造成本随机分布和市场细分的生产优化模型

本文研究了单一厂商制造/再制造混合系统的两期生产优化问题。首先,在回收率一定条件下,建立了回收产品的再制造成本与再制造率之间的函数关系;接着,引入消费者偏好系数构造了再制造产品和新制造产品之间的价格竞争和市场细分;然后,建立了以追求利润最大化为目标的模型,证明了该模型为凸规划,给出了K-T条件表达式,并分析了伽马分布条件下解的特征;最后,通过算例对本文模型的性质和规律作进一步分析。     

GARCH类模型波动率预测评价

GARCH类模型已经广泛运用于波动率的预测,但对模型的预测表现进行评价却受到了忽视,其主要原因是缺乏合适的衡量标准。本文首先运用GARCH类模型对上证指数收益率进行了全面的估计及样本外预测,然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,通过M-Z回归和损失函数来评价GARCH类模型的波动率预测表现。结果表明,无论是样本内还是样本外,GARCH类模型都能够较好的预测上证指数的收益波动率。其中,偏斜t-分布假设下的GJR(1,1)模型的预测能力最强。