Higher order local unbiasedness with computer algebra

Unbiased estimation methods that are in some way local on the parameter space have been initiated by Barankin (1948) and Fraser (1964). The later methods involving local unbiasedness are extended to higher (derivative or difference) order at a parameter value (θ) and provide a basis for a computer algebra implementation concerning the improvement of unbiased estimates.     

De Morgan代数的某些新进展

讨论了DeMorgan代数的分解、余积 ,极大同态象及各种表示 ,对DeMorgan代数的同余关系进行了系统的考察 ,给出了DeMorgan代数在逻辑上的一些应用     

几类极大加矩阵方程的研究

提出了极大加意义下的Kronecker积的概念,研究了它的一些性质,借助Kronecker积研究了几类极大加矩阵方程,最后得到了极大加幂等矩阵的有关性质定理．     

近世代数教学的几点体会

近世代数是数学系重要的基础课之一，是一门比较抽象的课程．本文主要针对该课程难教难学的情况，谈谈自己在近世代数教学中的一些体会．     

Nest代数的环自同构

给出了Ｂａｎａｃｈ空间中Ｎｅｓｔ代数ＡｌｇＮ的环自同构的形式．     

n元数及其性质(Ⅰ)

本文研究了所谓“几元阵”的运算特性,考察了二元阵与复数的一致对应规律,概括出关于n维实向量的统一的算术运算(加法、减法、乘法、除法)体系,从而导致n元数的发现,把数的概念——实数和复数,推广到一般的n维实向量。     

基于进程代数的DSS 模型系统建模与实现

把进程代数(process algebra , PA) 引入DSS 模型系统建模,提出一种新的DSS 模型建模理 论体系———DSS 模型代数,它可以描述模型之间激发、选择、重复、同步和并发等行为. 建立了 基于DSS 模型代数的模型系统与组件模型的对应关系,提出了基于组件技术的模型系统实现 方法,并通过一个实例给出实现方法的具体应用.     

基于流程图及过程代数的流程表达方法

提出一种新的用于BPR 的业务流程表达方法. 首先用基于活动属性的流程图来描述业 务流程; 再利用图论的矩阵分析方法描述流程图; 然后结合过程代数的方法, 由流程图的矩阵 推导出一个能全面反映流程情况的代数表达式——过程代数式; 最后通过对过程代数式的分 析, 提出流程的评价指标.     

单李代数W(Z,Z)的中心扩张

研究了复数域C上的单李代数W(Z,Z),验证了L上的一个2上圈h与L上的一个双线性函数f的等价性,给出了复数域C上的单李代数W(Z,Z)的一个最主要的中心扩张.     

A computer algebra package for approximate conditional inference

This paper presents a set of REDUCE procedures that make a number of existing higher-order asymptotic results available for both theoretical and practical research. Attention has been restricted to the context of exact and approximate inference for a parameter of interest conditionally either on an ancillary statistic or on a statistic partially sufficient for the nuisance parameter. In particular, the procedures apply to regression-scale models and multiparameter exponential families. Most of them support algebraic computation as well as numerical calculation for a given data set. Examples illustrate the code.