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由微分算子和从属关系定义的解析函数类的包含关系
1
作者
都俊杰
秦川
李小飞
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第6期9-15,共7页
研究了三类单位圆盘内利用算子函数E_(α,β)~λ定义的单叶解析函数类S_(α,β)~λ(η;ф),C_(α,β)~λ(η;ф,ψ),R_(α,β)~λ(η,γ;ф,ψ),运用微分从属的理论研究得到了它们的包含关系,并结合Nunokawa引理得到其特殊子类的包含关系.
关键词
解析函数
微分算子
微分从属
Nunokawa引理
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职称材料
某类亚纯多叶函数子类的包含性质
被引量:
1
2
作者
陈帆
秦川
李小飞
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第2期24-29,共6页
研究一类关于亚纯多叶函数的复合算子函数,该算子推广了众多熟悉的算子.利用该复合算子定义了单位去心圆盘上的亚纯多叶解析函数类,利用解析函数理论,得到了它的包含关系.
关键词
解析函数
亚纯函数
算子
包含性质
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职称材料
关于有信用风险的期权定价的鞅方法
3
作者
丁灯
陈家良
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2007年第4期395-406,共12页
本文考虑了一个关于具有对方风险的衍生物的金融模型.应用公司价值模型,本文讨论了关于具有对方破产风险的衍生物的欧式期权定价问题.应用鞅方法,在高斯分布等的假设下本文得到并证明一个关于该期权的显式Black-Scholes定价公式.该公式...
本文考虑了一个关于具有对方风险的衍生物的金融模型.应用公司价值模型,本文讨论了关于具有对方破产风险的衍生物的欧式期权定价问题.应用鞅方法,在高斯分布等的假设下本文得到并证明一个关于该期权的显式Black-Scholes定价公式.该公式推广了Ammann在[1]中的相应结果.
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关键词
GIRSANOV定理
鞅表示
信用风险
等价鞅测度
向前鞅测度
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职称材料
响应变量随机缺失下超高维模型特征筛选方法
被引量:
2
4
作者
来鹏
季静雯
刘一鸣
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第13期20-23,共4页
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些...
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
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关键词
超高维数据
随机缺失
特征筛选
确定筛选属性
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职称材料
END序列样本分位数的Bahadur表示及强相合性
被引量:
2
5
作者
陈芬
李小飞
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第19期81-84,共4页
文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。
关键词
END序列
样本分位数
BAHADUR表示
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职称材料
题名
由微分算子和从属关系定义的解析函数类的包含关系
1
作者
都俊杰
秦川
李小飞
机构
长江
大学
工程技术学院
长江
大学
信息与
数学
学院
澳门大学数学系
出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第6期9-15,共7页
基金
国家自然科学基金(11401186)
湖北省教育厅科研项目(B2013181)
+1 种基金
湖北省自然科学基金(2013CFAO053)
长江大学工程技术学院科技创新基金(2017KY10)
文摘
研究了三类单位圆盘内利用算子函数E_(α,β)~λ定义的单叶解析函数类S_(α,β)~λ(η;ф),C_(α,β)~λ(η;ф,ψ),R_(α,β)~λ(η,γ;ф,ψ),运用微分从属的理论研究得到了它们的包含关系,并结合Nunokawa引理得到其特殊子类的包含关系.
关键词
解析函数
微分算子
微分从属
Nunokawa引理
Keywords
analytic function
differential operator
differential subordination
nunokawa lemma
分类号
O171.51 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
某类亚纯多叶函数子类的包含性质
被引量:
1
2
作者
陈帆
秦川
李小飞
机构
长江
大学
工程技术学院
长江
大学
信息与
数学
学院
澳门大学数学系
出处
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第2期24-29,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11401186)
湖北省教育厅科研基金资助项目(2013B308)
长江大学工程技术学院科研发展基金资助项目(2019KY01)。
文摘
研究一类关于亚纯多叶函数的复合算子函数,该算子推广了众多熟悉的算子.利用该复合算子定义了单位去心圆盘上的亚纯多叶解析函数类,利用解析函数理论,得到了它的包含关系.
关键词
解析函数
亚纯函数
算子
包含性质
Keywords
analytic functions
meromorphic functions
operator
inclusion properties
分类号
O174.51 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
关于有信用风险的期权定价的鞅方法
3
作者
丁灯
陈家良
机构
澳门大学数学系
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2007年第4期395-406,共12页
基金
The research was partially supported by the research grant 050/2005/A from FDCT of Macao,the research grant RG067/04-05S/SHW/FST from University of Macao.
文摘
本文考虑了一个关于具有对方风险的衍生物的金融模型.应用公司价值模型,本文讨论了关于具有对方破产风险的衍生物的欧式期权定价问题.应用鞅方法,在高斯分布等的假设下本文得到并证明一个关于该期权的显式Black-Scholes定价公式.该公式推广了Ammann在[1]中的相应结果.
关键词
GIRSANOV定理
鞅表示
信用风险
等价鞅测度
向前鞅测度
Keywords
Girsanov's theorem, martingale representation, credit risk, equivalent martingale measure, forward martingale measure.
分类号
O221.9 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
响应变量随机缺失下超高维模型特征筛选方法
被引量:
2
4
作者
来鹏
季静雯
刘一鸣
机构
南京信息工程
大学
数学
与统计学院
澳门大学数学系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第13期20-23,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(11301279)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20140983)
江苏省"青蓝工程"资助项目(2016)
文摘
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
关键词
超高维数据
随机缺失
特征筛选
确定筛选属性
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
在线阅读
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职称材料
题名
END序列样本分位数的Bahadur表示及强相合性
被引量:
2
5
作者
陈芬
李小飞
机构
湖北
大学
数学
与统计学学院
武汉学院信息与传播学院
长江
大学
信息与
数学
学院
澳门大学数学系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第19期81-84,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61503047)
湖北省自然科学基金资助项目(2013CFA0053)
文摘
文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。
关键词
END序列
样本分位数
BAHADUR表示
分类号
O211.4 [理学—概率论与数理统计]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
由微分算子和从属关系定义的解析函数类的包含关系
都俊杰
秦川
李小飞
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
某类亚纯多叶函数子类的包含性质
陈帆
秦川
李小飞
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
关于有信用风险的期权定价的鞅方法
丁灯
陈家良
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2007
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
响应变量随机缺失下超高维模型特征筛选方法
来鹏
季静雯
刘一鸣
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
END序列样本分位数的Bahadur表示及强相合性
陈芬
李小飞
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
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