泊松
- 頻變泊松阻抗在深水重力流砂體含氣性預(yù)測中的應(yīng)用
的數(shù)學(xué)變換，提出泊松阻抗這一參數(shù)并應(yīng)用于流體識別。然而，常規(guī)的AVO技術(shù)忽視了頻率因素，而實(shí)際上地震波的反射系數(shù)與頻率之間的關(guān)系十分密切。據(jù)雙相介質(zhì)理論，地震波在穿過含油氣地層時，頻散和衰減現(xiàn)象將變得更加明顯，地震波的高頻成分在通過油氣時會更快地衰減，而低頻成分受到的影響相對較少，因此低頻成分相對增加，即發(fā)生高頻衰減和低頻增加現(xiàn)象[9-11]。為充分利用地震資料蘊(yùn)含的振幅和頻率異常信息，近年來，國內(nèi)外學(xué)者針對流體存在時地震波衰減及頻散現(xiàn)象開展了大量研究，為
石油科學(xué)通報 2023年6期2024-01-06
- 各向異性電介質(zhì)靜電場泊松方程的變分問題
電介質(zhì)）靜電場的泊松方程是研究各向異性電介質(zhì)靜電場屬性的微分方程。已有相關(guān)的一些文獻(xiàn)研究解泊松方程的方法（如分離變量法、積分變換法）并結(jié)合具體的物理模型對各向異性電介質(zhì)靜電場屬性進(jìn)行了研究或?qū)?span id="j5i0abt0b" class="hl">泊松方程作新應(yīng)用[1-9]。本文不從解泊松方程的具體方法技巧入手，而是根據(jù)對稱正定算子方程的變分原理[10]去構(gòu)造泛函，從泛函的角度去理解各向異性電介質(zhì)靜電場的泊松方程的物理意義。所構(gòu)造的泛函取得極值的變分問題與各向異性電介質(zhì)靜電場泊松方程的第一和第二邊值問題等價，稱
海南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2022年2期2022-07-26
- 基于過離散數(shù)據(jù)下的模型選擇
的研究方法分別對泊松回歸、負(fù)二項(xiàng)回歸模型、泊松-逆高斯模型以及零膨脹泊松模型和零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型進(jìn)行探討，主要采用AIC和BIC信息準(zhǔn)則對模型加以比較。最終擬合結(jié)果顯示，負(fù)二項(xiàng)回歸模型和泊松-逆高斯對過離散型索賠數(shù)據(jù)的擬合效果相當(dāng)，且兩者均比泊松回歸和零膨脹模型更佳；綜合看泊松-逆高斯模型的效果表現(xiàn)為最佳。1 引言根據(jù)某一屬性或類別先分組計數(shù)，再匯總后得到的信息稱為計數(shù)型數(shù)據(jù)，它的變量值是定性的而且取值常常是非負(fù)的整數(shù)；日常生活中，像保險索賠次數(shù)、車流量、旅
內(nèi)江科技 2022年3期2022-03-30
- 關(guān)于隨機(jī)和概率分布律遞推公式的探討
量N服從參數(shù)為λ泊松分布。其概率分布律為(3)計數(shù)的隨機(jī)變量N服從參數(shù)為γ,β負(fù)二項(xiàng)分布。其概率分布律為下面給出的三個數(shù)值例子，就是分別假設(shè)計數(shù)變量N服從二項(xiàng)分布、泊松分布、負(fù)二項(xiàng)分布。例1(二項(xiàng)分布)：若X概率分布律如下，X1 2 3p1/2 1/3 1/6此時f1=1/2,f2=1/3,f3=1/6。例2(泊松分布)：設(shè)N服從參數(shù)為λ的泊松分布，即a=0,b=λ。假設(shè)X取值為正整數(shù)，若X概率分布律如下，X1 2 3 4 5 6 7p0.3 0.2 0
運(yùn)城學(xué)院學(xué)報 2022年6期2022-02-15
- 帶臨界項(xiàng)的分?jǐn)?shù)階薛定諤-泊松系統(tǒng)的非平凡解
主要結(jié)果薛定諤-泊松系統(tǒng)廣泛地出現(xiàn)在量子力學(xué)和半導(dǎo)體理論中。根據(jù)經(jīng)典模型, 帶電粒子和電磁場的相互作用可以通過非線性薛定諤方程耦合泊松方程描述。文獻(xiàn)[1]研究了薛定諤麥克斯韋方程, 文獻(xiàn)[2]研究了模擬電磁波在等離子體中傳播的薛定諤方程。近年來, 由于分?jǐn)?shù)階拉普拉斯算子被廣泛研究和應(yīng)用在金融、優(yōu)化、反應(yīng)擴(kuò)散等許多領(lǐng)域中, 因此分?jǐn)?shù)階薛定諤-泊松系統(tǒng)受到許多數(shù)學(xué)家們廣泛關(guān)注。近幾年來, 許多數(shù)學(xué)家研究了如下薛定諤-泊松系統(tǒng)(1)解的存在性和多重性, 其中x∈
紡織高?；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報 2021年4期2022-01-26
- 基于復(fù)合分?jǐn)?shù)泊松模型的臺風(fēng)風(fēng)暴潮債券定價
險精算領(lǐng)域，復(fù)合泊松模型已經(jīng)被廣泛用于刻畫巨災(zāi)的累積損失過程和巨災(zāi)風(fēng)險債券的定價研究。Tuo 等［1］使用資本資產(chǎn)定價模型，結(jié)合復(fù)合泊松模型對洪澇災(zāi)害債券價格進(jìn)行研究。Shao 等［2］在隨機(jī)利率環(huán)境下，采用泊松過程擬合索賠次數(shù)，并推導(dǎo)出巨災(zāi)債券定價公式。謝卓倫等［3］基于復(fù)合泊松模型對中國大陸地區(qū)地震巨災(zāi)進(jìn)行了實(shí)證研究。歐輝等［4］采用復(fù)合泊松模型刻畫洪澇災(zāi)害風(fēng)險，研究了我國洪水巨災(zāi)債券的定價問題。然而保險實(shí)務(wù)中，巨災(zāi)風(fēng)險的發(fā)生時間間隔常呈現(xiàn)出記憶性特征
江漢大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2021年6期2021-12-31
- 一類非線性薛定諤泊松方程的正解
區(qū)域,0≤薛定諤泊松方程的研究,引起了廣泛的關(guān)注,出現(xiàn)了很多這方面的文獻(xiàn),如文[1－4]等。本文主要討論了帶有次臨界指數(shù)且具有奇異項(xiàng)的非線性薛定諤泊松方程,研究得出θ∈(0,θ?)時,方程(1)存在局部極小正解。1 符號說明及主要定理2 主要引理及性質(zhì)3 定理1的證明當(dāng)t＝0時,Iμ(tv)＝0,下面只需要證明存在t0使得Iμ(t0v)＝0,且Iμ(tv)在t∈(0,t0)是凸的。
莆田學(xué)院學(xué)報 2021年5期2021-11-13
- 自適應(yīng)廣義全變差的圖像泊松去噪算法
，圖像中經(jīng)常出現(xiàn)泊松噪聲。與加性高斯噪聲不同，泊松噪聲是與圖像信號之間有很強(qiáng)的依賴性。對于泊松噪聲的處理，有小波方法[8]、貝葉斯方法[9]、自適應(yīng)窗方法[10]和變分方法[11]。本文關(guān)注的是基于變分法的圖像泊松去噪方法。2007年，Le等[11]結(jié)合TV正則化途徑，采用最大后驗(yàn)估計的方法推導(dǎo)出了去除泊松噪聲的變分模型（Le模型）。進(jìn)一步，金正猛等[12]通過變分法推導(dǎo)出Le模型解的框式約束，提出了帶框式約束的Le模型快速數(shù)值求解算法。2017年，Zha
計算機(jī)工程與應(yīng)用 2021年20期2021-10-28
- 立體車庫顧客到達(dá)的非齊次泊松過程模擬仿真
等[5]基于選取泊松到達(dá)，對車庫的庫位布局和資源配置展開研究，通過對比各配置下的車庫運(yùn)營效率指標(biāo)，得到最佳資源配置結(jié)果；張芳芳等[6-7]對車庫存取車優(yōu)化控制策略、車位分配進(jìn)行以泊松到達(dá)為顧客源的仿真，得到相關(guān)存取車優(yōu)化策略，并分析所提算法在車位分配中的有效性．文獻(xiàn)[5-7]均以泊松流模擬顧客的實(shí)際到達(dá)，但實(shí)際中并非所有的顧客到達(dá)都服從泊松分布，如宋文波等[8]通過復(fù)合非齊次泊松過程仿真，得到滿足預(yù)售期內(nèi)旅客購票特點(diǎn)的票額分配方案；董一凝等[9]通過將非齊
深圳大學(xué)學(xué)報（理工版） 2021年2期2021-03-17
- 雙臨界項(xiàng)的分?jǐn)?shù)階薛定諤-泊松方程組非平凡解
性分?jǐn)?shù)階薛定諤-泊松方程組的一個非平凡解的存在性。（f2） 存在u∈（2，2）使得方程（1）更一般的形式為下列薛定諤-泊松方程組：并利用山路引理和集中緊原理得到了方程（3）正解的存在性。 而涉及兩個或多個非局部項(xiàng)的方程組問題研究較少。 Zhang 等[7]研究了分?jǐn)?shù)階非線性薛定諤-泊松方程組通過擾動法證明了方程（4）正解的存在性，并研究了含有參數(shù)λ 時方程解的漸近性。文獻(xiàn)[8-9]有關(guān)于分?jǐn)?shù)階更多的薛定諤-泊松方程組的研究結(jié)果。基于上述工作，本文通過變分法
華東交通大學(xué)學(xué)報 2021年6期2021-02-22
- 具有缺失數(shù)據(jù)混合泊松分布參數(shù)的估計①
設(shè)檢驗(yàn)問題.由于泊松分布是最常見到的非連續(xù)分布,因此對于泊松分布的統(tǒng)計推斷問題一直是統(tǒng)計學(xué)家關(guān)心的熱點(diǎn)研究問題.文獻(xiàn)[3]研究兩個泊松分布總體參數(shù)的估計及檢驗(yàn).文獻(xiàn)[4]給出含部分缺失數(shù)據(jù)的泊松分布參數(shù)的貝葉斯估計.文獻(xiàn)[5]闡述了泊松分布的由來及發(fā)展.文獻(xiàn)[6]給出泊松分布以及復(fù)合泊松分布的性質(zhì).2016年何朝兵、杜保建等人[7]通過EM算法得到了在不完全信息隨機(jī)截尾試驗(yàn)下的混合泊松分布參數(shù)的點(diǎn)估計.2019年隋崴等[8]得到了雙變量泊松分布參數(shù)的極大似
佳木斯大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2020年6期2020-12-28
- V 形槽微細(xì)切削泊松毛刺及切屑形態(tài)仿真研究
流而積聚在頂端的泊松毛刺[3]成為影響其光學(xué)性能的主要因素。文獻(xiàn)[4]定義材料形狀比，從切屑干涉的角度研究V 形槽毛刺尺寸，研究發(fā)現(xiàn)減小材料形狀比可以降低V 形槽毛刺高度的規(guī)律。文獻(xiàn)[5]在不同切削深度下切削V 形槽并測量其泊松毛刺尺寸，發(fā)現(xiàn)最終切削深度不超過2 μm 時毛刺高度小于13.6 nm。文獻(xiàn)[6]通過仿真研究了鋁合金材料的泊松毛刺特性，最終的結(jié)論為切削深度越大，泊松毛刺尺寸越大。文獻(xiàn)[7]利用有限元軟件仿真研究矩形槽切削時得出毛刺高度隨著進(jìn)給速
機(jī)械設(shè)計與制造 2020年11期2020-11-23
- 基于泊松分布的非局部均值圖像去噪方法
取的圖像中均含有泊松噪聲[1]。泊松噪聲是一類乘性噪聲，在圖像灰度值越大的位置其噪聲能量也越大。圖像中的泊松噪聲不僅影響了圖像的視覺效果，同時給特征提取、分類等后續(xù)圖像處理操作帶來了較大的精度影響。因此，在圖像的預(yù)處理過程中亟需去除圖像中的泊松噪聲。經(jīng)典的圖像泊松去噪思想是將圖像中的泊松噪聲通過方差變換為高斯噪聲，然后利用雙邊濾波[2]、小波去噪[3]、非局部均值[4]等高斯去噪方法進(jìn)行處理。當(dāng)成像光子數(shù)較多時，經(jīng)典的圖像泊松去噪方法能取得較好的去噪效果，
液晶與顯示 2020年10期2020-11-05
- 基于變分正則化的混合泊松-高斯噪聲圖像去噪方法綜述
往會受到混合型的泊松-高斯噪聲（mixed Poisson-Gaussian noise）的破壞，因此混合泊松-高斯噪聲的去噪問題被廣泛研究[7-12].處理混合泊松-高斯噪聲通常使用基于最大后驗(yàn)估計（maximum a posteriori，MAP）的方法.如，文獻(xiàn)[13]利用MAP方法結(jié)合混合泊松-高斯噪聲的性質(zhì)提出了一個精確的泊松-高斯估計模型，證明了泊松-高斯噪聲的非負(fù)對數(shù)似然（negative log-likelihood）函數(shù)模型的凸性及其梯度
天津師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2020年4期2020-09-24
- 各向異性電介質(zhì)無界域泊松方程的定解問題
出靜電勢所滿足的泊松方程，寫出泊松方程的δ函數(shù)形式，并引進(jìn)分離變量法研究各向異性電介質(zhì)中有限域拉普拉斯方程的定解問題[1-2]。文獻(xiàn)[3-8]由泊松方程出發(fā)，應(yīng)用分離變量法、傅里葉變換法、格林函數(shù)法求解各向異性電介質(zhì)有界域或無界域的定解問題。本研究擬由泊松方程的δ函數(shù)形式出發(fā)，應(yīng)用聯(lián)合積分變換法求解點(diǎn)電荷在無限大導(dǎo)體平面上方的各向異性電介質(zhì)中激發(fā)的電勢分布，以期為數(shù)學(xué)方法在各向異性電介質(zhì)中無界域泊松方程定解問題研究中的應(yīng)用提供補(bǔ)充。1 各向異性電介質(zhì)無界域
海南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2020年2期2020-07-23
- 基于譜方法求解器的非均電介質(zhì)下 電勢分布特性的研究
斯定理可以轉(zhuǎn)換為泊松方程[3]， 因此靜電場不用求解復(fù)雜的麥克斯韋方程， 而只需求解二階橢圓型偏微分方程. 泊松方程常見的數(shù)值求解方法包括有限差分法[4]、譜方法[5]、有限元法等.譜方法相比于有限差分法、有限元法而言， 其特點(diǎn)之一是用于近似的基函數(shù)不是局部點(diǎn)的低階多項(xiàng)式， 而是全局多項(xiàng)式[6](如Legendre 多項(xiàng)式、Chebyshev 多項(xiàng)式). 當(dāng)方程解光滑時其收斂速度很快， 可以在較少的網(wǎng)格點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)高精度數(shù)值模擬[7，8]， 適合于泊松方程的高
湖南理工學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版） 2020年2期2020-07-16
- 基于m序列泊松分布統(tǒng)計模型仿真實(shí)現(xiàn)
定容量入站信號的泊松分布統(tǒng)計模型仿真。本文采用m序列偽隨機(jī)函數(shù)作為信號播發(fā)的基礎(chǔ)控制參數(shù)，保證了統(tǒng)計模型中播發(fā)信號的隨機(jī)性，同時融入泊松分布的控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)入站信號統(tǒng)計統(tǒng)計模型仿真。1 泊松分布統(tǒng)計模型仿真技術(shù)1.1 m序列及泊松分布分析m序列是由多級移位寄存器或其延遲元件通過線性反饋產(chǎn)生的最長碼序列，具有隨機(jī)性。對于周期為P的兩個循環(huán)序列{an}與{an-τ}的自相關(guān)系數(shù)ρ(τ)為(1)在二進(jìn)制序列情況下，只要比較序列{an}與移位后序列{an-τ}對應(yīng)
河北省科學(xué)院學(xué)報 2020年2期2020-07-13
- 帶有臨界項(xiàng)的薛定諤-泊松系統(tǒng)基態(tài)解的存在性
局部項(xiàng)的薛定諤-泊松系統(tǒng)[1]：(1)近幾年，越來越多的數(shù)學(xué)家們研究了下列薛定諤-泊松系統(tǒng)[2]：(2)特別地，對帶有臨界非局部項(xiàng)的薛定諤-泊松系統(tǒng)：(3)其中：2系統(tǒng)(1)可以化為Choquard方程：注：本文中，用C>0表示不同的正常數(shù)。1 預(yù)備知識(4)對任意的u∈Π，有：(5)引理1[12](Ⅰ)對任意的u∈D，有φu≥0。(Ⅱ)對任意的t>0和u∈D，有φtu=t5φu。(Ⅳ)若un在D中弱收斂于u，則存在子列，使得φun在D中弱收斂于φu。定義
河南科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2020年6期2020-07-02
- 帶有臨界項(xiàng)的薛定諤-泊松系統(tǒng)的基態(tài)解
主要結(jié)論薛定諤-泊松系統(tǒng)作為描述帶電粒子和電磁場相互作用的孤波模型, 在量子力學(xué)和半導(dǎo)體理論中應(yīng)用廣泛[1-3]。文獻(xiàn)[1-2]研究了薛定諤-麥克斯韋方程, 文獻(xiàn)[3]研究了模擬電磁波在等離子體中傳播的薛定諤方程。 近年來, 許多數(shù)學(xué)家研究了如下薛定諤-泊松系統(tǒng)(1)解的存在性和多重性, 其中V、K、f是連續(xù)函數(shù)。此后,學(xué)者們對系統(tǒng)(1)在V、K、f的不同假設(shè)下展開深入研究[4-7]。 當(dāng)f是周期漸近線性函數(shù)且滿足單調(diào)性條件,文獻(xiàn)[4]運(yùn)用Nehari流形
紡織高?；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報 2020年1期2020-05-18
- 具有非齊次泊松到達(dá)的隊(duì)列 模型的穩(wěn)態(tài)分布
言1 具有非齊次泊松到達(dá)的隊(duì)列模型式中：Gc(t)=1-G(t)。S與Se的關(guān)系為2 主要結(jié)果及證明2.1 一般周期到達(dá)率函數(shù)綜上可得，定理1得證。Z的k階矩為2.2 正弦到達(dá)率函數(shù)證明對于均值為m的泊松分布，它的前四階矩分別為m1=m；m2=m+m2；m3=m+3m2+m3；m4=m+7m2+6m3+m4。因此，可得關(guān)于穩(wěn)態(tài)變量Z的前四階矩分別為則有下面給出方差的另一種證明方法。綜上可得，定理2得證。則有綜上可得，定理3得證。則其相關(guān)的確定性流體逼近為Q
鄭州大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版） 2020年1期2020-02-08
- 淺談泊松過程在經(jīng)濟(jì)生活中的應(yīng)用
王康康一、序言泊松過程是經(jīng)濟(jì)生活中非常重要的分布形式。例如，在公交車站固定時間內(nèi)到達(dá)的乘客數(shù)量也近似地服從泊松過程。此外，泊松過程也存在于大量服務(wù)系統(tǒng)中，因此泊松分布在運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)中起著重要作用。如物料訂單的規(guī)劃，道路交通信號燈的設(shè)計，生產(chǎn)計劃的安排，出貨時間表的安排等等都需要用到泊松過程。同時，在物理學(xué)中，熱電子的發(fā)射、顯微鏡下落在某區(qū)域中的血球或微生物的數(shù)目等也都近似于泊松過程。在工業(yè)生產(chǎn)中，每米布的疵點(diǎn)數(shù)、紡織機(jī)上每小時的斷頭數(shù)、每件鋼鐵鑄件的缺
時代經(jīng)貿(mào) 2019年33期2019-12-02
- 數(shù)學(xué)物理中一維泊松方程基本解的兩種求法
慶246133）泊松方程是一個在理論物理和機(jī)械工程等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的二階橢圓型偏微分方程，含該方程的定解問題通常均可采用格林函數(shù)法進(jìn)行求解。在物理上，求解泊松方程的邊值問題本質(zhì)上可以歸結(jié)為求相對應(yīng)的格林函數(shù)，然后通過將求得的格林函數(shù)代入相應(yīng)的泊松方程解的積分公式，就可以得到該定解問題的解。利用格林函數(shù)法求解時，需要用到與之相對應(yīng)的基本解。數(shù)學(xué)物理上通常將不同維度下無界空間的格林函數(shù)稱為該維度上泊松方程的基本解。在國內(nèi)外眾多數(shù)學(xué)物理方法教材和參考文獻(xiàn)中，如姚端
安慶師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2019年2期2019-08-26
- 基于U型統(tǒng)計量的泊松過程參數(shù)變點(diǎn)檢驗(yàn)
究有著重大意義。泊松過程由法國數(shù)學(xué)家Poisson Simeon-Denis首先提出的，是一個時間連續(xù)狀態(tài)離散隨機(jī)過程，是記錄隨機(jī)事件發(fā)生次數(shù)累加的獨(dú)立增量過程[2]。泊松過程不僅是作為計數(shù)過程的重要隨機(jī)過程模型，也是重要隨機(jī)過程的特例，且通過泊松過程可以構(gòu)造其他獨(dú)立增量過程，所以其在隨機(jī)過程中占重要位置。研究泊松過程變點(diǎn)問題，也為進(jìn)一步研究隨機(jī)過程奠定了一定基礎(chǔ)，是有意義的。本文基于泊松過程，采用U統(tǒng)計量方法研究參數(shù)變點(diǎn)的假設(shè)檢驗(yàn)問題。U統(tǒng)計量是由W.H
安徽師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2019年3期2019-08-01
- 極具現(xiàn)實(shí)意義的泊松分布
王菲菲說到泊松分布的現(xiàn)實(shí)意義，讓我們先通過一個例子，了解什么是泊松分布。已知某家小雜貨店平均每周售出2個水果罐頭。請問該店水果罐頭的最佳庫存量是多少？假定不存在季節(jié)因素，可以近似認(rèn)為，這個問題滿足以下三個條件：（1）顧客購買水果罐頭是小概率事件。（2）購買水果罐頭的顧客是獨(dú)立的，不會互相影響。（3）顧客購買水果罐頭的概率是穩(wěn)定的。在統(tǒng)計學(xué)上，只要某類事件滿足上面三個條件，它就服從泊松分布。那么到底什么是泊松分布呢？泊松分布適用于描述單位時間（或空間）內(nèi)隨機(jī)
初中生世界·八年級 2019年3期2019-04-22
- 極具現(xiàn)實(shí)意義的泊松分布
南實(shí)驗(yàn)中學(xué)）說到泊松分布的現(xiàn)實(shí)意義，讓我們先通過一個例子，了解什么是泊松分布。已知某家小雜貨店平均每周售出2個水果罐頭。請問該店水果罐頭的最佳庫存量是多少？假定不存在季節(jié)因素，可以近似認(rèn)為，這個問題滿足以下三個條件：（1）顧客購買水果罐頭是小概率事件。（2）購買水果罐頭的顧客是獨(dú)立的，不會互相影響。（3）顧客購買水果罐頭的概率是穩(wěn)定的。在統(tǒng)計學(xué)上，只要某類事件滿足上面三個條件，它就服從泊松分布。那么到底什么是泊松分布呢？泊松分布適用于描述單位時間（或空間）
初中生世界 2019年10期2019-03-27
- 一類薛定諤-泊松方程解的存在性
鉆研薛定諤方程、泊松方程以及薛定諤-泊松方程時，學(xué)者們利用臨界點(diǎn)理論中的山路引理、噴泉定理以及環(huán)繞定理來解決解的存在性問題，不僅取得了豐富的成果，而且其研究也促進(jìn)了非線性泛函在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展.本文主要探究下面的薛定諤-泊松方程解的存在性,其中3≤p＜5，a與V分別為?3上的連續(xù)函數(shù).迄今為止，諸多學(xué)者探究了薛定諤-泊松方程解的存在性，其中比較全面的研究可參考文獻(xiàn)［1-7］.余曉輝［1］運(yùn)用山路引理討論了薛定諤-泊松方程至少含有一個非平凡解.Chen H
通化師范學(xué)院學(xué)報 2019年2期2019-01-11
- 一維泊松方程的結(jié)構(gòu)優(yōu)化及對PDEs的精確解
張秀英?一維泊松方程的結(jié)構(gòu)優(yōu)化及對PDEs的精確解張秀英鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 河南 鄭州 451460關(guān)于PDEs的精確解問題，在實(shí)際求解中較為困難。本文以一維泊松方程為例，結(jié)合Lie對稱方法和Wu方法分析方程的古典對稱，計算單參數(shù)的無窮小向量，并設(shè)計方程的最優(yōu)結(jié)構(gòu)，通過兩個定義得出一維泊松方程的最優(yōu)換位和伴隨算子，由此優(yōu)化方程結(jié)構(gòu)。以此為基礎(chǔ)計算一維泊松方程最優(yōu)結(jié)構(gòu)單個元素對PDEs的精確解，在兩種古典對稱情況下，分別求出對PDEs的兩個新解。此結(jié)果對
- 泊松分布的幾點(diǎn)說明
部 趙曉艷在介紹泊松分布之前，我們先介紹二項(xiàng)分布。泊松分布符合二項(xiàng)分布前提條件，是在二項(xiàng)分布基礎(chǔ)上的一種特殊分布。一、二項(xiàng)分布二項(xiàng)分布適合的類型：二項(xiàng)分布適用伯努利概型，即隨機(jī)事件A只有兩種結(jié)果，要么發(fā)生，要么不發(fā)生。如果我們假設(shè)事件A發(fā)生的概率為p，那么不發(fā)生的概率就是1-p。生活中比較典型的例子，比如投籃球、扔一枚硬幣、彩票中獎、射擊目標(biāo)等，這些例子都是比較典型的伯努利概型。比如射擊，對于一個人來說，在某段時間內(nèi)射擊水平穩(wěn)定，每射擊一次，命中的概率為p
數(shù)學(xué)大世界 2018年8期2018-11-30
- 基于MGF研究指數(shù)分布與其他分布之間的關(guān)系
質(zhì)得出指數(shù)分布、泊松分布、Laplace正態(tài)分布和Gamma分布的MGF：表1 指數(shù)分布、泊松分布、Laplace分布和Gamma分布的MGF二、指數(shù)分布其他幾種分布之間的關(guān)系（一）指數(shù)分布與泊松分布。設(shè)隨機(jī)變量X～E（λ），Y～Poisson（λt）,Y 表示某事件在時間段[0,T]內(nèi)發(fā)生的總次數(shù),令Y為該事件第一次發(fā)生的時間,則有：等式兩邊同時求導(dǎo)得：因此可以看出隨機(jī)變量為指數(shù)分布。定理2.1 泊松分布在某種情況下可以近似為指數(shù)分布。（二）指數(shù)分布與L
綏化學(xué)院學(xué)報 2018年11期2018-11-23
- 電解質(zhì)溶液中靜電力短程性研究
離子溶液中，利用泊松—玻爾茲曼理論，解決關(guān)于電解質(zhì)溶液中靜電力是否為短程力的爭論。關(guān)鍵詞：靜電力；長程力；短程力；電解熔液；泊松—玻爾茲曼理論中圖分類號：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-9324（2018）23-0216-02一、引言靜電學(xué)為大學(xué)物理學(xué)的重要內(nèi)容之一，靜電場中的庫侖定律表明真空中兩個靜止點(diǎn)電荷之間的相互作用力分別與其所帶電荷大小成正比，與二者之間距離平方成反比。若將靜電學(xué)問題拓展到電解質(zhì)溶液環(huán)境，由于平衡離子需要在最大熵及
教育教學(xué)論壇 2018年23期2018-07-26
- 泊松分布樣本均值與方差之差的漸近正態(tài)性
528404）泊松分布是概率論與數(shù)理統(tǒng)計中一類重要的計數(shù)模型，由法國數(shù)學(xué)家Poisson[1]在研究二項(xiàng)分布當(dāng)事件發(fā)生的概率p很小、試驗(yàn)次數(shù)n很大的情況下推導(dǎo)出的極限分布，常用于模擬單位時間或空間內(nèi)稀有事件發(fā)生的總次數(shù)的分布模型，如單位時間內(nèi)來到某公共設(shè)施要求給予服務(wù)的顧客數(shù)、機(jī)器出現(xiàn)故障的次數(shù)、保險公司收到的索賠次數(shù)等，它的定義如下：定義1[2]：設(shè)隨機(jī)變量X所有可能取值為0,1,2,…,而取各個值的概率為：其中λ>0是常數(shù)，則稱X服從參數(shù)為λ的泊松分
現(xiàn)代計算機(jī) 2018年10期2018-05-18
- 基于Brewer設(shè)計的不放回不等概率抽樣方法
PS抽樣方法,即泊松抽樣，設(shè)計如下：對每個總體單元賦予一個入樣概率πi,使得πi/Zi=ν,其中ν是一個常數(shù)。以πi為成功概率，作一次Bernoulli試驗(yàn)，若試驗(yàn)成功，則相應(yīng)的單元入樣，共做N次試驗(yàn)，實(shí)際樣本容量是一個隨機(jī)變量。總體總值Y的無偏估計量定義為：具有方差：雖然泊松抽樣設(shè)計實(shí)施簡單，但存在一大缺點(diǎn)，即樣本量n是隨機(jī)的。為了克服泊松抽樣設(shè)計上的缺點(diǎn)，Hajek(1981)[8]討論了一種固定樣本量n的泊松抽樣方法即條件泊松抽樣，它的具體實(shí)施方法如
統(tǒng)計與決策 2018年7期2018-04-26
- 條件配置抽樣的抽樣設(shè)計
的基本理論,并與泊松抽樣比較說明配置抽樣的優(yōu)良性，受條件泊松抽樣設(shè)計思想啟發(fā),本文提出通過不斷產(chǎn)生配置樣本,直到其樣本量實(shí)現(xiàn)預(yù)定容量n時樣本才被接受的條件配置抽樣?？紤]從目標(biāo)總體(Y1，Y2，...，YN)中采用不放回不等概率抽樣的方法抽取一個容量為n的樣本來估計總體總值Y。在估計量構(gòu)造和評價階段,必須使用總體中單元i被包含到樣本中的一階包含概率πi=Pr(i)以及任意兩個單元i和j都包含到樣本中的二階包含概率πij=Pr(i，j),對于固定的n,滿足見文
統(tǒng)計與決策 2018年24期2018-02-25
- 歐拉-泊松方程組的自相似解*
0320)歐拉-泊松方程組的自相似解*王玲1，夏莉2(1. 廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院數(shù)學(xué)部，廣東 廣州 510635； 2. 廣東財經(jīng)大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，廣東 廣州 510320)三維可壓等熵歐拉泊松方程組描述可壓等熵理想氣態(tài)星體的運(yùn)動規(guī)律，它由質(zhì)量守恒方程、動量守恒方程及自引力位勢滿足的泊松方程構(gòu)成。研究歐拉泊松方程組的自相似解是天體物理及數(shù)學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景。關(guān)于三維可壓等熵歐拉泊松方程組自相似解的研究較少。用
- 康威-麥斯威爾-泊松分布及其統(tǒng)計與概率性質(zhì)*
康威-麥斯威爾-泊松分布及其統(tǒng)計與概率性質(zhì)*姜 培 華(安徽工程大學(xué) 數(shù)理學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)康威-麥斯威爾-泊松分布是一個有用的離散分布，它是擴(kuò)展的兩參數(shù)泊松分布，有關(guān)此分布的統(tǒng)計和概率性質(zhì)被廣泛研究和探索；文章以矩母函數(shù)為工具討論了該分布的數(shù)字特征和矩，給出了參數(shù)點(diǎn)估計的隱式方程和費(fèi)希爾信息矩陣；最后研究了參數(shù)的共軛分布、共軛分布的邊際分布和條件分布.康威-麥斯威爾-泊松分布;矩;點(diǎn)估計;信息矩陣;共軛族;指數(shù)族泊松分布是一種應(yīng)用廣泛的離散
重慶工商大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2017年1期2017-03-14
- 常利率下相依復(fù)合泊松風(fēng)險模型的破產(chǎn)概率
常利率下相依復(fù)合泊松風(fēng)險模型的破產(chǎn)概率蓋維丹（遼寧師范大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029）研究具有相依索賠及常利率的復(fù)合泊松風(fēng)險模型，模型中假設(shè)理賠間隔時間與隨后的理賠數(shù)額具有特殊相依結(jié)構(gòu)．利用遞歸更新方法，得到此模型下最終破產(chǎn)概率的指數(shù)型上界估計．復(fù)合泊松分布風(fēng)險模型；相依結(jié)構(gòu)；利息強(qiáng)度；破產(chǎn)概率在保險精算學(xué)中，帶常利率的復(fù)合泊松模型已經(jīng)得到深入的研究[1-4]．近年來，在模型中考慮理賠額和理賠間隔時間的相依關(guān)系受到越來越多的關(guān)注[5-7]．文獻(xiàn)[
高師理科學(xué)刊 2016年2期2016-10-13
- 基于分塊排序重采樣PCA的泊松降噪算法
序重采樣PCA的泊松降噪算法【作 者】郭哲，趙文釗，秦斌杰上海交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，上海市，200240泊松噪聲在低光子計數(shù)成像中較為常見，尤其是在微光成像、天文、核醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，但由于建模處理信號相關(guān)噪聲的困難性，對于低光子計數(shù)(及小尺寸圖像)往往會存在小樣本問題以及圖像區(qū)塊間特征自相似性不足的問題，使得當(dāng)今許多優(yōu)秀的降噪算法還不能達(dá)到好的降噪效果。該文提出了一種能同時解決這兩種問題的泊松降噪算法。首先，我們對圖像塊進(jìn)行分塊排序，用重采樣法對鄰近非局部塊
中國醫(yī)療器械雜志 2016年6期2016-02-09
- 如何準(zhǔn)確理解與表述泊松定理
何準(zhǔn)確理解與表述泊松定理翟明娟（長治學(xué)院 數(shù)學(xué)系，山西 長治 046011）文章明確了對泊松定理?xiàng)l件中“事件A在一次試驗(yàn)中發(fā)生的概率與試驗(yàn)次數(shù)有關(guān)”的準(zhǔn)確理解；指出產(chǎn)生誤解的原因，因而對泊松定理的重述很有必要。最后，給出泊松定理的準(zhǔn)確表述，并進(jìn)一步說明現(xiàn)有部分教材中的泊松定理是重述的泊松定理的一種特殊情形。伯努利試驗(yàn)的特征；泊松定理；特例1 引言泊松定理是概率統(tǒng)計中的一個重要定理，在二項(xiàng)分布的近似計算中應(yīng)用廣泛。但現(xiàn)有教材對該定理的敘述不準(zhǔn)確，不利于學(xué)生對
長治學(xué)院學(xué)報 2015年5期2015-12-16
- 泊松阻抗在PX井區(qū)N1s1油氣檢測中的應(yīng)用
257000）泊松阻抗在PX井區(qū)N1s1油氣檢測中的應(yīng)用時秀朋（中國石化勝利油田分公司勘探開發(fā)研究院西部分院，山東東營257000）PX井區(qū)沙一段儲層多為砂泥互層，儲層厚度薄。聲波在儲層中的傳播速度略大于在圍巖的，在含油氣后與在泥巖中的速度差異更小，利用常規(guī)的縱波阻抗難以檢測儲層含油氣性。文中試圖從彈性參數(shù)出發(fā)，引入泊松阻抗，利用泊松阻抗屬性分析方法對PX井區(qū)沙一段儲層進(jìn)行了含油性檢測。預(yù)測結(jié)果與已鉆井測井解釋成果相吻合，有效地預(yù)測了PX井區(qū)沙一段有利含
斷塊油氣田 2015年4期2015-10-28
- 帶干擾的雙廣義泊松風(fēng)險模型
)帶干擾的雙廣義泊松風(fēng)險模型補(bǔ)愛軍(懷化學(xué)院 數(shù)學(xué)系，湖南 懷化 418008)廣義齊次泊松過程； 干擾； 破產(chǎn)概率1 引言2 模型的建立(2-1)稱(2-1)式中所定義的盈余過程為帶干擾的雙廣義泊松風(fēng)險模型.其直觀意義如下：保險公司的初始準(zhǔn)備金為u，u≥0，u為常數(shù).在某一時刻保險公司收到的保單保費(fèi)可能不止一個，且每張保單的保費(fèi)獨(dú)立同分布.在某一時刻，要求索賠的人數(shù)可有不止一個，但索賠額獨(dú)立同分布，W(t)為隨機(jī)干擾.令T=inf{t|R(t)Ψ(u)=
懷化學(xué)院學(xué)報 2015年5期2015-04-18
- 形如Δ2u=f1(x)f2(y)的泊松方程齊次化判定方法
x)f2(y)的泊松方程齊次化判定方法馬春蘭，臧濤成，葛麗娟（蘇州科技學(xué)院數(shù)理學(xué)院，江蘇蘇州215009）討論了形如Δ2u=f1(x)f2(y)的泊松方程齊次化問題，給出了判定該類型泊松方程是否能夠進(jìn)行齊次化的判別式以及求解其特解的方程。泊松方程；非齊次項(xiàng)；定解問題；特解泊松方程Δ2u=f在靜電場電勢、穩(wěn)定溫度分布等許多數(shù)學(xué)物理及工程技術(shù)領(lǐng)域中都會涉及。理論上該方程可采用格林函數(shù)積分法進(jìn)行求解[1-2]，但該法積分運(yùn)算比較復(fù)雜，一般難以得到直接的解析解。另
蘇州科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2015年2期2015-02-06
- 泊松分布參數(shù)的穩(wěn)健估計
李洪明泊松分布參數(shù)的穩(wěn)健估計李洪明呼倫貝爾學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,內(nèi)蒙古呼倫貝爾021008本文主要以非對稱分布中泊松分布為研究對象,探討了其參數(shù)的穩(wěn)健估計方法.作者以截斷似然估計為基礎(chǔ),結(jié)合Cizek的工作,提出了適用于泊松分布參數(shù)的一種穩(wěn)健估計方法.該方法避免了事先選取截斷比例的麻煩,通過數(shù)據(jù)自身的信息給出在平均似然最大準(zhǔn)則下的最優(yōu)截斷比例.在文中的模擬部分,分別就未受污染和受污染的泊松分布數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬,得到了不錯的效果.自適應(yīng)極大截斷似然估計;泊松分布;
- 截尾泊松分布參數(shù)MLE的漸近有效性①
問題的提出關(guān)于泊松分布參數(shù)估計已有許多的研究，在文獻(xiàn)[1]中研究截尾泊松分布參數(shù)的MLE，并給出估計的強(qiáng)相合性和漸近正態(tài)性.本文在此基礎(chǔ)上，得到MLE的又一大樣本性質(zhì)—漸近有效性.2 截尾泊松分布參數(shù)的MLE設(shè)總體X服從泊松分布P(λ)，其中λ ＞0為參數(shù)，抽取簡單隨機(jī)樣本 X1，X2，…Xn，設(shè)K0＞ 0 是事先給定的常數(shù)(閾值)，在試驗(yàn)得到的觀測值不是，x1，x2，…xn，而是 x1ΛK0，x2ΛK0，…，xmΛK0，這里aΛb=min{a，b}，這
佳木斯大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2014年2期2014-06-14
- 泊松分布中參數(shù)的經(jīng)典估計與Bayes估計的相等關(guān)系
在仍未解決.由于泊松分布是實(shí)際中比較常用的離散分布，并且矩估計和最大似然估計是主要的參數(shù)估計方法，為此，以泊松分布為研究對象來探討命題真?zhèn)螌τ谧罱K解決問題是有益的.本文證明了泊松分布中未知參數(shù)的經(jīng)典估計(矩估計和最大似然估計)，一定存在一個先驗(yàn)分布，使其貝葉斯估計就是該參數(shù)的經(jīng)典估計的結(jié)論.1 泊松分布中未知參數(shù)的經(jīng)典估計泊松分布是1837年由法國數(shù)學(xué)家Poisson S.D.首次提出來的，其概率分布列為其中，未知參數(shù)λ>0，記X～P(λ).泊松分布作為一
通化師范學(xué)院學(xué)報 2014年6期2014-06-12
- 可變抽樣區(qū)間泊松EWMA控制圖的經(jīng)濟(jì)設(shè)計
中針對缺陷數(shù)服從泊松分布的情況下，叢方圓等[5]對可變抽樣區(qū)間的泊松EWMA控制圖進(jìn)行了研究。盡管對可變抽樣區(qū)間控制圖的研究已經(jīng)很多，對它們的經(jīng)濟(jì)設(shè)計研究卻不多[6,7]。Chou&Chen[8]根據(jù)Lorenzen&Vance[9]模型研究可變抽樣區(qū)間EWMA控制圖的經(jīng)濟(jì)設(shè)計，他們的研究是針對計量型特性值。但在實(shí)際生產(chǎn)中，許多質(zhì)量特性值是計數(shù)型數(shù)據(jù)，比如生產(chǎn)中的產(chǎn)品缺陷數(shù)。在考慮了監(jiān)控過程的成本費(fèi)用因素之后，本文針對產(chǎn)品缺陷數(shù)服從泊松分布的情況，對可變抽
統(tǒng)計與決策 2013年5期2013-07-27
- 泊松效應(yīng)對甲醇合成塔管板應(yīng)力影響的分析
獻(xiàn)均未考慮換熱管泊松效應(yīng)對甲醇合成塔管板結(jié)構(gòu)應(yīng)力分析的影響。文章建立全結(jié)構(gòu)有限元分析模型，綜合考慮管殼程壓力及溫度載荷作用，并考慮換熱管泊松效應(yīng)，對某甲醇合成塔管板結(jié)構(gòu)進(jìn)行應(yīng)力強(qiáng)度分析和換熱管軸向穩(wěn)定性校核。分析結(jié)果表明，換熱管泊松效應(yīng)對水壓試驗(yàn)工況下的管板應(yīng)力強(qiáng)度及換熱管的軸向應(yīng)力影響較為顯著。1 設(shè)計參數(shù)與計算工況1.1 設(shè)計參數(shù)甲醇合成塔是立式列管換熱器結(jié)構(gòu)，如圖1所示。管板外直徑φ3 840 mm，計算厚度180 mm，管板與管殼程筒體相接處的過渡
食品與機(jī)械 2013年2期2013-05-02
- 負(fù)二項(xiàng)分布的兩種近似分布及其比較
量的分布,可以用泊松分布和正態(tài)分布作為其近似分布,通過對兩種近似分布進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明:在參數(shù)q很小時,泊松近似的精度好于正態(tài)近似,而且在參數(shù)q很小時,即便r不是很大,用泊松分布也能獲得負(fù)二項(xiàng)分布較好的近似;當(dāng)參數(shù)q較大時,泊松近似效果不好,相比之下,正態(tài)近似的結(jié)果不錯。負(fù)二項(xiàng)分布;泊松分布;正態(tài)分布;近似計算一、引言負(fù)二項(xiàng)分布是一個重要的離散型隨機(jī)變量的分布,具有比較優(yōu)良的統(tǒng)計特性,在風(fēng)險管理、排隊(duì)論等問題中有著廣泛的應(yīng)用。近年來,很多文獻(xiàn)對負(fù)二項(xiàng)分
統(tǒng)計與信息論壇 2011年1期2011-09-08
- 蒙特卡羅方法在維修過程仿真中的應(yīng)用研究
命過程服從非齊次泊松過程；不完全維修是介于完全維修與最小維修之間的一種維修，也就是設(shè)備維修后恢復(fù)到“修復(fù)如新”與“修復(fù)如舊”之間的某一個狀態(tài)。對于維修過程的仿真，其主要任務(wù)在于對各種維修條件下設(shè)備的逐次失效間隔時間進(jìn)行抽樣。對于完全維修，鑒于每次的故障間隔時間分布相互獨(dú)立同分布，只需重復(fù)對相同的壽命分布進(jìn)行抽樣即可。對于最小維修，其抽樣就是對確定強(qiáng)度函數(shù)的非齊次泊松過程進(jìn)行抽樣，目前業(yè)界對非齊次泊松過程的抽樣方法有一定的研究，其主要思路是根據(jù)逐次失效間隔時
核科學(xué)與工程 2011年4期2011-06-26
- 一道數(shù)學(xué)趣題與泊松的人生選擇
張保利泊松（Poisson Siemon Denis，1781~1840）是法國人，是當(dāng)時世界上公認(rèn)的偉大數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家，曾任過歐洲許多國家科學(xué)院的院士，對數(shù)學(xué)的許多領(lǐng)域都有突出貢獻(xiàn)．據(jù)說泊松在青年時代研究過下面一個有趣的數(shù)學(xué)游戲，對這個數(shù)學(xué)游戲的研究竟引導(dǎo)泊松決心要當(dāng)一位數(shù)學(xué)家.由于他的刻苦努力，終于實(shí)現(xiàn)了自己的愿望.題目某人有12品脫（英制容積單位）啤酒一瓶，想從中倒出6品脫.但是他沒有6品脫的容器，只有一個8品脫的容器和一個5品脫的容器.怎樣的倒法