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潜周期模型在周期型随机数据的数值微分中的应用研究
  • ISSN号:1006-0456
  • 期刊名称:《南昌大学学报:工科版》
  • 时间:0
  • 分类:O212.1[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]南昌大学数学系,江西南昌330031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30970597); 江西省自然科学基金资助项目(2007GZS2398)
中文摘要:

从统计角度给出了一种周期型随机数据的数值微分的新方法。采用经典求解数值微分的思想,利用潜周期模型拟合离散的周期型随机观测数据,将拟合模型的导数作为随机数据的导数估计。基于随机逼近理论讨论了导数估计的存在惟一性,在对误差性质进行分析的基础上,利用极限理论证明了估计的相合性。

英文摘要:

In this paper,a new method of the differentiation of a kind of periodic random data from the viewpoint of statistics was proposed.The observed random data was fit with the hidden periodical model(HPM),and the derivative of HPM as the estimation of the derivative of the function of the real data was used,which follows the common ideal of interpolating numerical differentiation.The existence and the uniqueness of the estimation based on the theory of random approximation were discussed,and which proved the consistency of the estimation by large sample theory after analyzing the error estimation in detail.

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期刊信息
  • 《南昌大学学报:工科版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:南昌大学
  • 主办单位:南昌大学
  • 主编:谢明勇
  • 地址:南昌市南京东路235号南昌大学期刊社
  • 邮编:330047
  • 邮箱:NCDG@chinajournal.net.cn
  • 电话:0791-88305803
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0456
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1194/T
  • 邮发代号:44-38
  • 获奖情况:
  • 曾获首届江西省优秀期刊质量奖,第二届江西省优秀科技期刊评比先进科技期刊奖,第三届江西省优秀期刊版式设计奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:4072