简介：介绍了数学实验的背景，MATLAB用于数学实验的优势，并利用参数估计的大样本性质，并通过随机模拟方法求出π的近似值和随机变量的数字特征及分布函数．模拟试验结果表明，由该方法得到的估计值与理论值的误差很小．

简介：首先对几乎处处有界的随机线性算子的Co-半群{B（t）：t≥0）利用L^0-范数的转化技巧给出一个特殊的性质．然后，基于这一性质，对与{B（t）：t≥0}的随机无穷小生成元相关的一些重要的性质进行了研究，并改进了近期文献中一些已知的结果。

简介：系统地研究了全平面收敛的B-值随机Difichlet级数的增长性，得到了在一定条件下，B-值随机Dirichlet级数在收敛平面上的增长（下）级几乎处处等于某Dirichlet级数的增长（下）级还得到了它们与指数和系数的关系式．

简介：证明了几个重要不等式，并研究了几类不同边界条件下随机半闭1-集压缩算子方程随机解的存在情况，得到了若干新的结果．

简介：利用随机拓扑度理论研究随机非线性凝聚算子，在一定条件下得到随机算子方程A（w，x）=μx的随机解和随机算子不动点的存在性，所得结论减弱了已知文献中相应定理的条件．

简介：利用随机不动点指数理论及Banach常微分方程理论的随机结果，证明了关于随机弱内向映射一个随机三解定理．

简介：首先给出在随机赋范模中子集的随机最远点的概念．进一步，利用随机一致凸性和经典一致凸性之间的联系证明了下面的结果：令（E，｜｜·｜｜）为完备的随机一致凸的随机赋范模，S为E中几乎处处有界并在（ε,λ）一拓扑下的闭子集，则具有S中随机最远点的集合稠于E．

简介：基于概率论理论基础,给出了随机赋范空间中算子的随机范数定义,在此基础上,应用逆算子定理证明了随机赋范空间中算子族的共鸣定理,它以Banach空间中的共鸣定理为特例,是Banach空间中的共鸣定理的随机化形式,随机化的共鸣定理刻划了在随机赋范空间框架下随机变量族的一致有界性.随机赋范空间中的共鸣定理将可能成为随机泛函分析与概率论的新应用工具.

简介：在建立一个重要引理的基础上，利用有关对称随机级数的S-可和性及a．s．收敛关系的成果，可得到下列结果：二维对称随机解析级数的收敛边界几乎必然是自然边界．

简介：设{X_i,i≥1}是一列服从控制变化尾分布族（D族）的非负的、END的但不必是同分布的随机变量序列,{N_t,t≥0}是一列取非负正整数值的随机变量序列.在给定一些假设条件下,得到了随机和的S（t）=∑_（i=1）~（N（t））X_i（t≥0）的精确大偏差的结论,推广了独立情形下的相应结论.

简介：主要研究直线上随机环境中可逗留的随机游动的常返性与极限性质，在独立随机环境下，通过强大数定律给出了常返与暂留的一个充分条件；在一般随机环境下，通过数列的有界性给出了常返与零常返的充分条件并讨论了在独立随机环境下非常返性中的大数定律，从而推广了Solomon的研究框架．

简介：利用Mann迭代技巧,讨论了一类随机算子方程A（ω,x（ω）,x（ω））=B（ω,x（ω））的随机解的存在唯一性,并给出了迭代序列收敛于解的误差估计,所得结果是某些已知结果本质改进和推广.

简介：提出了随机结构空间的一般性概念,从而引出了随机关系结构的概念,建立了概率优选与概率排序的应用模型.

简介：这个看法源自于机械论的哲学思想,笛卡尔之类的大师也这么以为过,只是到今天有了一些很明确的自然科学的证据,否定了这个哲学观点。首先就是量子力学,你以为电子如果没有场的束缚就会沿直线运动?以前的科学家们也是这么认为的,所以他们也会以为电子在原子当中是走圆形或者椭圆形轨道,事实并不是这样的。量子力学发现,任何物质都有波粒二象性,一个电子在运动的时候也会明显受到波动性的影响,最简单的实验就是

简介：致力于随机一致凸性概念的进一步探讨．首先，通过一个特殊的层次剖分指出对任意的随机赋范模而言随机凸性模都有良好定义，从而改进了近期的文献中许多已知的结果．然后，提出并研究了一种与随机一致凸性密切相关的新性质，从一个新的角度阐述了随机一致凸性的复杂性．

简介：本文提出了一个项目参与者数T是随机变量的广义合作网络模型，新节点与随机选择的节点合作，通过节点度演化所满足的马尔可夫性，利用马．尔可夫链的方法和技巧得到了度分布的精确解析表达式．并说，明了此广义合作网络不是无标度网络．

简介：中心目的是详细廉政论在随机共轭空间理论形成过程中所经历的三个阶段的工作,尤其指出了这三个阶段工作之间的联系及本质差别;给出了强有界、拓扑有界及几乎处处有界随机线性泛函之间的关系;亦指出了在概率赋范空间上线性算子理论研究中目前存在的不足.

简介：Molodtsov提出了软集——一种处理不确定性信息的数学工具．本文在进行了阐述软集的相关概念和性质后，接下来给出了软群的定义，并对软群的软同态做了进一步研究．

简介：在应用数学领域中,人们对于随机动力系统的学习和研究兴趣越来越浓厚。《AnIntroductiontoStochasticDynamics(随机动力系统导论)》从分析、计算、量化指标以及不变结构的角度介绍了研究随机动力系统的基本概念、方法、理论与应用,以段金桥多年来所教授的研究生课程"随机动力系统"讲义为基础编写。每章附有习题,书末有答案或提示。因此,本书特别适合于自学。部分内容是近期研究成果,包括第五章的最可能相图、第六章的随机不

简介：在Banach空间中利用一个随机Mann迭代序列组,讨论了随机映射的随机不动点的存在性问题,得出了几个随机不动点定理,改进了相关文献中的相应结果.