期刊,数学学报 2024年卷3期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

数学学报

主　　编：王跃飞张立群

出版周期：双月刊

国际刊号：0583-1431

电子邮箱：Actamath@amss.ac.cn

电　　话：010-62551910

邮政编码：100190

地　　址：北京市海滨区中关村东路55号

数学学报/Journal Acta Mathematica SinicaCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊是中国的第一个数学期刊，主要刊登纯粹数学的论文，例如代数，数论，分析，偏微分方程，几何，概率论等。权威的反映当今数学研究的发展。欢迎各国作者投稿。本学报由中国数学会主办，创刊于1936年，是中国数学会最早的刊物。也是在中国最有影响的数学期刊，不仅历史悠久，而且以发表高水平的论文而闻名。自创刊以来，许多著名的中国数学家例如华罗庚，吴文俊，王元，杨乐，张恭庆，陈景润等都曾作过主编。1985年为了促进中国与世界数学界的交往，创建了英文版。自1999年英文版进行了重大改革，重建了国内外相结合的编委会，并由著名的Springer出版。英文版新编委会由中国著名的海内外数学家组成，新的编委会正在努力把学报办成世界最高水平的数学期刊之一，目前已发表了来自中国和海外的许多重要论文。

正式出版

收录年代

Lorentz-Minkowski空间Rn+11中一类Hessian商方程的Dirichlet问题

高雅高艳玲毛井

539-564页

查看更多>>摘要：在适当的假设条件下,本文给出了(n+1)-维Lorentz-Minkowski空间Rn1+11中一类带有Dirichlet边值条件的Hessian商方程解的存在唯一性.事实上,该方程可以看作一类预定曲率问题,同时也是工作[Mathematische Nachrichten,2024,297:833-860]的延续.

关键词：

类空超曲面Lorentz-Minkowski空间Hessian商方程曲率估计Dirichlet边值条件

原文链接:

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贝叶斯网边际马尔科夫子图及其应用

范雨胡莹莹孙毅衡佩...

565-581页

查看更多>>摘要：贝叶斯网络利用有向无圈图对多元联合概率分布中条件独立性进行约束,以实现其在不确定推理中的模块化分解,降低概率推理的计算复杂度.它在概率推理、机器学习和因果推理中都有广泛的应用.在实际中,如果采用分而治之或模型压缩的方法对贝叶斯网络进行结构学习或统计推断,那么需要人们寻找边际分布的极小马尔科夫子图(或极小独立图)来建立边际模型.为此,本文基于贝叶斯网的道义图研究贝叶斯网边际模型的极小马尔科夫子图,从统计和图论的观点对其进行了细致的刻画.针对DAG模型的可压缩性,本文将基于有向导出路径的性质给出更直观的等价条件,同时又给出了若干充分条件,这为判断模型是否可压缩到局部子模型上提供了更多的理论工具.

关键词：

贝叶斯网络有向无圈图(DAG)马尔可夫子图边际模型极小独立图

原文链接:

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万方数据

超高维生存数据中交互效应的非参数变量筛选法

张婧刘妍岩

582-598页

查看更多>>摘要：在医学、遗传学、经济学等领域的研究中,线性回归模型常被用来研究变量间的回归关系,以进行分析和预测.而在很多实际问题中,仅仅考虑主效应的影响是远远不够的,变量之间的交互效应也会对因变量产生重要影响,同时考虑主效应和交互效应的交互模型能更全面地刻画变量之间的关系.在高维数据中,变量的个数p比较大,二阶交互项的个数p(p+1)/2更大,此时对交互模型的统计分析存在很大的困难和挑战.如何从众多交互效应中挑选出对感兴趣事件有显著影响的重要交互效应是一个非常重要的问题.目前对此问题的研究主要集中在线性模型框架下的完全数据,本文将研究超高维右删失生存数据中重要交互效应的选取.基于距离相关系数和两步分析法的原理,本文提出了一种不依赖于任何模型假设的交互效应变量筛选方法.此方法可以同时实现重要主效应和重要交互效应的选取,且可以处理p很大的超高维数据.本文通过大量的数值模拟试验评估了该方法在有限样本下的表现,结果显示此方法能有效地处理超高维右删失数据中交互效应的选取问题.最后本文把它应用到弥漫性大b细胞淋巴瘤(DLBCL)数据的实例分析中.

关键词：

交互效应超高维生存数据距离相关系数两步分析法变量筛选

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