格子波尔兹曼方法在广义牛顿流体中的渐进分析，杨再宝，雍稳安，在这篇文章中,我们详细讨论在广义牛顿流体中的两种不同格子波尔兹曼方法。不同于Chapman-Enskog展开,我们可以得到严格的不可压广义牛�
2026-01-21 17:27:54
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具无穷时滞的分数阶抽象积分-微分方程S-渐近ω-周期弱解的存在性，王奇，王志杰，本文讨论了具无穷时滞的分数阶抽象积分-微分方程S-渐近ω-周期弱解的存在性问题,利用压缩映射原理得到了上述方程S-渐近ω-周期弱解的
2024-03-02 08:31:36
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ARCH(0,1)模型参数中位无偏估计的渐近展开，王德辉，内藤贯太，本文给出ARCH(0,1)模型参数中位无偏估的Edgeworth展开，并应用此结果，给出了检验ARCH模型的方法。能过模拟可以看出，此方法是可行的。
2024-02-25 22:52:29
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算法分析与设计教学课件：Chapter 3 asymptotic analysis.pptx
2022-06-06 14:11:54
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算法分析与设计教学课件：Chapter 3 Asymptotic analysis1.pptx
2022-06-06 14:11:53
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此应用程序处理由分子和分母定义的传递函数 W(s) 的渐近波特图例子：
数量=randint（1,5）； den=rand(1,6); bode_asymptotic(num,den);
2022-05-05 23:05:30
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非常经典的统计教程，大样本理论。在统计学中，渐近理论或大样本理论是评估估计量和统计检验性质的框架。 在此框架内，通常假设样本大小n无限增长; 然后，估计量和测试的属性在极限中评估为n→∞。 在实践中，极限评估也被视为对大的有限样本大小大致有效。
2021-04-30 22:13:10
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