【摘 要】
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本文研究加性时空白噪声驱动下的部分可观测耦合随机抛物方程组的参数极大似然估计量.在观测时间和噪声强度不变的条件下,本文证明了估计量的强相合性和渐近正态性.数值算例验证了理论结果.“,”In this paper,we investigate the maximum likelihood estimator of the parameter of a partially observable coupled stochastic parabolic equations driven by the addit
【机 构】
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四川大学数学学院,成都610064
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本文研究加性时空白噪声驱动下的部分可观测耦合随机抛物方程组的参数极大似然估计量.在观测时间和噪声强度不变的条件下,本文证明了估计量的强相合性和渐近正态性.数值算例验证了理论结果.“,”In this paper,we investigate the maximum likelihood estimator of the parameter of a partially observable coupled stochastic parabolic equations driven by the additive white Gaussian noises in time and space.For fixed observation time and noise intensity,the estimator is proved to be asymptotically consistent and with asymptotic normality.A numerical example is provided to illustrate the theoretic results.
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本文针对Rosenau-KdV方程的初边值问题提出了一个具有O(τ2+h4)精度的三层线性差分格式,该格式能够较好地保持两个守恒不变量.此外,本文还得到了差分解的存在唯一性和先验误差估计,并通过能量方法证明了数值格式的收敛性和稳定性.数值算例验证了理论结果.“,”In this paper,a three-level linear finite difference scheme with theoretical accuracy of O(τ2+h4)is proposed for the initia
在数据匮乏的领域,命名实体识别效果受限于欠拟合的字词特征表达,引入常规的多任务学习方法可以有所改善,但需要额外的标注成本.针对这一问题,提出了一种基于多粒度认知的命名实体识别方法,在不产生额外标注成本的前提下,增强字特征信息,提高命名实体识别效果.该方法从多粒度认知理论出发,以BiLSTM和CRF为基础模型,将字粒度下的命名实体识别任务与句子全局粒度下的实体数量预测任务相联合,共同优化字嵌入表达.三个不同类型的数据集上的多组实验表明,引入多粒度认知的方法有效地提升了命名实体识别效果.
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