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1)  fast mean-reverting
快速均值回复
1.
In this paper, we will establish a Credit-Risky model assuming that the volatility of the underlying risky asset price is a function of the fast mean-reverting OU process.
在假设标的资产价格的波动率是一个快速均值回复OU过程的函数的条件下,导出相应的可违约债券价格公式所应满足的偏微分方程,并利用Taylor级数展开得到一组Poisson方程。
2)  Quick and equal
快速均值
3)  mean-reversion
均值回复
1.
An Empirical Test of Mean-reversion Hypothesis of Short-term Interest Rate in China;
我国短期利率均值回复假设的实证研究
2.
The Nonlinear and Mean-reversion Characteristics of Stock Index Futures in Simulation Trading Market;
股指期货仿真市场非线性特征和均值回复特征研究
3.
At the same time there is no significant mean-reversion for the abnormal returns before and after the formation period in both 2000 semiannual .
中国证券投资基金存在一定程度的正反馈交易行为;形成期羊群效应较高的组合在形成期之前一个季度、半年、一年以及形成期当期的超常收益率较高;形成期之前一个季度、半年、一年以及形成期当期的超常收益率较高的组合的形成期羊群效应较高;2000年年报显示,基金的羊群行为有助于市场的稳定;同时,2000年中报和2001年中报也没有发现形成期前后股票组合超常收益率明显的均值回复现象;基金羊群行为方向与股票组合超常收益率不相关。
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4)  Mean Reversion
均值回复
1.
Mean Reversion Behavior of the RMB Exchange Rate;
人民币汇率均值回复性质的研究
2.
This paper exames whether Chinese stock indixes follow a random walk or indicate a mean reversion process by employing the Variance Ratio(VR) test.
基于沪深股市自建立以来的月A股价指数序列,采用方差比检验法,对两市A股股价指数是“随机游走”,还是存在“均值回复”的假设进行实证分析。
3.
This paper applies the techniques of seemingly unrelated regression and bootstrap simulation to do an empirical study and finds strong evidence of mean reversion in Shanghai stock market.
本文运用似无关回归(SUR)和Bootstrap仿真技术研究发现我国上海股票市场股票价格具有显著的均值回复性。
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5)  fast mean shift
快速均值漂移
1.
Original contours of the level set method are obtained by pre-segmentation of the fast mean shift method to decrease iteration times of the level set function.
同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。
2.
Combined with fast mean shift algorithm presented by Zhang [4],a new segmentation method for MR images based on level set is then proposed.
本文针对脑部 MR 图像具有弱边缘、对比度低等特点,对 Chunming Li 在[3]中提出的水平集方法(li 方法)进行了改进,并且结合 Kai Zhang 等人在[4]中提出的快速均值漂移算法(Fast Mean Shift)提出了一种新的 MR 图像分割算法。
6)  fast fuzzy C-means
快速模糊C均值
1.
A modified method for image segmentation with fast fuzzy C-means clustering;
改进的快速模糊C均值聚类的图像分割方法
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补充资料：均值不等式

几个重要不等式(一)

一、平均值不等式

设a1,a2,…, an是n个正实数，则，当且仅当a1=a2=…=an时取等号

1.二维平均值不等式的变形

(1)对实数a,b有a2+b2³2ab　　　　　　　　　 (2)对正实数a,b有

(3)对b>0，有，　　 (4)对ab2>0有，

(5)对实数a,b有a(a-b)³b(a-b)　　　　　　　　　　　　　　　 (6)对a>0,有

(7) 对a>0,有　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (8)对实数a，b有a2³2ab-b2

(9) 对实数a，b及l¹0，有

二、例题选讲

例1.证明柯西不等式

证明：法一、若或命题显然成立，对¹0且¹0，取

代入(9)得有

两边平方得

法二、，即二次式不等式恒成立

则判别式

例2.已知a>0,b>0,c>0,abc=1,试证明：

(1)

(2)

证明：(1)左=[]

=

³

(2)由知

同理：

相加得：左³

例3.求证：

证明：法一、取，有

a1(a1-b)³b(a1-b), a2(a2-b)³b(a2-b),…, an(an-b)³b(an-b)

相加得(a12+ a22+…+ an2)-( a1+ a2+…+ an)b³b[(a1+ a2+…+ an)-nb]³0

所以

法二、由柯西不等式得： (a1+ a2+…+ an)2=((a1×1+ a2×1+…+ an×1)2£(a12+ a22+…+ an2)(12+12+…+12)

=(a12+ a22+…+ an2)n,

所以原不等式成立

例4.已知a1, a2,…,an是正实数，且a1+ a2+…+ an<1，证明：

证明：设1-(a1+ a2+…+ an)=an+1>0,

则原不等式即nn+1a1a2…an+1£(1-a1)(1-a2)…(1-an)

1-a1=a2+a3+…+an+1³n

1-a2=a1+a3+…+an+1³n

…………………………………………

1-an+1=a1+a1+…+an³n

相乘得(1-a1)(1-a2)…(1-an)³nn+1

例5.对于正整数n，求证：

证明：法一、

>

法二、左=

=

例6.已知a1,a2,a3,…,an为正数，且，求证：

(1)

(2)

证明：(1)

相乘左边³=(n2+1)n

证明(2)

左边= -n+2(

= -n+2×[(2-a1)+(2-a2)+…+(2-an)](

³ -n+2×n

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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