为提高无人水下航行器, (unmanned underwater vehicle,UUV)对非合作目标状态估计的准确性,文章提出了一种基于轴向注意力的目标状态估计方法,分析基于声呐观测的UUV非合作目标状态估计机理,将该问题非的马尔可夫状态空间模型转换为带有记忆的一阶马尔可夫状态空间模型,从而构建递归滤波模型. 针对前视声呐观测的不可靠性、目标运动的不可预测性,提出一种基于轴向注意力Transformer的非合作目标状态多步预测网络,描述非线性观测下, 非合作目标相对声呐的复杂运动过程.针对观测的不稳定性及后验分布的未知性, 基于Monte Carlo近似推断原理,利用该多步预测网络将目标观测状态空间中的采样粒子映射到目标预测状态空间,构建基于轴向注意力的目标状态估计方法.仿真结果表明了所提方法对不确定输入的适应性和鲁棒性.

发展乡村振兴产业是激发乡村活力的基础所在,是解决农村一切问题的前提.文章根据陕西省秦巴山区一带“新社区工厂”这一乡村振兴产业典型模式的发展现状识别出社区工厂、当地政府和龙头企业等重要参与主体,结合考虑成本、补贴、投资和收益等因素构建起三方演化博弈模型,进而探讨各主体如何在乡村振兴产业发展的过程中进行策略选择,并对其进行敏感性分析和数值仿真.研究结果表明:演化稳定策略一方面受到当地政府补贴的影响,合适的补贴有利于三方的共同参与;龙头企业给予生产企业的投资应在相对合理的范围,同时还要增加社会各方对当地政府的投资;另一方面对于社区工厂和龙头企业来说,降低成本和提升收益将更有利于促进“新社区工厂”等乡村振兴产业的发展.

文章首次将傅里叶神经算子, (FNO)应用于整数阶导数非线性薛定谔, (DNLS)方程和分数阶导数非线性薛定谔, (fDNLS) 方程. 对于DNLS方程,成功建立了方程初始条件与相应解之间的映射关系. 不仅研究了孤子向$M$型波的转变过程, 并且得到了周期解的变化过程. 同时, 采用FNO方法研究了周期背景下怪波的转化过程. 对于fDNLS方程, FNO方法被应用于学习方程的分数阶指数空间与孤子空间之间的算子映射.通过将数据驱动的解与精确解进行比较, 凸显了FNO 网络强大的逼近能力.最后, 文章还讨论了全连接$P$层和激活函数对网络表征能力的影响.

近年来程序化交易在A股市场兴起, 其对资本市场定价效率的影响日益受到关注. 本文以创业板和科创板公司为研究对象, 旨在探究程序化交易对企业披露季度盈余公告前股价信息含量的影响. 本文首先结合A股交易制度和投资者结构特征, 构建适应于A股市场的程序化交易指标. 在此基础上, 实证检验发现程序化交易降低了盈余公告前股价的信息含量, 即程序化交易的流动性需求策略发挥主导作用. 进一步的机制分析揭示, 程序化交易对股价信息含量的消极影响源自于提高了慢速投资者的交易成本, 以及减少了知情交易者的大额订单. 最后, 研究发现程序化交易对知情交易者存在“挤出效应”的同时也减弱了噪音交易引起的股价异常波动. 本研究加深了对程序化交易在市场层面的经济后果的理解, 对我国监管机构完善程序化交易相关制度具有参考意义.

随着全球传染病病毒变种的不断涌现以及生物安全形势的日益严峻, 传染病检测的准确性和检测效率日益成为及时监控病毒传播、保护公众健康的关键环节. 然而, 由于技术限制和操作规范性等因素的影响, 检测的可靠性存在一定的挑战. 本研究针对传染病大规模检测的准确性问题展开探讨, 以新冠疫情为例, 基于贝叶斯统计模型计算了核酸“单检”和“混检”的假阴性预测值, 并提出了针对不同风险地区和敏感性的最优检测策略, 包括“单检”与“混检”策略的选择、检测人数和频率的优化、定期检测间隔的调整; 另外, 针对低风险地区的男女分轮次检测方案, 计算了相应的检测精度与检测最优间隔时间. 最后, 结合本研究的测算结果, 我们给出了有关传染病大规模检测的政策建议, 旨在为传染病的有效防控提供科学依据和政策支持.

自资本资产定价模型提出以来, 资产回报的风险收益关系一直是学术研究的重点问题, 但当前关于CAPM模型有效性的争论仍在继续且结论并不统一. 本文在已有研究的基础上, 综合考虑中国A股市场隔夜与日内时段在交易机制、交易特征和投资者类型等方面的差异, 创新性地将整日时段分解为隔夜和日内两部分, 并采用分组构建投资组合及Fama-MacBeth回归分析手段, 分时段检验了Beta系数代表的系统性风险与个股收益间的关系, 得出了时段异质性对A股市场风险-收益关系检验的影响. 实证结果表明: 整日时段和日内时段Beta系统性风险与收益正相关, 而这一现象在隔夜时段并不存在, 甚至会表现为一定的高风险-低收益现象. 即已有基于整日回报计算的A股市场风险收益关系主要揭露了市场主要交易时段的表现, 未能揭示集合竞价阶段个股系统性风险无法在价格中有效反馈的现象, 本文研究有效补充了这部分内容. 进一步, 本文研究发现, 整日和日内时段正向的风险-收益关系在市值较小、流动性较差及具有高特质风险的股票中更为显著, 市场中投资者情绪变化和套利限制指标对这一结果也具有显著影响. 此外, 本文结果在基于不同因子模型调整、不同Beta测度方法和各类子样本检验中均稳健存在. 本文研究对于投资者进一步认识CAPM模型、了解风险收益关系在不同时段的表现和完善风险-收益评估框架具有重要意义, 研究结论有助于监管者完善相关政策和定价机制, 实现我国A股市场系统性风险的有效衡量.

总需求不足是当前经济运行面临的突出矛盾, 必须把恢复和扩大消费摆在优先位置. 本文利用2015、 2017以及2019年三期中国家庭金融调查数据, 实证研究了住房公积金制度对家庭消费的影响. 研究发现, 缴存和提取住房公积金显著提高了家庭消费水平, 并改善家庭消费结构. 稳健性检验表明, 在更换核心变量定义方式、 替换工具变量以及放松工具变量排他性约束条件后上述结论依然稳健. 异质性分析显示, 住房公积金制度对有房、 低收入以及中青年家庭消费产生更大的影响. 进一步研究发现, 缴存住房公积金能够降低家庭预防性储蓄动机、 提取住房公积金能够提高家庭可支配收入并缓解流动性约束, 从而促进家庭消费. 本文提供了住房公积金制度促进家庭消费、 改善家庭消费结构的微观证据, 可为相关政策制定提供重要参考.

推动企业加快数字化转型, 对于增强企业核心竞争力、 赋能传统产业转型升级并带动我国数字经济做大做强具有重要意义. 本文立足管理者角色理论与动态能力理论, 使用基于偏最小二乘估计的结构方程模型 (partial least square-structural equation modeling, PLS-SEM) 实证分析企业数字化转型前因. 研究结果表明: 1) 企业家精神、 数字文化宣传者、 组织结构变革者等管理者特征, 以及感知能力、 学习能力、 整合能力、 协调能力等企业动态能力, 均正向促进企业的数字化转型倾向及产出; 2) 进一步分析发现, 管理者特征能够显著提升企业动态能力水平, 且管理者特征对数字化转型的影响效果受到政策不确定性感知的调节; 3) 上述效应在不同产权性质及不同地区的企业之间存在异质性. 上述结果丰富了数字化转型前因的相关研究, 为企业培养数字时代管理者并提升动态能力提供了一条可行的实践路径.

“三改联动”政策是在可再生能源渗透率逐步提高的背景下, 解决可再生能源消纳难题, 促进新能源高质量发展的一大抓手. 本文选取对传统煤电依赖性较强的山东省为研究对象, 通过构建静态一般均衡(CGE)模型, 将可再生能源与“三改联动”相联系, 模拟了不同的可再生能源电力消费份额且“三改联动”政策同步实施时对山东省地区经济和环境造成的影响, 探究煤电机组落实“三改联动”政策进展缓慢的内在成因, 并在此基础上将补偿问题转化为成本问题, 对山东省实施“三改联动”政策进行成本测算. 研究结果表明, “三改联动”计划的实施在对地区经济造成一定程度负面冲击的同时, 也能够带来显著的环境效益. 在F60C40 (火电占比60%, 可再生能源电力占比40%) 的情景下, 山东省实施“三改联动”政策的成本为40亿元. 本文的政策建议是, 我国需要大力发展可再生能源且煤电机组需积极落实“三改联动”政策, 并适时引入合理政策性支持或经济性激励, 以发挥煤电“压舱石”的托底作用.

The overuse and misuse of antibiotics has become a major problem for public health. People become resistant to antibiotics and because of this the anticipated therapeutic effect is never reached. In-hospital infections are often aggravated and large amounts of money are spent for treating complications in the patients' condition. In this paper a nonlinear optimal (H-infinity) control method is developed for the dynamic model of bacterial infections exhibiting resistance to antibiotics. First, differential flatness properties are proven for the associated state-space model. Next, the state-space description undergoes approximate linearization with the use of first-order Taylor series expansion and through the computation of the associated Jacobian matrices. The linearization process takes place at each sampling instance around a time-varying operating point which is defined by the present value of the system's state vector and by the last sampled value of the control inputs vector. For the approximately linearized model of the system a stabilizing H-infinity feedback controller is designed. To compute the controller's gains an algebraic Riccati equation has to be repetitively solved at each time-step of the control algorithm. The global stability properties of the control scheme are proven through Lyapunov analysis. The proposed method achieves stabilization and remedy for the bacterial infection under moderate use of antibiotics.

The safety of vehicle travel relies on good stability performance, making vehicle motion control a vital technology in vehicles. This paper focuses on investigating the impact of roll control on vehicle performance, particularly in terms of avoiding rollover and ensuring lateral stability. By introducing a feedback roll moment, the roll motion can be effectively controlled. The paper considers two roll reference generators: A static one aimed at zero roll, and a dynamic one based on the vehicle's lateral acceleration. The static roll reference generator enhances stability by employing a fixed reference, particularly beneficial during routine driving conditions. In contrast, the dynamic roll reference generator continually adapts the roll angle reference in response to real-time vehicle dynamics and driving conditions. These proposed reference generators can be paired with varying suspension systems — Static reference could be achieved using semi-active suspensions, while the dynamic one is integrated into advanced active suspension systems, offering heightened adaptability and performance. To address the roll control objectives, this paper proposes a novel sum of squares (SOS) integral polynomial tracking control. The proposed controller satisfies control bounds and considers control constraints during the design phase. The effectiveness and robustness of the proposed control scheme are evaluated through numerical simulations using a full vehicle nonlinear model in Matlab/Simulink. The results of these simulations are compared to super-twisting sliding mode and Lyapunov-based controllers.

In this paper, the authors address the attitude regulation problem of uncertain flexible spacecraft with unknown control directions and input disturbances. The major challenges of the problem include the concurrence of the unknown actuation sign and the unknown parameters in both the plant and the external disturbances, along with the impact of vibrations from flexible appendages. To overcome these challenges, the authors transform the conventional mathematical model of a flexible spacecraft to a multivariable strict-feedback normal form and adopt a systematic approach within the framework of nonlinear output regulation. To solve the attitude regulation and disturbance rejection problem, the authors introduce a nonlinear internal model candidate to convert the problem into a stabilization problem for an augmented system. Then, a Nussbaum function-based stabilizer is designed to handle unknown control directions and complete the design. Simulation results are provided to show the effectiveness of the proposed controller.

文章研究了符号有向图下,由一阶和二阶动力学智能体组成的异质多智能体系统的镇定性问题.利用Laplacian矩阵和图理论知识进行分析,分别针对一阶和二阶动态智能体设计相应的协议.基于文章提出的分层理论,通过对控制参数的设计,利用结构平衡的独立强连通分量(SBiSCC),给出了在通信拓扑下一阶-二阶异质系统实现镇定的充要条件.最后,文章给出了几个仿真验证理论结果.

文章对具有随机丢包的多智能体系统,研究了集中式状态估计问题.利用服从伯努利分布的随机变量描述传感器的测量数据传输给数据处理中心的过程中的丢包现象.首先,针对融合中心每时刻知道数据包是否丢失情况下,设计了线性最小方差意义下的最优集中式状态滤波器,滤波增益要求实时计算.为了减小在线计算负担,又设计了一种滤波增益依赖丢包概率的次优滤波器,并分析了算法的稳态特性.其次,针对融合中心每时刻不知道数据包是否丢失情况下,设计了线性最小方差意义下的依赖丢包概率的最优集中式状态滤波器,分析了算法的稳态特性.最后,比较了所提出的三种滤波算法的估计精度和计算负担,仿真例子验证了算法的有效性.

文章使用文本向量化方法将业绩说明会文本数字化,在此基础上分析上市公司高管是否策略性选择语调以及投资者对此做出的反应.首次将管理层语调提炼为市场语调,行业语调和公司语调三个维度.研究发现,业绩说明会上管理层的行业语调比公司语调明显负面,表明高管会根据自身的需求对语调进行策略性的安排;公司的净正面语调在长窗口期对股价上涨具有显著预测能力;在市场和行业语调处于平均水平情况下,投资者能通过分析市场语调和高关注度公司的公司语调获得超额收益.文章证明上市公司业绩说明会的文本具有信息含量,并且为管理层语调分析提供了新的视角;同时在中国高度依赖语境的文化背景下,为投资者获取、解读信息能力提供了新的证据.

高质量发展和“双碳”战略目标要求兼顾经济收益和环境成本. 跨国投资在推动全球产业链供应链调整的同时, 也带来属权经济收益分配和属地碳排放责任划分的争议. 本文基于区分内外资企业的国际间投入产出表, 采用反事实和情景分析方法探讨投资布局调整引致的全球价值链结构变动及其对中国国民收入和碳排放的影响. 研究表明: 2005-2016年全球价值链结构变动对中国国民收入和碳排放的累计正向贡献分别为15.23%和20.50%; 以2016年为基准, 若所有OECD (organization for economic co-operation and development) 经济体均撤走在华投资, 其引致的产业迁出将使得当年中国国民收入下降8.37%$\sim$8.71%, 生产侧碳排放下降12.32%$\sim$12.88%, 单位减碳的国民收入损失约为800美元; 若在此过程中, 中国能积极参与并主导全球产业链向欠发达地区的转移, 单位减碳的国民收入损失约为700美元, 略小于发达经济体主导产业转移所带来的经济损失. 本文通过预判全球价值链结构变动的经济和环境影响, 可为推进高质量发展提供理论支撑和政策启示.

我国正处在产业结构升级的关键阶段, 扩大以数字技术应用为特征的新基建投资, 对推动产业结构升级具有十分重要的现实意义. 本文以我国2004-2021年的省级面板数据为样本, 实证检验了新基建投资影响产业结构升级的空间效应. 结果显示: 新基建投资会促进本省产业结构高度化转型, 且具有正向空间溢出效应; 新基建投资会抑制产业结构协调化转型, 但是这种负面影响在地区间不具有传染性; 新基建投资对产业结构升级的影响在不同基建类型和东中西部地区中具有异质性. 上述结论对我国抓准新基建投资方向, 提高资源配置效率并加快产业结构优化升级步伐有一定政策启示.

制造业结构的高质量转型是进一步激发节能减排潜能的关键. 为精准预测制造业结构调整的趋势, 本文以增长、就业、节能、降碳为多重目标, 以投入产出方程及碳达峰目标为主要约束条件, 构建制造业结构的多目标优化模型, 并利用基于双群体的协同进化框架求解, 得出如下结论: 在确保碳达峰的前提下, 制造业结构的调整能有效促进各目标之间的权衡、取舍及协调统一. 随着所占比重的持续增加, 通讯设备、计算机及其他电子设备制造业, 仪器仪表及其他制造业最终将成为在制造业中占比最大的两类行业. 制造业的低碳高质量发展不能简单地依赖于压缩高耗能的产能, 实现生产原料、生产过程、产品等的深度低碳化转型或结构优化才是关键所在.

本文探讨由银行与非银行金融机构发展与使用的两种金融科技创新对我国A股上市公司舞弊行为的影响. 基于2011年至2020年的面板数据, 研究结果表明, 两种金融科技均能通过增强企业内部控制水平与外部关注水平来抑制企业舞弊. 异质性分析表明, 两种金融科技的抑制效应在数字化转型较高、信息披露较低的企业中更为显著. 另外, 由于金融科技研发者的经营条件、策略、目标不同, 银行金融科技的抑制效应在所有企业中显著, 而非银行金融科技的抑制效应则仅在高风险企业中显著. 区分企业舞弊类型时, 两种金融科技对信息披露类、资金使用类以及其他类舞弊行为造成了显著的抑制效应. 本文进一步分析发现银行金融科技与非银行金融科技的应用效果之间存在复杂的互动关系. 具体地, 银行金融科技的抑制效应在非银行金融科技发展较弱时显著, 非银行金融科技的抑制效应则在银行金融科技发展较强时显著. 通过同时纳入两种金融科技及其交互项, 两种金融科技在资金使用类与其他类中体现出显著的协同抑制效应. 最后, 本文的结果还表示两类金融科技的协同发展有可能会带来潜在的风险. 综上所述, 本文在识别金融科技发展对企业舞弊行为影响的基础上, 凸显了不同类型金融科技的“共性”特征与“个性”差异, 强调银行金融科技和非银行金融科技之间潜在的未来合作机会, 并指出金融科技发展过程中的潜在风险.

创业是缓解社会就业压力的关键手段之一, 也是保障经济中高速增长的长期动力. 数字普惠金融的深入发展激发了创业活力, 但其是否能够有效提高创业质量仍是值得探究的话题. 本文利用中国家庭金融调查(CHFS)数据研究发现, 数字普惠金融对于提升家庭创业绩效具有积极影响. 进一步分析表明, 优化创业外部环境, 包括改善地区信用环境、提升地区创新水平以及推动市场一体化进程等, 是数字普惠金融提升家庭创业绩效的重要途径. 此外, 基于创业主体特征以及地区特征的差异性, 本文发现数字普惠金融对创业绩效的影响在中高金融素养家庭、异地家庭及更发达地区家庭中效果更加显著. 本文研究对于进一步推动数字普惠金融发展, 更好地提升创业发展质量具有一定的参考意义.

在金融科技发展的背景下, 本文从金融大数据复杂特征入手, 阐述了使用多源数据信息辅助目标任务的重要作用, 从多源数据的角度解释了迁移学习技术对处理数据异质性的重要性, 并对迁移学习技术相关概念和方法进行梳理和综述, 包括数据驱动和基于模型的迁移学习方法. 此外, 本文提出了基于广义矩估计(GMM) 的迁移学习方法的统一框架, 给出有效的迁移学习的算法, 并将所提出方法应用于多源数据下基于风险价值(VaR)和期望分位数(expectile)的风险度量. 然后, 在银行个人信用评估场景下模拟了样本量不足和样本不平衡两种情况, 测试了三种迁移学习方法的预测精度, 并分析了筛选资源域信息对提高估计精度的重要作用. 最后, 描述了更多迁移学习在金融领域的应用场景与发展前景.

针对具有输入死区的柔性关节机械臂随机系统,提出了一种基于指令滤波技术的模糊自适应控制方法,实现了系统输出对期望轨迹的跟踪控制. 首先,利用指令滤波技术解决了传统反步法固有的“计算复杂性”问题,引入误差补偿机制消除了滤波误差对系统控制精度的影响. 然后,用模糊逻辑系统处理系统中的不确定项和随机扰动, 克服了随机扰动的影响,改善了系统的控制效果. 最后, 考虑系统具有输入死区的情况,通过反步控制方法构造了控制信号, 克服了输入死区对系统性能的不利影响.稳定性分析证明了所提出控制策略在具有输入死区的柔性关节机械臂随机系统中的有效性,并用Matlab仿真加以验证.

为了考察重大经济或政治等事件对金融市场间相依性造成的影响,文章构建了一种允许变量间相依系数服从高维机制转换过程的因子隐马尔可夫Copula模型(FHM-Copula),该模型能够捕获重大事件对相依性带来的不同程度、不同方向、不同持续时间、瞬时或长期的外部冲击.实证研究中,文章基于FHM-Copula模型分析了中国与其他金砖国家股票市场间的动态相依性.研究结果表明,FHM-Copula模型能够有效地识别美国次贷危机、欧债危机、中国股灾、中国接任金砖轮值主席国和新冠肺炎疫情等重大事件对中国与其他金砖国家股市间相依性造成的外部冲击.文章的工作不仅为金融变量间的动态相依性研究提供了基于信息冲击视角的理论分析框架,同时也为投资者和政府监管部门在投资决策和风险管理方面提供了参考.

近年来, 由于半参联合可导出风险模型在风险价值(VaR)和预期损失(ES)的联合统计建模与预测方面的优越表现, 其已在金融计量领域引发了广泛关注. 文章首次从非对称拉普拉斯分布的视角出发, 研究了一类基于该分布的半参非对称联合可导出风险模型的统计性质与风险预测表现. 与已有的半参联合可导出风险模型不同的是, 该模型假设资产收益的条件分布服从基于VaR和ES的非对称拉普拉斯分布, 考虑了金融市场的典型非对称特征, 将VaR和ES看作是由包含非对称特征的收益率条件标准差过程与待估参数所组成的动态结构, 实现了VaR与ES的联合统计建模. 基于该模型结构, 给出了其拟极大似然估计方法, 并在一定正则条件下建立了该估计的一致性与渐近正态性定理. 随后, 多种情况下的数值模拟结果证实了该估计的有限样本性质以及该模型在预测样本外向前一步风险的有效性. 最后, 实证研究显示所提模型在预测向前多步VaR与ES上的表现最优.

作为推动产业结构转型升级、促进经济高质量发展的主要手段, 产业政策在国民经济发展中一直扮演着重要角色. 本文基于“九五”至“十一五”时期省级地方政府五年规划文本数据和中国工业企业微观数据, 构建一个交错型DID识别策略, 实证分析了地方重点产业政策对企业全要素生产率的影响. 研究发现: 地方重点产业政策能够通过成本效应(财政补贴、税收减免、低息贷款)和竞争效应显著提升企业的全要素生产率水平, 该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立. 进一步的分析表明, 地方重点产业政策的制定和实施方式均会对产业政策的效果产生重要影响, 结合地区比较优势制定以及分散化实施的地方重点产业政策效果均更好. 本文的研究为产业政策对企业生产率的影响提供了中国经验上的证据, 从而为政府更好地制定和实施产业政策、促进经济高质量发展提供有益借鉴.

基于多国面板数据, 采用双阈值变量面板模型分析在不同经济环境阶段, 物质、人力和技术投入对经济增长的差异性影响. 研究发现要素投入对经济增长的影响机制存在着显著的通货膨胀和经济增速双阈值效应. 当经济处于高通胀低增速区间时, 需要防范经济进入衰退阶段, 而后疫情时代全球经济增速普遍下滑, 因而控制通胀的过度升高, 成为稳定经济、调节市场的重要举措之一. 并且双阈值效应会根据国家发展程度呈现出异质性, 发展中国家的双阈值相对较高, 且经济增长仍以依靠人力投入为主, 高通胀低增速区间对其经济持续发展最为不利; 而发达国家的双阈值普遍偏低, 处于双高区间的经济增长模式对于发达国家而言存在较高风险, 现阶段控制通胀是发达国家最需要关注的问题.

融资约束被广泛视为制约企业创新的关键因素, 但缓解融资约束是否一定能促进企业创新却有待探讨. 有鉴于中国金融体系以银行信贷为主体, 本文主要考察信贷扩张能否显著促进企业创新并分析其机制. 利用2015年“取消存款利率上限”政策的实施作为信贷扩张的外生冲击, 本文构建双重差分模型进行实证检验, 分析显示政策实施带来的银行存款竞争效应使得民营企业相对于非民营企业获得的贷款规模显著增加, 然而企业在获得额外信贷资源后其创新投入和产出无显著变化. 上述结果在高新技术企业与战略新兴企业等具有较大创新需求的样本中保持不变, 对各地知识产权保护程度也不敏感, 并且与企业获得的贷款期限结构无关. 进一步分析发现, 企业在信贷扩张后配置了更多金融资产, 特别是短期金融资产, 说明创新主观意愿不足更可能是信贷扩张并未带来企业创新增加的原因. 本文研究揭示促进企业创新不能仅仅依赖于信贷扩张, 而应结合创新驱动战略, 改善创新环境并减少企业短视行为, 通过提升创新相对回报来促进企业乐于创新.

文章借助拓扑图从点图到线图的转换,研究了矩阵权重下多智能体系统的边能控性, 其中动态发生在边上. 首先,从图论的角度对线图的关联矩阵进行了定量分析,给出了线图关联矩阵的秩与连通分量个数之间的关系,进一步得到线图拉普拉斯矩阵零特征值的代数重数与连通分量的个数也存在一定的联系.其次, 在领导者-跟随者结构模型下,得到了多智能体系统边可控时需要满足的两个条件. 此外,根据规范变换的定义,将矩阵权重结构平衡下的符号线图变换为不含负边的无符号线图. 结果表明,变换前后线图的可控性是等价的. 最后,分析了线图可控性与点图可控性之间的关系. 得到当点图结构不平衡时,线图的可控性等同于点图的可控性.

在复杂的系统中,资源分配和系统内部交互是研究系统创新效率时需要重视的因素,但在以往的相关研究中并没有考虑到系统内部之间的相互反馈作用.基于此文章拓展了三阶段共享网络DEA模型,将系统内部子系统间存在的互馈作用纳入模型研究范围,证明了系统有效的充分必要条件, 定义了系统有效和阶段有效.对54所中国高等院校的知识创新效率进行测度,将知识创新系统分为知识生产阶段和知识应用阶段,对比了不同阶段侧重方法(GP1: 侧重第一阶段; GP3:侧重第三阶段)的差异, 研究结果表明: 不存在系统有效的DMU; 相较于GP3,GP1会低估知识应用效率, 且会降低各DMU知识生产效率的区分度.文章还针对不同特性对各样本高校展开分析, 并给出相关政策、措施建议.

柱形代数分解是半代数系统求解和实量词消去的基本工具. 实际求解过程中, 不同变元序的选择对柱形代数分解的效率影响重大. 目前已有的启发式或机器学习择序的方法基本都建立在多项式系统的支撑集是影响变元序的决定因素这一隐含假设上. 文章首先通过设计同支撑集变系数的实验对这一假设进行了检验, 实验表明支撑集确实是影响最佳变元序的重要因素但并非唯一因素. 针对同支撑集变系数的柱形代数分解最佳择序问题, 文章设计了基于强化学习的择序方案, 四变元的实验表明该方案可以突破已有方法只依赖支撑集选择最佳变元序准确率的上限. 另外, 针对多达二十万亿可选序系统的实验表明, 该方案远优于传统的启发式方法. 同已有的针对较少变元的监督学习择序方案相比, 该强化学习方案克服了变元增多导致序数量组合爆炸时获得高质量标记数据的困难.

制件设计(“数字化”),性能优化(“优化化”),工艺仿真(“仿真化”)是3D打印过程的三个重要模块.“数字化”是指将设计图纸/预加工实物,通过图像/视频/扫描等处理手段,转化为可编辑的数字化制件.“优化化”是指在数字化的制件上施加力学,热学等物理场约束,提高制件性能.“仿真化”是指根据优化化的制件模拟真实制造场景的物理工况,进行加工过程中的物理化学变化的数字仿真和孪生建模仿真.本研究旨在介绍基于相场模型框架下的特定工艺3D打印设计-优化-仿真建模与算法研究.在“数字化”模块中,我们将针对计算机辅助设计常见的数据类型,介绍相应的三维重构模型,修补模型以及轻量化支撑结构设计模型.在“优化化”模块中,我们将介绍系列多尺度,多物理场,多材料耦合的拓扑优化问题及相应的求解方法.在“仿真化”模块中,结合3D打印参数和工艺,我们介绍宏观(相变)-微观(晶界)尺度耦合的熔融沉积成型(FDM)工艺仿真方法,以及基于激光-热-流-固等物理场耦合理论的选择性激光熔化(SLM)工艺的仿真方法.基于相场模型框架下的设计-优化-仿真研究方法将有助于缩短产品开发周期,提高设计效率,为实现3D打印制件质量溯源和根因分析提供理论依据和算法支撑.

绿色发展涉及面广, 涵盖范围大, 利益诉求差异性使得政府、企业和金融机构三方在以自身利益最大化为目标的博弈中无法达成有效共识. 本研究基于绿色偏好视角构建三方演化博弈模型, 分析了绿色监管、绿色转型和绿色债券投资行为决策之间的相关性. 研究发现, 政府、企业和金融机构的绿色偏好大小对绿色发展存在不同影响. 企业绿色偏好对绿色转型起决定性作用. 首先, 当企业的绿色偏好较大时, 即便政府不进行绿色监管或金融机构不投资绿色债券, 企业仍然会进行绿色转型生产. 而企业绿色偏好较小时, 会出现政府做出绿色监管决策但不产生政策效应的现象. 其次, 当企业的绿色偏好大小处于特定区间, 而金融机构和政府的绿色偏好较大时, 存在绿色转型和绿色债券发行同时成功或同时失败两种可能. 最后使用数值模拟方法验证了本文主要结论.

本文构建中国分省——世界多区域嵌套投入产出表, 从省级尺度测算中国对欧盟出口隐含碳排放, 并利用结构分解分析进一步研究隐含碳变动的驱动因素. 结果显示, 2017年中国对欧出口隐含碳排放为2. 49亿吨, 相当于中国碳排放总量2.45$\%$;隐含碳的省级分布差异明显, 江苏、广东、山东、河北、浙江、辽宁和内蒙古这七个千万吨以上的省份合计占56$\%$;与欧盟碳边境调节机制直接相关的基础金属、金属制品、非金属矿物制品、化工业四个行业对欧出口隐含碳为2144万吨, 占中国对欧出口隐含碳9$\%$. 从2012年到2017年, 中国对欧出口隐含碳减少了1662万吨, 12个省份对欧出口隐含碳增加, 18个省份实现减少;生产结构效应或直接碳强度效应是绝大部分省份隐含碳变动的首要驱动因素. 本文的研究结果可为中国管理隐含碳及未来应对欧盟碳边境调节提供一定的参考.

“输煤转输电”对于改善能源受端地区生态环境和减少煤炭消费具有重要作用, 但现实中却陷入困境. 本文基于“三西”地区向京津冀地区“输煤转输电”实践, 利用多区域CGE模型定量分析了“输煤转输电”对二者的环境、经济和社会效应. 发现当前“输煤转输电”能源输送转型困境的根本症结在于能源送端与受端地区之间利益失衡, 即京津冀地区大气环境获益而“三西”地区却遭受大气环境和经济双重负面冲击. 本文结合“十四五”大气环保目标, 得出2021——2025年“三西”地区向京津冀地区“输煤转输电”的年均增长合理区间为[14%,27%], 提出对两地区开展联合大气治污的环保优化税率区间, 以及经济补偿和分配方案. 本文为摆脱“输煤转输电”转型困境提供了破解路径和方案参考, 有助于京津冀地区顺利完成生态目标.

In the process of coal mine drilling, controlling the rotary speed is important as it determines the efficiency and safety of drilling. In this paper, a linear extended state observer (LESO) based backstepping controller for rotary speed is proposed, which can overcome the impact of changes in coal seam hardness on rotary speed. Firstly, the influence of coal seam hardness on the drilling rig's rotary system is considered for the first time, which is reflected in the numerical variation of load torque, and a dynamic model for the design of rotary speed controller is established. Then an LESO is designed to observe the load torque, and feedforward compensation is carried out to overcome the influence of coal seam hardness. Based on the model of the compensated system, a backstepping method is used to design a controller to achieve tracking control of the rotary speed. Finally, the effectiveness of the controller designed in this paper is demonstrated through simulation and field experiments, the steady-state error of the rotary speed in field is 1 r/min, and the overshoot is reduced to 5.8$%$. This greatly improves the stability and security, which is exactly what the drilling process requires.

This paper studies the periodic zero-dynamics attacks (ZDAs) in multi-agent systems without velocity measurements under directed graph. Specifically, two types of attack modes are addressed, i.e., infinite number and finite number of zero-dynamics attacks. For the former case, the authors show that the consensus of the considered system cannot be guaranteed. For the latter case, the dynamic evolution of the agents is investigated and it is found that only attacking the rooted agents can destroy the consensus. Then, a sufficient condition which quantifies whether or not the consensus value is destroyed is given, revealing the relationship among parameters of system model, filter and attack signal. Finally, simulations are carried out to verify the effectiveness of the theoretical findings.

This paper focuses on the state estimate for a class of systems with both process noise and measurement noise under binary-valued observations, in which the Gaussian assumption on the predicted density of the state is not required. A recursive projected filter algorithm with time-varying thresholds is constructed to estimate the state under binary-valued observations. The time-varying thresholds are designed as the prediction value of the measurement, which can provide more information about the system state. The convergence property is established with some suitable stability, boundedness and observability conditions. In particular, the estimation error between state and estimate is proved to be asymptotically bounded in the mean-square sense, whose upper bound is related to the variance of process noise. Finally, the theoretical results are demonstrated via numerical examples of first-order and high-order systems.

在数字经济时代, 数字货币的出现吸引了诸多投资者与研究者, 但其高波动性的价格特征, 为投资决策和风险评估提出了新的挑战. 为更准确地刻画这种特征, 本文提出基于指数衰减加权自举法的区间变量置信域构建方法, 进一步以此置信域的覆盖面积与尾部分位数作为评估数字货币市场波动率与尾部风险的新指标. 以比特币为例的实证结果表明, 首先, 相比于传统点值模型如指数加权移动平均模型, 区间变量置信域的覆盖面积能同时有效度量比特币价格的水平与极差的不确定性, 这增加了对日内价格波动的度量. 其次, 在分析尾部风险预测效果时, 相比于历史模拟法和指数加权移动平均模型预测的在险价值, 区间变量置信域生成的尾部分位数在条件覆盖率与非条件覆盖率检验上的表现更优. 此外, 本文提出的基于指数衰减加权的自举法更有效地刻画市场的非正态分布与时变性的特征. 本研究不仅为数字货币的波动分析贡献了一种新的统计工具, 而且为金融市场的尾部风险管理提供了新方法和新视角.

随着社交媒体的兴起, 其对上市公司财务透明度的影响日益受到关注. 本文旨在探讨社交媒体, 特别是东方财富股吧的发帖活动, 如何影响上市公司的财务造假行为. 借助东方财富股吧发贴数据, 通过构建关于财务造假被惩处的双变量probit回归模型, 本文发现股吧发帖数目与造假发生的概率成反比、与造假被发现的概率成正比, 即社交媒体可能起到抑制财务造假以及揭露财务造假的双重作用. 为了应对内生性问题, 本文使用了工具变量法. 进一步, 基于"造假三角(fraud triangle)"理论, 本文提出并验证了股吧发帖活动通过降低潜在造假机会和增加合理化造假难度来降低财务造假可能性的两条路径. 异质性分析揭示了负面帖子和高级用户发布的帖子在抑制财务造假方面更为有效. 本研究不仅丰富了对社交媒体如何在公司治理中发挥作用的理解, 也为监管机构如何利用社交媒体进行财务监管提供了借鉴.

随着我国劳动力成本上升以及资源环境约束的加剧, 叠加地缘政治冲突, 导致相关产业或生产环节向东南亚、南亚和墨西哥等新兴经济体转移. 其中, 印度的发展潜力备受关注, 全球产业链的"中国→印度转移模式"对中国的冲击与威胁更大. 为此, 本文构建了衡量产业向外转移对母国影响的事前量化模型, 设计了超长期、中长期和中短期三类情景, 采用反事实分析, 衡量了不同情景下印度承接中国产业转移对中国GDP和就业的影响. 研究结果表明, 我国产业向印度外移将产生巨大的社会经济冲击. 在超长期, 这一产业转移可能导致中国GDP降低15.6%, 从业人员总体收入下降16.8%, 同时减少就业人数1.1亿人, 在中长期、中短期的影响也较为显著. 分行业来看, 低研发强度和中低研发强度制造业在中短期和中长期视角下的转移对中国经济的影响都较大. 以计算机为代表的高研发制造业在超长期视角下的转移也对中国经济造成较大的负面影响. 本文的定量分析有助于预判未来产业布局变化对中国经济的冲击, 以提前布局应对策略. 结合中长期国际经济形势展望和国内区域经济、产业经济发展特征, 我们提出了三点政策建议, 为政府相关部门的决策提供科学参考.