汪红初

作品数：8被引量：11H指数：2
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供职机构：华南师范大学数学科学学院更多>>
发文主题：LMI方法英文LYAPUNOVLIAPUNOV函数M矩阵更多>>
发文领域：理学经济管理文化科学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《运动科学与健康研究》《数学物理学报（A辑）》《经济数学》《应用数学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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递增负荷运动引起优秀跆拳道运动员疲劳和运动决策能力下降的肠道菌群机制研究
《运动科学与健康研究》2025年第1期7-21,共15页朱玉萍 陈雪莲 汪红初 汪毅 宋刚 
重庆市研究生科研创新项目(CYS22175)。
目的:探究急性递增负荷运动引发疲劳时,男性跆拳道运动员运动决策的变化特征,以及肠道菌群与运动决策的关联。方法:将26名男性跆拳道运动员随机分为运动性疲劳组(TE组)和常规训练组(nTE组),递增负荷跑步诱导疲劳实验被用于执行运动员的...
关键词：递增负荷运动 运动性疲劳 跆拳道运动员 运动决策 肠道菌群 
浅析SAS软件教学中内容与形式的结合
《中小企业管理与科技》2011年第21期126-126,共1页汪红初 
SAS统计软件强大的数据管理和统计分析功能,在社会实践和科研领域得到了广泛地应用。熟练应用SAS软件成为统计师等专业技术人员的基本要求,也是各统计专业大学生应该掌握的基本技能。在教学过程中,根据SAS软件教学内容的特点,应适当地...
关键词：SAS软件 教学内容 教学形式 
有界时滞非线性随机微分方程解的振动性和非振性
《数学物理学报（A辑）》2010年第6期1457-1464,共8页汪红初 胡适耕 朱全新 
国家自然科学基金(10826095;10801056)资助
研究了一类非线性随机时滞微分方程解的振动性和非振性,其中设定时滞可变且有界.依据该方程漂移项和扩散项的性质,证明了通过选定适当的初值,方程依概率存在正解;同时,给出了方程解几乎必然振动的一个充分条件.
关键词：非线性 非振性 振动性 布朗运动 
基于LMI方法的多时滞随机神经网络的指数稳定性被引量：4
《数学物理学报（A辑）》2010年第1期42-53,共12页汪红初 胡适耕 
国家自然科学基金(10826095;10801056)资助
研究了一类具有多个时滞的随机神经网络的均方指数稳定性问题,应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了该系统解的指数稳定判别准则,最后通过数值举例阐述了结果的有效性.
关键词：指数稳定 线性矩阵不等式 Lyapunov—Krasovskii泛函 随机神经网络. 
随机Gilpin-Ayala竞争模型的稳定性(英文)被引量：3
《应用数学》2007年第2期408-414,共7页连保胜 胡适耕 汪红初 
Supported by the National Natural Science Foundation of China (1067108)
本文主要研究了一类随机Gilpin-Ayala竞争模型,它比经典Lotka-Volterra竞争模型更具一般性和实际意义.通过应用M矩阵的性质,得出随机Gilpin-Ayala竞争模型的稳定性的一些结论.
关键词：随机 Gilpin—Ayala 竞争模型 LIAPUNOV函数 M矩阵 随机微分方程 
腐败水平与反腐措施的随机动态模型分析被引量：2
《经济数学》2006年第4期370-379,共10页胡新明 唐齐鸣 汪红初 
腐败经济理论主要从微观和宏观两个层面展开.在现有文献中,有关腐败的规模大小、衡量指标、变动状况、对社会经济的影响等宏观层面的研究较多,对腐败影响因素的分析则相对较少,且分析模型多为静态或确定性动态模型.而腐败问题研究的根...
关键词：随机动态模型 腐败水平 反腐措施 
生产性公共开支、贪污和内生经济增长:一种新的考虑(英文)
《应用数学》2005年第3期455-460,共6页汪红初 胡适耕 
在一个连续时间的随机内生增长模型中,我们扩展讨论了在预防性储蓄存在时,个人贪污和反贪污行为对经济增长的影响.在我们的框架下,只要适当地调整政策参数,可以得到福利最优和增长最快一致的贪污水平.同时,我们分析了个人决策与社会计...
关键词：贪污与反贪污 生产性公共开支 内生增长 
寿命不确定性、生育率与随机经济增长被引量：2
《华中科技大学学报（自然科学版）》2005年第3期96-98,共3页汪红初 胡适耕 周晓阳 
国家自然科学基金资助项目 (70 2 710 6 9) .
在生育率内生的情况下 ,引入寿命不确定性 ,建立生育率、死亡概率和经济增长率的随机动态模型 .在本文中的假设下 ,当风险厌恶系数足够大时 ,生育率关于死亡概率的函数曲线是倒U型的 ,经济增长率关于死亡概率的函数曲线则是U型的 ,此时...
关键词：内生生育率 死亡概率 边际抚养成本 死亡风险 
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