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随机微分方程的适定性及微分方程参数的贝叶斯估计方法

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-25页
    §1.1 问题的研究背景第10-15页
    §1.2 预备知识第15-25页
第二章 随机薛定谔方程解的爆破第25-44页
    §2.1 局部适定性第25-27页
    §2.2 特殊初值的爆破第27-32页
    §2.3 一般初值的爆破第32-44页
第三章 随机薛定谔-泊松方程组解的适定性第44-67页
    §3.1 局部适定性第44-61页
    §3.2 整体适定性第61-67页
第四章 微分方程模型中常值参数的估计第67-86页
    §4.1 贝叶斯惩罚B样条法的一般理论第67-69页
    §4.2 线性方程组中参数的估计第69-77页
    §4.3 Lotka-Volterra模型中参数的估计第77-86页
第五章 流行病模型中参数的估计第86-96页
    §5.1 Kermack-McKendrick模型中参数的估计第86-93页
    §5.2 HCV模型中参数的估计第93-96页
第六章 微分方程模型中时变参数的估计第96-114页
    §6.1 时变参数估计的一般理论第96-98页
    §6.2 HIV模型中时变参数的估计第98-105页
    §6.3 两种估计方法的比较第105-114页
总结和展望第114-116页
参考文献第116-124页
致谢第124-125页
在学期间公开发表(投稿)论文情况第125页

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