1) one dimensional lean contact process
一维有偏接触过程
1.
In this paper, the estimation of the critical value of one dimensional lean contact process is studied.
利用对偶方法及用构造 ≠v0 的不变测度的办法给出了一维有偏接触过程的估
2) contact process
接触过程
1.
A mean field limit of the contact process in a random environment with large range;
随机环境中长程接触过程的平均场极限
2.
In this paper,a stock price model is constructed by applying contact process theory.
引入接触过程的理论,并由此构造股票价格模型,在此基础上构造了一个停时序列,通过对此停时序列及接触过程上临界状态与下临界状态,来研究股票价格的波动性质,推导出股票价格的特征函数收敛于levy过程相应的特征函数,从而说明了股票价格分布函数的收敛性质。
3.
The relation of the contact process to the Ising model by coupling is studied.
利用耦合的技巧，建立了Ｉｓｉｎｇ模型与基本接触过程的联系，并由此来估计二维和三维基本接触过程的临界值，它们分别是：１／３≤λ（２）ｃ≤３。
3) 3-D frictional contact problem
三维有摩擦接触
4) finite-dimemsional contact elements
有限维接触元
5) 3-D contact finite element
三维接触有限元
1.
Finally,we have used the 3-D contact finite element method to examination the intensity of dovetails and wheel rim which has designed,and have obtained the good effect of the practical application.
且对已设计的叶根轮缘进行三维接触有限元强度校核,同时推广到实际应用当中并取得了良好效果。
6) single-edged contact processes
单边接触过程
补充资料：维纳过程
维纳过程
【维纳过程】描述股票价格变化的模型，最常见的要数维纳过程(WienerPr砚e吸，)。维纳过程是马尔可夫随机过程的一种特殊类型。在物理学上维纳过程被用来描述粒子在遭受大量微粒的撞击之后的运动形态，有时候这种受撞后的粒子运动形态被称作“布朗宁运动”(Browni朋枷tion) 一个变量Z的变化，如果遵循维纳过程，我们就可以通过考察该变量在很小时间区间里的价值变动来理解它的特征。将时间区间定义为△t，将变量Z在时间区间△t中的变化定义为△z。如果变量Z的变化遵循维纳过程，那么△:就有两个基本特征。 特征1。△z和△t之间的关系可由下述方程式表示 △z=。了压飞(r)式中。表示从标准正态分布中的一种随机抽取。这里，标准正态分布是指平均值为零，标准偏差为1 .00 特征2。任意两个不同时间区间内的△z值都是互相独立的。 由特征1，我们可知△z是具有以下特征的正态分布: △z的平均值:零， △z的标准偏差:了画…， △z的方差:△t 椒正2则意味着变量Z遵循马尔可夫过程。 接下来，我们考虑当变量Z的价值在较长的时期T内有所增加时的情形。这种情况可以用符号表示为Z(T)一Z(0)。也可以将变量Z在T期间内的价值增长看成是N个时间区间，每一区间为△t的价值增值的总和，即 Z(T)一z(o，=i氢。i画(2，其中。i(i二1，2..·…N)是从标准正态公布中的随机抽样。由特征2可知，这N种随机抽取。。都是互为独立的。由方程式(2)，我们还可以知道，Z(T)一Z(0)是具有如下特征的正态分布:[Z(T)一Z(0)]的平均值:零〔Z(T)一Z(0)」的方差:N△t二T〔z(T)一z(o)]的标准偏差:行这一结果是以下述正态分布的著名特征为基础的:如果变量Y等于N个互为独立的正态分布变量x。(1(i‘N)的加总之和，则Y本身也是正态分布的。Y的平均值等于X‘个平均值之和。Y的方差等于茂个方差之和。 因此，在时间长度为T的时期中，就其中任一时间区间△t，如果变量值的增加遵循维纳过程，那么变量的变化按正态分布，其特征为:平均值等于零;标准偏差等于行。现在，140中国金融大百科全书·下编我们应该理解为什么要将△:定义为。和丫石王的乘积，而不是定义为。与△t的乘积了。对独立正态分布而言，方差具有可加性;但标准偏差就不具有可加性。因此，在定义随机过程时，合理的做法是将方差变化而不是标准偏差变化视为与相应的时间区间的长度按比例变化。
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参考词条