Frailty models based on Lévy processes

SCIENTIFIC JOURNAL OF TAN TRAO UNIVERSITY, 2020

Bằng cách thêm vào các phổ hạt mới của các lepton, mô hình inter Zee được giới thiệu gần đây đã giải thích tốt các dữ liệu thực nghiệm về khối lượng neutrino và vật chất tối. Chúng tôi sẽ chỉ ra rằng mô hình này hứa hẹn dự đoán các tín hiệu mới của Higgs boson, rã h --> Zy mà đã bị chặn trong các mô hình trước. Đóng góp bậc một vòng sẽ được tính trong chuẩn unitary. Dựa trên số liệu quan sát thực nghiệm, chúng tôi tìm tỷ lệ rã nhánh của quá trình rã h --> Zy . Giá trị bề rộng rã nhánh thu được có thể nằm trong khoảng giá trị mong đợi, các vùng không gian tham số phù hợp thỏa mãn dữ liệu thực nghiệm cũng sẽ được chỉ ra.

Tạp chí Khoa học

Da Prato . Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một điều kiện cần cho tính viable của một phương trình vi phân hàm ngẫu nhiên impulsive liên kết với chuyển động Brown phân thứ với tham số Hurst Từ khóa: chuyển động Brown phân thứ; phương trình vi phân ngẫu nhiên; tính viable

ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis, 2003

2021

Received: 27/7/2021 This paper proposes an approach for handling linguistic words directly to develop an evolutionary method for designing fuzzy rulebased systems interpretable in Tarski et al.’s sense and scalable to solve dataset regression problems. This interpretability requires that the constructed fuzzy multi-granularity structures representing the currently used word sets of dataset’s attributes must be the isomorphic images of their respective semantic word sets’ structures. Furthermore, in practice, human domain knowledge are accumulated and grown over time, leading to the requrements of expanding the currently used word sets to solve their encountered problems more effectively. It suggests studying behaviors of fuzzy rule-based systems when allowing the currently used word sets of dataset’s attributes to grow while requiring the already constructed fuzzy sets based semantics of the existing linguistic words are reused. Experiments were conducted with 15 regression datasets...

Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXD, 2020

Bài báo này đề xuất một lý thuyết biến dạng cắt bậc cao hai biến để phân tích ứng xử tĩnh của dầm composite. Trường chuyển vị của bài toán được rút gọn từ lý thuyết biến dạng cắt bậc cao ba biến bằng cách sử dụng phương trình cân bằng tĩnh học. Phương trình chủ đạo được thành lập từ phương trình Lagrange. Lời giải Ritz, với hàm xấp xỉ là hàm số mũ cơ số Napier, phù hợp với các điều kiện biên khác nhau được đề xuất để giải bài toán. Sự hiệu quả của trường chuyển vị đề xuất và hàm xấp xỉ Ritz mới được phân tích, đánh giá. Các ví dụ số được thực hiện để khảo sát độ hội tụ của lời giải và so sánh với các nghiên cứu trước. Ảnh hưởng của điều kiện biên, hướng sợi, tỷ số chiều dài/chiều cao dầm, đặc biệt là biến dạng cắt đến chuyển vị và ứng suất của dầm composite lớp được khảo sát và bình luận chi tiết. Từ khóa: dầm composite; lý thuyết biến dạng cắt bậc cao; phương pháp Ritz; phân tích tĩnh; rút gọn trường chuyển vị.

IFAC Proceedings Volumes, 2005

2011

Phương pháp sơ đồ mạng lưới PERT. DSpace/Manakin Repository. ...

Tạp chí Khoa học, 2021

Phương trình p-Laplace là một trong các phương trình được nhiều nhà toán học nghiên cứu. Đây là phương trình có nhiều ứng dụng trong vật lí và các ngành khoa học khác. Trong bài báo này, chúng tôi chứng minh một kết quả đánh giá gradient trong không gian Lorentz cho nghiệm renormalized của phương trình p-Laplace dữ liệu độ đo trên miền Reifenberg với giá trị p gần 1. Để chứng minh kết quả chính, chúng tôi sử dụng kĩ thuật good-λ được nghiên cứu trong nhiều bài báo gần đây. Cụ thể, chúng tôi kế thừa các kết quả về bất đẳng thức Hölder ngược và đánh giá so sánh giữa nghiệm của bài toán ban đầu và nghiệm của bài toán thuần nhất trong bài báo (Tran, & Nguyen, 2019c) để chứng minh bất đẳng thức gọi là good-λ. Đặc biệt, chúng tôi xét giả thiết bài toán trên miền Reifenberg để thu được đánh giá tốt hơn trong bài báo (Tran, & Nguyen, 2019c).

Journal of Statistical Physics, 2015

IEEE Transactions on Neural Networks, 1999