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循环对角Toeplitz矩阵作为带状矩阵的一种特殊类型，在各个领域中都经常出现并应用.提出了一种计算具有Toeplitz结构的n阶循环2m+1对角行列式的高效数值算法，通过矩阵重排和划分以及线性变换，能够快速可靠地计算循环2m+1对角Toeplitz矩阵的行列式.为验证算法的正确性和计算性能，分别针对低阶和高阶Toeplitz矩阵进行了数值实验，并与Matlab内置函数计算结果进行对比.
一方面利用对称混合等周型不等式对平面上两凸域K_1,K_2的对称混合等周亏格Δ_2(K_1,K_2)进行上界估计，得到了平面上的逆Bonnesen型对称混合不等式.另一方面利用等周型不等式对n维凸体K的等周亏格Δ_n(K)进行上界估计，得到凸体的高维逆Bonnesen型不等式.
考虑由分数布朗运动驱使的不同随机散步下方程的参数估计问题，比较分数布朗运动的两种模型FBM和FBMINC模型.采用简单的随机散步来逼近布朗运动，从而得到随机散步衍生的分数布朗运动，建立fBm粒子追踪模型，并用此模型来研究在某个流速场中对不同Hurst指数产生的流体的轨迹.结果表明，改进后的FBMINC模型，虽然形式上与FBM模型有些改变，但最终模拟出的结果差别不大，说明FBMINC并没有背离FBM模型.改进后的FBMINC模型在运动轨迹的拟合准确度等多方面都优于FBM的模型.
市场经济的大环境目前处于平台期，各行各业的发展均处于艰难上升阶段，上市公司的存亡决定着千万家庭的收入，基于贝叶斯预测分析决策系统研究上市公司发展决策方案，探究贝叶斯后验分布下的最优公司发展决策方案并给出一些结论及建议.
针对零维多项式方程组，提出了基于“部分分离元”的有理单变量表示方法，可计算出每个“部分分离元”对应的有理单变量表示集，避免了传统分离元系数较大的问题，减小了有理单变量表示的系数，同时可计算出理想的准素分解.
以中国东北进京高铁沿线城市为对象，运用加权平均旅行时间、经济潜力等定量评估高铁开通前后沿线城市可达性及其空间格局.研究表明：(1)东北进京高铁使得沿线各省市可达性产生不同程度提升，高铁沿线东部和南部可达性改善程度强于西部和北部，整体呈现“东高西低，南高北低”的分异特征.(2)东北进京高铁推动了沿线区域空间格局演变和重塑，各种要素向高铁轴带集聚，形成以北京、沈阳、长春、哈尔滨等一、二线及外围城市构成的“核心—边缘”格局.时空距离成本的降低缓解三大城市群间要素交流壁垒，京津冀、辽中南、哈长城市群融入10 h经济圈，产生1+1+1>3的组合效应.东北进京高铁推动了若干高铁新兴城市的兴起，沿线区域内部呈现出“多中心”网络化发展态势.
研究在区域全面经济伙伴关系协定(Regional Comprehensive Economic Partnership, RCEP)框架下，采用全球贸易分析模型的量化分析方法，设定不同情景，模拟RCEP对数字服务贸易的影响，分析数字服务贸易壁垒降低后，对成员国经济增长、贸易条件及福利水平的多维度影响，并对通讯、保险、金融等分行业效应展开深入探究.结果表明，RCEP成员国GDP年均增长2%,社会福利增3%,数字服务贸易增15%,各行业也有显著增长，如通信服务业产出增长20.0%(±1.2%).同时，不同程度的壁垒削减对各国及行业影响各异，如澳大利亚、新西兰在特定削减比例下GDP增长显著，东盟部分行业也有明显增长.此外，研究还发现数字服务贸易壁垒降低对RCEP成员国有正向作用，对非成员国可能产生负面冲击.综上建议加快推动RCEP未生效国家加入，支持不发达国家，促进区域经济协调发展，促进区域数字服务自由化与跨境合作，提升成员国经济竞争力与可持续发展能力.
由于财务数据具有动态不平衡特性，安全系数较低，使得其极易受到窃取或篡改，如不及时发现或预警，将会使整个财务系统暴露在风险之中.为此，提出基于集成算法的动态不平衡财务风险预警模型构建方法.首先，分别对随机森林算法和梯度提升决策树展开分析，并将二者集成，构建财务风险预警模型，利用该模型对动态数据集中的6个1级指标和50个2级指标分别展开训练，将训练结果与错分代价综合考虑分析，实现对动态不平衡财务数据的风险预警.将所提方法与另外两种算法展开对比实验测试，结果表明，所提方法可取得非常理想的分类精度，针对企业动态不平衡财务数据可实现精准预警
近年来，随机排列集(Random permutation set (RPS))理论的提出吸引了许多学者对其进行探索.该理论从集合的角度对信息进行处理和融合，从而实现对有序信息不确定性的研究.然而，随机排列集理论中的组合规则在处理冲突信息时存在局限性，利用理论中现有的算法做决策时，会出现反直觉的结果.为了解决这些问题，提出了一个基于Symmetric Renyi-Permutation (SRP)散度和随机排列集熵的融合算法.该算法首先通过SRP散度计算RPS的差异并进行加权得到子集，以充分考虑每个有效RPS对融合结果的影响.然后为了降低有序性信息的不确定性，对子集的熵进行计算确定融合所用的最终加权子集，然后做出决策.实验结果表明，该算法解决了有序信息冲突的问题，并且具有较高的准确率.
企业债券信用评级作为金融风险定价的核心环节，传统方法在复杂关联风险量化方面存在显著局限.据此提出了基于异构图神经网络(HGNN-CR)的评级预测框架，实现跨企业、行业与政策的多模态风险传导建模.首先，构建融合财务指标、供应链拓扑及政策语义的异构图结构，设计异构特征投影层解决节点属性异质性问题；其次，提出动态元路径融合机制，通过多头图注意力网络自适应捕捉关键风险传导路径；最后，构建距离感知损失函数强化评级误判代价的量化控制.在2018～2023年中国企业债券数据集上的实验表明：该模型加权F1-score达0.802,较最优基准(HAN)提升6.8%,尾部风险检测率(TRDR)提升至51.7%,跨级误判惩罚分(CEPS)降低25.3%.研究成果为智能化信用风险评估提供了可扩展的异构数据处理范式，对完善债券市场风险预警体系具有实践价值.
针对空气质量预测中监测数据的动态性以及BP神经网络训练的局限性等问题，依次提出Elman神经网络和SSA-BP神经网络来优化模型.首先基于空气质量数据的动态变化特征，通过构建Elman神经网络来优化BP算法，其优势在于增加的承接层可以作为延时算子来存储记忆信息，提升了动态数据处理的敏感度.其次利用麻雀搜索算法(SSA)优化BP网络，通过全局寻优获得最佳权阈值，避免了BP网络初始权阈值选取的随机性，解决了其局部极小化问题，并提升了网络收敛速度.最后以合肥市为例进行仿真实验，得出结论：SSA-BP神经网络的MAE、MSE、RMSE和MAPE四个预测评价指标最优，其次是Elman神经网络，最后是BP神经网络.说明上述两种优化模型为空气质量预测提供了新思路，具有一定的可行性.
土地利用变化是影响全球和区域碳排放的重要因素.通过对2000～2020年哈长城市群“三生空间”功能测度与碳排放时空格局演变的分析，为土地利用低碳化、发展绿色低碳经济及优化哈长城市群国土空间布局提供参考.选用土地利用数据和社会经济数据，结合直接、间接碳排放核算方法，研究哈长城市群县域尺度碳排放时空分布特征，并运用地理加权回归模型分析哈长城市群“三生空间”功能对碳排放量的影响.结果表明：(1)2000～2020年哈长城市群生产功能在平原地区处于较高水平；生活功能在中心城市较高；生态功能在山地、水域分布广泛地区处于较高水平.(2)从时间尺度来看，哈长城市群2000～2020年土地利用碳排放量先增加后趋于稳定，建设用地对净碳排放总量起主导作用.(3)从空间尺度来看，哈长城市群中东部松嫩平原及科尔沁沙地过渡地区是碳排放的热点区域，西部大庆市、东部张广才岭和长白山地区为碳排放的冷点区域.2000～2020年哈长城市群碳排放量具有与生产、生活空间趋于同向，与生态空间趋于异向的分布特征.(4)哈长城市群“三生空间”功能与碳排放量存在较强相关性，生产功能与碳排放为正相关关系，生态功能与碳排放为负相关关系，生活功能在研究区内大部分表现为正相关.
探究黑龙江省植被总初级生产力(GPP)的时空变化特征，基于MOD17A3H数据和气象数据，采用趋势分析、相关性分析及Hurst指数等方法，分析了2000～2022年黑龙江省植被GPP的时空分布格局、变化趋势特征、与影响因子间的响应关系及未来变化趋势.结果表明：(1)近23a来黑龙江省植被GPP的平均值和最大值的变化趋势基本一致，均呈平稳增长趋势.黑龙江省中南部地区主要是呈现增长趋势的集中区域，显著性整体上由中部向南、北部呈逐渐降低趋势.(2)近23a黑龙江省植被GPP均值介于0～1384.08 gC/(m~2·a),平均值为789.07 gC/(m~2·a),空间上植被GPP呈现东西低、南北高的分布格局.(3)气温与降水均与黑龙江省植被GPP有较高的相关性.(4)未来黑龙江省植被GPP整体变化趋势以反向持续变化为主，74.69%的区域发展趋势可能向退化的恶性方向发展，可能向改善的良性方向发展的区域仅占23.07%.
<正>《哈尔滨师范大学自然科学学报》是哈尔滨师范大学主办的自然科学综合性学术期刊(双月刊,国内外发行)。中国标准连续出版物号:ISSN10000.36172。一、投稿要求1.稿件要求论点明确,论据充分,数据可靠,图表清晰、文字流畅,每篇论文5000字为宜,文章要求为word文档,word版本不高于2007版为宜。文中公式输入必须用word自带公式编辑器。