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非齐次树上连续马氏信源的若干强偏差定理

A Class of Strong Deviation Theorems of Continuous Markov Information Source on a Non-homogenous Tree
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摘要 通过构造适当的非负鞅,将Doob鞅收敛定理应用于几乎处处收敛的研究,研究给出了一类非齐次树上r重连续马氏信源熵密度的若干强偏差定理. Through constructing a non-negative martingale and applies Doob's martingale convergence theorem to the research of a .e .convergence ,a class of strong deviation theorems of the entropy density of r-ordered continuous Markov information source on a non-homogenous tree are given .
出处 《大学数学》 2015年第5期1-5,共5页 College Mathematics
基金 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2014051)
关键词 非齐次树 马氏信源 强偏差定理 non-homogeneous tree martingale Markov information source strong deviation theorem
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Yang W G.. A class of deviation theorems for the random fields associated with non-homogeneous Markov chains indexed by a Bethe tree, Stochastic Analysis and Applications, 2012, 30(2):220-237.

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