次线性期望下m-END序列加权和的几乎处处收敛性

利用Rosenthal不等式,讨论条件为■,■的次线性期望下m-END(m-extended negatively dependent)随机变量序列加权和的几乎处处收敛性.将经典概率空间中END序列加权和的几乎处处收敛性推广到次线性期望下m-END随机变量序列加权和的几乎处处收敛性.

次线性期望空间下END列Jamison型加权和的几乎处处收敛性

利用截尾的方法,考虑次线性期望空间下广义负相依(END)随机变量序列Jamison型加权和的几乎处处收敛问题,得到了次线性期望空间下END随机变量序列Jamison型加权和的几乎处处收敛性.将概率空间下END随机变量序列Jamison型加权和的几乎处处收敛拓展到了次线性期望空间下,推广了Jamison定理.

从依测度收敛到几乎处处收敛的教学设计探讨

结合教育部对师范专业认证的指标,以及多年从事实变函数的课堂教学经验,本文主要探讨对mE=∞和mE=∞时的依测度收敛的可测函数列,如何逐步引导学生添加合适的条件得到几乎处处收敛。通过此研究有助于引导师范生如何深挖教材,如何通过串联间知识点间的联系设计来试题,从而达到培养师范生教学技能。

蚁群算法的几乎处处强收敛性分析

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,已在很多组合优化问题中得到成功应用,但其收敛性分析还比较缺乏.以TSP问题来描述一类蚁群算法的数学模型,并通过对状态空间的分解和反射壁的构筑,从鞅理论角度论证了该类蚁群算法的几乎处处强收敛性以及能在有限步内收敛到全局最优解集,试图为蚁群算法的研究探索一条新的思路.

遗传算法的几乎必然强收敛性——鞅方法

遗传算法已有的收敛性分析大都是在概率收敛意义下考虑的且基于算法的遍历性分析 .这种收敛性分析不确保算法在有限步内收敛到问题的全局最优解且所获结果仅对带“杰出者记录策略”的算法有效 .该文首次尝试运用鞅论研究遗传算法的几乎必然强收敛性 ,证明一大类不带“杰出者记录策略”的遗传算法能以概率 1确保在有限步内达到全局最优解 .所获结果为遗传算法的实际应用奠定了理论基础 ,且所使用的鞅论分析方法为遗传算法研究提供了全新的分析工具 .

生物免疫遗传算法的几乎处处强收敛性分析及收敛速度估计

本文引入鞅方法和通过对免疫算子的研究,分析了生物免疫遗传算法所形成种群的鞅性质并由此得出了算法本身的几乎处处强收敛性结论.另外,还针对免疫优化算法的收敛速度展开研究,给出了结合算法参数的定量表达式,然后还就不同参数对算法收敛速度的的影响效果展开讨论,为明确如何更好改善算法效能的方向起到了一定的作用.

整体退火遗传算法的几乎处处强收敛性

本文通过鞍论来分析整体退火遗传算法收敛的特性 ,得出整体退火遗传算法几乎处处强收敛的条件 ∑∞n =1e-δ/Tn <+∞ ,并且给出其收敛率o 1N+N0 +(2 - cN0n - mN0n)e(Δ-δ) /Tn .

随机规划经验逼近最优解集序列的几乎处处上半收敛性

本文对随机规划经验逼近最优解集的几乎处处上半收敛性进行了研究。首先通过经验概率测度替代初始规划的概率测度得到随机规划的经验逼近模型,然后将带有约束的随机规划问题转化成与其等价的无约束的随机规划问题,最后利用上图收敛性理论,给出了随机规划经验逼近最优解集的几乎处处上半收敛性。本文采用的经验逼近方法可应用于研究随机规划统计估计问题的一致相合性、稳健性、极大似然估计的强相合性。

随机序列最大值与最小值联合之几乎处处收敛

证明了独立同分布随机序列最大值与最小值联合分布的几乎处处中心极限定理.

END随机变量序列加权和的几乎处处收敛性

文章主要讨论了同分布条件下END随机变量序列加权和在相关的矩条件和权系数条件下的几乎处处收敛性,并得到了在随机控制条件下的相应结果,该结果推广了独立随机变量序列和负相依随机变量序列几乎处处收敛性质的相应结果。

相协随机变量部分和的几乎处处收敛性和强大数定律

文章基于相协随机变量序列的Hajek-Renyi不等式和事件序列的Chung-Erdos不等式,利用Krone-cker引理和Borel-Cantelli引理,给出相协随机变量序列部分和的几乎处处收敛性和强大数定律型的结果,推广和改进了吴爱娟论文中定理2和定理3的结果。作为其特例,得到了独立情形下经典的Kolmogorov强大数定律。

密度函数上的几乎处处收敛(英文)

设{Xn,n≥1}为独立同分布随机变量序列,具有相同的分布函数F,记最大值为:Mn=max(X1,X2,…,Xn),本文得到了如下的结论:li mn→∞dnP(x<a-n1Mn≤x+dn-1h)=hG′γ(x)其中Gγ(x)=exp{-(1+γx)-1/γ},(γ∈R,1+γx≥0)为非退化的分布函数.

随机变量序列部分和的几乎必然收敛性

设{Xn,n>1}是任意的随机变量序列.胡舒合等在二阶矩限制下,获得了任意随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式,并给出了随机变量序列部分和收敛的强大数定律.本文利用胡舒合等获得的强大数定律,给出了随机变量序列部分和的一些几乎必然收敛性,并给出了结果在PA、NA和两两NQD序列场合下的应用.

■混合随机变量列的几乎处处收敛性(英文)

本文研究■混合随机变量列的几乎处处收敛性,获得了■混合随机变量列的强大数律,推广和改进了独立情形的相应结果.

Fourier-Laplace分析中用连续模给出的几乎处处收敛条件

讨论了用连续模给出的Fourier

A-收敛与几乎处处收敛

设A≡(ai)∞i=1■S+l1,其中,S+l1表示l1单位球面上的所有正向量构成的集合.Banach空间X中的序列(xn)称为A-收敛于x∈X,是指对任意的ε>0。

一类乘子算子的几乎处处收敛问题

确立了一类乘子算子几乎处处逼近的阶 ,并用于讨论Ces劋ｒｏ平均和广义Ｂｏｃｈｎｅｒ

几乎处处收敛、近一致收敛和依测度收敛之间的等价条件研究

研究了函数列的近一致收敛、几乎处处收敛和依测度收敛之间的关系,在此基础上给出了它们之间彼此等价的充分必要条件。

鞅差序列加权和的几乎处处收敛(英文)

本文研究了一类鞅差序列加权和的收敛性的问题.利用一些基本不等式和截尾技术,获得了加权和的几乎处处收敛性,推广了关于独立同分布的随机变量序列的相关结果.

关于L^2情形的Fourier—Laplace展式的几乎处处收敛的一点注记

设为中单位球面．对于，记为其Ｆｏｙｒｕｅｒ－Ｌａｐｌａｃｅ展式的部分和，为其ｒ阶连续模，证明了当时，在球面上几乎处处成立．