一个推广的Borel强大数定律的改进

Borel通过研究Bernoulli试验,首先给出了其强大数定律,已有文献给出了一个推广的Borel强大数定律.作者改进了这个结果,将其中的条件dn=O(1/n)减弱为dn=O(1/nα),α>0.另外,将此结果推广到有界的随机变量序列的情形,给出其Borel强大数定律.

Borel强大数定律的一种推广

在强大数定律中,使用分析方法,求得定量2,使Borel强大数定律得到了推广。

次线性期望空间下独立同分布序列的一个强大数定律

利用与概率空间不同的研究方法,研究次线性期望空间中独立同分布随机变量序列的加权和在某些条件下的一个强大数定律,从而将该定理从传统概率空间扩展到次线性期望空间.

双指标弱鞅的强大数定律

本文给出了双指标相协随机变量序列的矩不等式,得到了其强大数定律,同时给出了双指标弱鞅的Doob型概率不等式和Brunk-Prokhorov型强大数定律.

N-弱鞅的矩不等式及其Brunk-Prokhorov型强大数定律

N-弱鞅是比鞅序列更为广泛的一类相依随机变量.利用已有的关于N-弱鞅的一个极大值不等式,得到了N-弱鞅的一类矩不等式,在此基础上,获得了N-弱鞅的Brunk-Prokhorov型强大数定律.

奇偶树上马氏链场的强大数定律

定义一类非齐次树——奇偶树,利用近年来研究概率论强极限定理的新方法,研究奇偶树上奇偶马氏链场关于状态和状态序偶出现频率的强极限定理,得到奇偶树上马氏链场关于状态和状态序偶出现频率的强大数定律,将齐次树图上马氏链场中的相关结果推广到了非齐次树图上.

关于可列非齐次马氏链Cesaro平均收敛性及二元函数的强大数定律

该文的目的是要研究可列非齐次马氏链的Cesaro平均收敛性及二元函数的强大数定律.并利用这两者研究可列非齐次马氏链的Shannon-Mcmillan定理.

马氏链集间转移的一类强大数定律

本文研究了马氏链从一个状态子集到另一个状态子集的转移概率的极限性质.利用Doob鞅收敛定理,获得了任意随机序列的强大数定律、马氏链泛函的强大数定律和强遍历定理.推广了马氏链传统转移概率的极限性质和强极限定理.

二叉树分枝马氏链的强大数定律和Shannon-McMillan定理

首先研究二叉树有限状态分枝马氏链的随机序偶出现频率的强大数定律,之后研究二叉树有限状态分枝马氏链函数的强大数定律,作为推论得到二叉树有限状态分枝马氏链的ShannonMcMillan定理.

Banach空间混合列强大数定律的收敛定理

文献［１］讨论了Ｂａｎａｃｈ空间中随机变元列｛Ｘｉ｝满足一定条件时的完全收敛性。文中将进一步讨论Ｂａｎａｃｈ空间中独立非同分布随机变元列的收敛速度。

两两NQD序列部分和之和的强大数定律

主要研究了两两NQD序列部分和之和的强大数定律,并因此得到两两NQD序列部分和之和的强收敛性,在较弱的条件下得到了与独立列部分和之和相类似的结果.同时给出了两两NQD序列部分和之和的强大数定律的一种描述.

关于可列m重非齐次马氏链的一个强大数定律

研究了可列m重非齐次马氏链的一个强大数定律.首先给出可列m重非齐次马氏链的定义,然后利用鞅的极限定理再结合遍历系数得到可列m重非齐次马氏链的一个强大数定律,所得结论能够推广已有文献中的一些结果,并对进一步研究多重马氏链提供了理论基础,且能为实际问题如语声、电视信号等多重马尔可夫信源的研究提供理论依据.

三重循环马氏链的强大数定律

为了研究一类非齐次马氏链——循环马氏链的强极限定理,首先考虑到非齐次马氏链的转移矩阵是循环的情形经常出现,从而引进了三重循环马氏链的概念,然后利用非齐次马氏链函数的极限性质推导出三重循环马氏链关于状态出现频率的极限性质,并利用该性质得到了三重循环马氏链关于状态出现频率的强大数定律,为循环马氏链的应用提供了理论依据.

双根树上二阶非齐次马氏链的强大数定律和Shannon-McMillan定理

本文首先研究了双根树上转移矩阵为逐点转移的二阶非齐次马氏链的强极限定理,同时得到双根树上二阶非齐次马氏链的强大数定律.最后,给出了双根树上二阶非齐次马氏链几乎处处收敛意义下的Shannon-McMillan定理.

两两NQD列的完全收敛和强大数定律

把定理A中的条件∑Egi(Xi)/gi(ai)<∞ from i=1 to ∞改为∑∑Egi(Xi)/gi(an)<∞ from n=1 to ∞ from i=1 to n,得出一些两两NQD列的完全收敛结论,并利用此结论将独立情形的强大数定律推广到两两NQD列的强大数定律。

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。

样本均值随机加权估计的强大数定律

在E|X1|1＋δ＜∞（0＜δ＜1）的条件下，证明了样本均值随机加权估计的强大数定律。

关于Bethe树上马氏链频率的强大数定律

本文研究Beth树图上马氏链状态出现频率的强大数定律。

随机环境中马氏链的强大数定律

本文在随机环境的条件下,借助鞅差序列的收敛定理,给出随机环境中的马氏链的强极限定理,并由此导出了随机环境中马氏链的强大数定律,拓宽了已有文献中部分定理的适用范围.

同分布NA序列部分和之和的强大数定律

研究同分布NA随机变量序列{Xn}部分和之和Tn=sum from i=1 to n Si(其中Sn=sum from i=1 to n Xi)的强大数定律,通过给出一些等价的条件,建立了强大数定律,获得了与独立同分布序列情形下类似的结论。