版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、概率論是研究大量隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律的學(xué)科.用數(shù)學(xué)語言來說,就是研究對隨機(jī)現(xiàn)象的觀察次數(shù)趨于無窮時,"它的極限"呈現(xiàn)出的某種規(guī)律性.因此強(qiáng)極限理論在概率論中占有重要地位.二十世紀(jì)六十年代以來,繼獨立隨機(jī)變量和序列的極限理論獲得完善發(fā)展之后,各種混合隨機(jī)變量序列、相伴隨機(jī)變量序列及鞅的強(qiáng)極限理論又有很大發(fā)展,我國學(xué)者在這方面做出了許多出色的工作,在國際上也有一定的影響(參見[43,76,108,81,77,82]).強(qiáng)極限理論在國際上的文獻(xiàn)
2、浩如爝海.關(guān)于強(qiáng)極限理論的經(jīng)典結(jié)果可參見專著[14,13,70,28,79],而最近的文獻(xiàn)可參見[31,4,32,69,16,11].信息論的熵定理也稱shannon-McMillan定理或信源的漸進(jìn)均分割性 (AEP),是信息論的基本定理.是各種編碼定理的基礎(chǔ).關(guān)于熵定理的最新發(fā)展可參考文獻(xiàn)[26]. 設(shè){X<,n>,n≥0}為隨機(jī)變量序列,如果E[f(X<,n+1>)|X<,0>,…,X<,n>]=E[f(X<,n+1>)|
3、X<,n>]a.s. (-1.0.1)其中f為有界函數(shù).則稱{X<,n>,n≥0}為馬氏鏈.如果E[f(X<,n+1>)|X<,n>]與n有關(guān),則稱{X<,n>,n≥0}為非齊次馬氏鏈,如果E[f(X<,n+1>)|X<,n>]與n無關(guān),則稱 {X<,n>,n≥0)為齊次馬氏鏈.如果{X<,n>,n≥0}在有限或可列狀態(tài)空間取值,則稱之為有限或可列馬氏鏈,如果{X<,n.>,n≥0}在一般狀態(tài)空間取值,則稱之為在一般狀態(tài)空間取值
4、的馬氏鏈.如果E[f(X<,n+1>)|X<,0>,…,X<,n>]=E[f(X<,n+1>)|X<,n>,…,X<,n-k+1>]a.s. (-1.0.2)且{X<,n>,n≥0}與n有關(guān),則稱{X<,n>,n≥0}為非齊次к階馬氏鏈,馬氏隨機(jī)場是馬氏過程推廣到多維指標(biāo)情形。由于有廣泛的應(yīng)用前景而受到物理學(xué)、概率論、信息論界的廣泛興趣.由于馬氏隨機(jī)場具有相變現(xiàn)象,其研究內(nèi)容更加深刻且具有很大的難度.馬氏隨機(jī)場理論是近年來發(fā)展起
5、來的概率論重要分支之一,而馬氏隨機(jī)場極限理論又是其中重要的研究內(nèi)容.其中關(guān)于馬氏隨機(jī)場強(qiáng)極限定理的研究目前尚無系統(tǒng)和深刻的結(jié)果.本博士論文將推進(jìn)這方面的研究.設(shè){x<,n>,F<,n>,n≥0)是一隨機(jī)序列,即F<,n F<,n+1>且x<,n>是F<.n>可測的.關(guān)于任意隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理(其推論是鞅的強(qiáng)大數(shù)定律),目前已有經(jīng)典的結(jié)果(參見[28,79])。 強(qiáng)偏差定理是由不等式表示的一類強(qiáng)極限定理,是由等式表示的一類強(qiáng)
6、極限定理的推廣,是劉文開辟的研究強(qiáng)極限定理一個新的方向(參見[36])。 近年來,本博士論文作者與劉文教授合作,采用與傳統(tǒng)方法不同的研究方法(參見[36]),在非齊次馬氏鏈強(qiáng)大數(shù)定律、信息論熵定理、任意隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理、任意離散隨機(jī)變量序列的強(qiáng)偏差定理及樹圖上馬氏鏈場的強(qiáng)大數(shù)定律與熵定理等方面進(jìn)行了一系列研究,在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表了一系列論文,其中部分結(jié)果已總結(jié)在專著[40]中. 本博士論文分為五章. 第零
7、章,基本概念,主要結(jié)論和方法介紹. 第一章,利用一致平均強(qiáng)遍歷的條件,研究了可列非齊次馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律及熵定理. 第二章:首先研究了有限m階非齊次馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律及熵定理,其次研究了可列m階非齊次馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律及熵定理. 第三章:1、研究了齊次樹圖上一類非齊次樹指標(biāo)馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律及熵定理.2、研究了齊次樹圖上奇偶馬氏鏈場的若干強(qiáng)大數(shù)定律及熵定理. 第四章:1、研究了一類隨機(jī)適應(yīng)序列的強(qiáng)極限定理
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 概率論中的若干強(qiáng)極限定理.pdf
- 關(guān)于馬氏雙鏈的若干極限定理.pdf
- 大數(shù)定律與中心極限定理的若干應(yīng)用.pdf
- 非齊次隱Markov模型的強(qiáng)馬氏性及若干強(qiáng)極限定理.pdf
- 26588.關(guān)于樹指標(biāo)隨機(jī)過程的強(qiáng)極限定理
- 相依變量的若干極限定理.pdf
- 循環(huán)馬氏鏈的強(qiáng)極限定理.pdf
- 非齊次樹上馬氏鏈聲的若干強(qiáng)極限定理.pdf
- 向量高斯序列的若干極限定理.pdf
- 中心極限定理的應(yīng)用研究
- 關(guān)于隨機(jī)場及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的極限定理.pdf
- 隨機(jī)變量序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 局部次高斯隨機(jī)序列的強(qiáng)極限定理.pdf
- 漸近循環(huán)馬氏鏈的強(qiáng)極限定理.pdf
- 若干強(qiáng)極限定理及其在廣義Bethe樹上奇偶馬爾可夫鏈場上的應(yīng)用.pdf
- 隨機(jī)環(huán)境中馬氏鏈的強(qiáng)極限定理的研究.pdf
- 樹指標(biāo)隨機(jī)過程的若干極限定理.pdf
- 關(guān)于一類非齊次馬氏鏈的強(qiáng)極限定理.pdf
- 隨機(jī)序列的一些精確強(qiáng)極限定理.pdf
- 若干條件弱鞅的概率不等式及極限定理.pdf
評論
0/150
提交評論