版權(quán)說(shuō)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(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、重對(duì)數(shù)律是概率極限理論中一類極為深刻的結(jié)果,是強(qiáng)大數(shù)率的精確化.因此對(duì)重對(duì)數(shù)律的研究引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的興趣,并得到許多獨(dú)立及相依序列的經(jīng)典結(jié)果,其中一些研究了部分和序列的重對(duì)數(shù)律,而部分和與加權(quán)和之問(wèn)既有密切的聯(lián)系,又有本質(zhì)的不同,近年來(lái),研究加權(quán)和序列的重對(duì)數(shù)律已經(jīng)成為概率極限理論的一個(gè)熱門(mén)課題.
概率極限理論的另一個(gè)熱門(mén)課題是幾乎處處中心極限定理,由于它在隨機(jī)模擬方面的實(shí)際應(yīng)用,引起了許多學(xué)者的關(guān)注,對(duì)它的研究也得到了
2、許多重要的研究結(jié)果.
負(fù)相依隨機(jī)變量序列和強(qiáng)混合序列是非獨(dú)立隨機(jī)變量序列的兩個(gè)重要情形,其中負(fù)相依的概念是Joag-Dev和Proschan在1983年提出的,由于它在可靠性理論、滲透性理論和多元統(tǒng)計(jì)分析等方面均有廣泛的應(yīng)用,從而引起了人們的廣泛興趣,強(qiáng)混合序列是相依隨機(jī)變景列中非常廣泛的一類序列,它首先由Rosenblatt(1956)所引入,從其定義可知強(qiáng)混合隨機(jī)變量序列是漸近獨(dú)立的.鑒于此它在隨機(jī)模擬等方面有廣泛的應(yīng)
3、用,于是對(duì)它的研究引起了很多學(xué)者的注意.
對(duì)于重對(duì)數(shù)律的研究最著名的結(jié)論是獨(dú)立同分布條件下的Hartman-Wintner重對(duì)數(shù)律,在此基礎(chǔ)上,Kolmogorov去掉了同分布的限制,并放寬方差的取值,獲得了Kolmogorov型重對(duì)數(shù)律,Chover(1966)獲得了特征指數(shù)為α∈(O,2)穩(wěn)定分布吸引域條件下獨(dú)立同分布序列的Chover型重對(duì)數(shù)律,其他獨(dú)立隨機(jī)變量序列的Chover型重對(duì)數(shù)律的結(jié)果由Mikosch(19
4、84)和Vasudeva(1984)給出,在前人的研究基礎(chǔ)上,祁永成和陳平(1996)給出了獨(dú)立隨機(jī)變量序列,特征指數(shù)為α∈(0,2)的穩(wěn)定分布吸引域條件下的Chover型重對(duì)數(shù)律的一般結(jié)果,吳群英(2009)取消了獨(dú)立的限制,將祁永成和陳平得結(jié)果推廣到NA隨機(jī)變量序列,使得Chover型重對(duì)數(shù)律的結(jié)果更加完美;陳平炎(2006)獲得的獨(dú)立隨機(jī)變量序列加權(quán)和及部分和乘積的Chover型重對(duì)數(shù)律,本碩士學(xué)位論文前兩章把陳平炎(2006)獲
5、得的獨(dú)立隨機(jī)變量序列的結(jié)果推廣到NA的情形,證實(shí)了NA隨機(jī)變量序列與獨(dú)立隨機(jī)變量序列有相同的加權(quán)和及部分和乘積的Chover型重對(duì)數(shù)律.
近年來(lái),越來(lái)越多的學(xué)者研究了部分和之和的各種性質(zhì),例如:祁永成(2003)給出了獨(dú)立非負(fù)序列,特征指數(shù)為α∈(1,2]的穩(wěn)定分布吸引域條件下部分和乘積的幾乎處處中心極限定理;Khurelbaatar,G.和Grzegorz A.R.(2006)給出了獨(dú)立同分布序列部分和之和幾乎處處中心極
6、限定理,Khurelbaatar,G.(2008)改進(jìn)了獨(dú)立同分布的條件,獲得了特征指數(shù)為α∈(1,2]的穩(wěn)定分布吸引域條件下獨(dú)立隨機(jī)變量序列部分和乘積的幾乎處處中心極限定理;張勇和楊曉云(2009)先后給出了NA及LNQD兩類隨機(jī)序列部分和之和乘積的幾乎處處中心極限定理:胡星和徐彬(2007)把獨(dú)立推廣到相依的情況,給出了φ-混合序列部分和乘積的幾乎處處中心極限定理;金敬森(2007)獲得了強(qiáng)混合序列部分和乘積的幾乎處處中心極限定理,
7、在此基礎(chǔ)上,本碩士學(xué)位論文第三章推廣了金敬森(2007)關(guān)于強(qiáng)混合序列部分和乘積的結(jié)果,給出了強(qiáng)混合序列部分和之和乘積的幾乎處處中心極限定理.
本碩十學(xué)位論文的結(jié)構(gòu)如下:
第1章介紹NA隨機(jī)變量序列及穩(wěn)定吸引域等的概念,在特征指數(shù)α∈(0,2)的穩(wěn)定吸引域條件下,利用慢變函數(shù)的一些性質(zhì),并運(yùn)用矩不等式和了序列等方法證明了NA隨機(jī)變量序列加權(quán)和Chover型重對(duì)數(shù)律,并得到與獨(dú)立情形一樣的結(jié)論,
8、第2章本章是在第1章的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究的,主要討論部分和乘積的Chover型重對(duì)數(shù)律.利用對(duì)乘積取對(duì)數(shù)變?yōu)楹褪降姆椒?,把陳平?2006)獨(dú)立隨機(jī)變量序列Chover型重對(duì)數(shù)律推廣到了NA隨機(jī)變量序列的情況,得到了NA隨機(jī)變量序列部分和乘積的Chover型重對(duì)數(shù)律,
第3章介紹強(qiáng)混合序列的概念,運(yùn)用混合系數(shù)α(n)與協(xié)方差之間的關(guān)系,并對(duì)混合系數(shù)α(n)加以條件限制,利用第二章研究部分和乘積時(shí)乘積轉(zhuǎn)化為和式思想的啟發(fā),推廣了
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(qǐng)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(qǐng)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(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)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(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)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(duì)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(qǐng)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(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 混合相依序列的收斂性.pdf
- 相依變量的完全收斂性與重對(duì)數(shù)律.pdf
- ρ混合序列的不變?cè)砗挺谆旌闲蛄械膸缀跆幪幨諗啃?pdf
- 強(qiáng)正相依序列、混合序列的不等式及收斂速度.pdf
- 序列的收斂性與子序列的收斂性
- 一類na序列、ρ39;~混合序列的幾乎必然收斂性
- 相依隨機(jī)變量序列的完全收斂性.pdf
- 5082.幾類相依序列的精確漸近性
- 相依隨機(jī)變量序列加權(quán)和的矩完全收斂性.pdf
- 混合相依隨機(jī)變量序列的收斂性質(zhì).pdf
- 負(fù)相關(guān)序列的收斂性.pdf
- PA與鞅差序列重對(duì)數(shù)律的精確漸近性.pdf
- 混合分布極值與多維高斯序列最大值的幾乎處處收斂定理.pdf
- 傅里葉級(jí)數(shù)的幾乎處處收斂問(wèn)題.pdf
- NA隨機(jī)序列的bootstrap收斂性.pdf
- 重對(duì)數(shù)律的精確漸近性.pdf
- 相依隨機(jī)變量的強(qiáng)收斂性.pdf
- 三類混合序列的強(qiáng)收斂性質(zhì)和完全收斂性.pdf
- 模糊矩陣冪序列的收斂性.pdf
- 隨機(jī)模糊變量序列的收斂性.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論