独立模糊随机变量的强大数律

设{xn,n≥1}是一模糊随机变量序列且{an,n≥1}是一列常数,且满足0〈an↑∞.设函数满足于φ（x）↑,φ（x）x↑,φx（2x）↓,如果有n∞=1Σni=1ΣE（φ（‖xi‖ρp））φ（an）〈∞,∞n=1Σ（ni=1ΣE（‖xi‖ρ2p）an2）s〈∞,则E‖xi‖ρ2p/an→0等价ni=1ΣXi/an→C 0-等价ni=1ΣXi/an→a.s.0-等价ni=1ΣXi/an→p 0-.     

分段函数与初等函数之间的关系

讨论形如 f(x) =f1(x) ,x x0 ,f(x) =f1(x) ,x x0等以及两个和两个以上连接点的分段函数是否是初等函数的问题 ,并得到相应的判别法 .     

一类刻度参数指数分布族参数的最小风险同变估计

对Parsian（1996）与Jozani（2002）所研究的一类刻度参数指数分布族c（x,n）θ^-ν e^-T（x）^/θ,利用文献[1]提出的p,q对称熵损失函数L（θ,δ）=θ^p/δ^p＋δ^q/θ^q-2（p,q〉0）,用参数估计方法,研究了刻度参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计,并得到了它们的一般形式与精确形式,最后应用积分变换定理证明了Parsian（1996）未曾讨论的问题,即θ的最小风险同变估计具有最小最大性.     

GBVE-指数模型结构可靠度估计

设二元随机变量(X,Y)的联合生存函数为F(x,y)=exp{-[(x/θ1)1/8+(y/θ2)1/8]8},0＜x,y＜∞,0＜δ≤1,0＜θ1,θ2＜∞,把它称作GBVE (θ1,θ2,δ).考虑串联系统两元件的应力服从GBVE (θ1,θ2,δ),强度服从指数分布的应力一强度模型,分别在应力参数和强度参数未知的...     

不同损失函数下不同无信息先验的Bayes估计及比较

讨论了采用损失函数L2（θ,δ）=aθ^m（δ（x）-x）^2时,在二项分布场合下关于产品合格率的不同无信息先验分布下的Bayes估计,并从Bayes风险的角度,对损失函数为L2（θ,δ）=θ（δ（x）-x）^2。的Bayes估计与[1]中所得的Bayes估计进行了比较。从而得出了采用损失函数L2（θ,δ）=θ（δ（x）-x）^2进行Bayes估计较优的结论。     

离散指标下的最近邻判别分析

设(θ,X),(θ_1,X,),…,(θ_n,X_n)是独立同分布的随机向量,θ∈{0,1},X∈x{0,1,2,…相似文献   

一个Banach空间具有一致正规结构的充分条件

设X是一个Banach空间，X的James常数定义为J（X）=sup{｜x＋y｜∧｜x-y｜：x,y∈Sx}。Dhompongsa^[1]等又引入广义James常数为J（a，X）=sup{｜x＋y｜∧｜x-z｜：x,y，z∈Sx｜y-z｜≤a｜x｜}，其中a是一个非负数，显见J（0，x）=J（x），相应地，X的von Neumann-Jordan常数CNJ（X）定义为：     

一个不等式猜想的推广

文[2]证明了文[1]所提出的如下不等式猜想的正确性：设x1＞0,x2＞0,…,xn＞0（n≥3）,且n↑∑↓i=1 xi=1,则n↑∏↓i=1（1/xi-xi）≥（n-1/n）^n本文将把上述不等式推广到一般情况。     

一类离散分布参数的渐近最优经验Bayes估计

本文考虑一类离散指数分布族参数的多项式在平方损失下的经验Bayes(EB)估计.给定θ当前样本X的条件分布有P_θ(X=x)=p(x|θ)=h(x)β(θ)θ~x,x=0,1……的形状,此处h(x)>0,θ∈Ω={θ:θ>0,h(x)θ~x<∞}假定i)θ的先验分布族G∈,={G:dG<∞}.ii)存在有限常数A 使h~2(x)≤Ah(x-1)h(x 1),对x=1,2,……成立.则θ的k 阶多项式Q_h(θ)=(?)的“自然”BE 估计(定义见(8)式)是渐近最优(a,0)的.     

无界域上Schrdinger型方程的整体吸引子

本文证明了Schrodinger型方程u=（k＋iβ）Δu－|u|u-λu-g，u（x，0）=u0。其中u＝u（x，t），g=g（x），k＞0，ρ＞0，λ＞0，x∈Rn在加权Sobelev空间中强和弱吸引子的存在性，并对强吸引子的分形维数也给出了估计。     

一类特殊Z分布的渐近分布

通过对Fisher-Z分布进行适当分解, 利用截尾法研 究Z分布的近似分布. 证明了当Z分布中的两个参数m和n都为正整数, 且m/(m+n) →α(m,n→∞, 0<α<1)时的渐近分布为正态分布. 作为特例, 说明了某类F分布的渐近分布 也是正态分布.     

(0,1)区间上一种新的分布族

探讨了取值在(0,1)区间上的随机变量的一种新的分布族,对其各阶矩给出了积分表达公式,证明了这种分布是指数族,并利用数学软件给出了这种分布的几种典型形态.与Beta分布相比,这种分布族的曲线形态更加丰富,同时,这种分布与Gamma分布又有着密切的关系.     

基于自相似业务的多服务台排队性能分析

基于现实网络业务流呈现自相似的特点,利用矩阵几何和剩余累积分布函数拟合的方法研究了Pareto到达时间问隔和负指数服务时间,以及多服务台和有限缓存空间下的网络排队系统性能,并获得了P（areto）／M／c／K＋c队列平均排队队长和缓存溢出概率的近似结果,详细的仿真结果验证了这种方法具有较高的精确性。     

TGBVE分布及其性质

在GBVE分布的基础上提出了TGBVE分布,并讨论了这种分布的一些性质。     

一类Dirichlet分布的渐近分布

利用中心极限定理和Slutsky定理, 证明了一类Dirichlet分布的渐近分布为正态分布.     

多项分布与多元Poisson分布

通过对多项分布与多元Poisson分布关系的研究,得到多元独立的非负整值随机变量X1,X2,…,Xn每一个服从Poisson分布的充分必要条件,并从另一个方面描述了二项分布与Poisson分布的内在关系。     

三种重要分布的极限分布

超几何分布、二项分布、普阿松分布、正态分布是概率论中几种重要的分布函数，这4种概率分布之间存在着一定的联系。给出了它们之间的关系，并进行证明，同时指出了它们在实际问题中的应用。     

二项分布对推广的负二项分布的逼近

Y.H.wang在文[1]中给出了多项分布对负多项分布的逼近结果。本文将文[1]的结果在一维的情形下推广到相依情形,同时给出相依情形下二项分布与推广的负二项分布的逼近界。     

矢量场的分布与其实际的源分布之间的关系

矢量场是由它的源所引起的，所以场分布由源的分布所决定．本文试图依据亥姆霍兹定理，推导出整个场的分布与其所有实际的源分布之间的关系式．     

为随机数实现及变换方法研究

随机数在现代生活中,特别是在系统仿真中起着重要的作用。利用自然特性来得到随机数不太实用。因此,需要研究产生伪随机数的方法来满足不同的需求。首先研究生成均匀分布和白噪声伪随机序列的方法,然后给出了根据均匀分布随机序列产生任意概率分布的伪随机数序列的算法。并根据这些算法进行了建模仿真,且对仿真所得的伪随机数序列进行了统计分析,结果表明符合概率分布要求。