(α,β)混合序列加权和的强收敛性

(α,β)混合序列是一类极其广泛的随机变量序列.利用(α,β)混合序列的矩不等式研究(α,β)混合序列加权和的Rosenthal型不等式.在此基础上重点讨论(α,β)混合序列加权和的强大数定律,进一步研究广义Jamison型加权和的强收敛性.     

行(α,β)混合阵列加权和最大值的完全收敛性

利用(α,β)混合序列Rosenthal型最大值不等式,得到一个关于行(α,β)混合阵列加权和最大值的完全收敛性定理,并利用该定理证明(α,β)混合序列加权和最大值的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律,所得结果减弱了所需的矩条件.     

(α,β)混合序列的强极限定理

研究了(α,β)混合序列的收敛定理并得到(α,β)混合序列加权和的强稳定性.并且还得到一些新的大数定理.这些结果推广了独立序列的相应结果.     

(α,β)混合序列部分和与乘积和的强大数定律

利用(α,β)混合序列的Kolmogorov不等式得到(α,β)混合序列三级数定理,在较弱的条件下,讨论(α,β)混合序列部分和与乘积和的强大数定律.1     

次线性期望空间下Marcinkiewicz型加权和的完全收敛性（英文）

研究了满足矩条件为E(|X|β)∞,β=max(α,γ),其中0α≤2,γ0且α≠γ情形下的次线性期望空间中END序列加权和的完全收敛性.对前人工作的相应结果进行了改进,并将其推广到了次线性期望空间下END序列加权和的情形.     

ρ~--混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理

设{X,Xn}n∈N为一严平稳的ρ--混合随机变量序列,利用混合序列加权和的中心极限定理及矩不等式,获得了权重为dk=k-1exp{logαk}(0≤α1/2)的ρ--混合序列部分和之和乘积的几乎处处中心极限定理.     

(ψ)-混合序列加权乘积和的完全收敛性

讨论了(ψ)-混合序列加权乘积和的完全收敛性,将NQD随机变量序列加权乘积和的完全收敛性推广到了(ψ)-混合序列的情形.     

对数Bloch类空间与n阶加权类空间之间的加权微分复合算子

本文研究了从对数Bloch类空间B_(log^β)^α到n阶加权类空间W_μⁿ的加权微分复合算子D_?,u^m的有界性和紧性,同时当权函数μ(z)=ν_α,β(z)时,也刻画了从n阶加权类空间W₍ν_α,β)⁽(n))到对数Bloch类空间B_(log^β)^α的加权微分复合算子D_?,u^m是有界和紧的充要条件。     

一α-混合序列的矩不等式及其应用

该文给出了一α-混合随机变量序列部分和的矩不等式,此不等式是用矩的和作为其上界.在它的应用方面,探讨了加权和的收敛性,所得的结果改进了许(2002)所对应的结果.     

(～ρ)混合阵列加权和的收敛性

利用(～ρ)混合序列的一个矩不等式,得出了(～ρ)混合阵列加权和在Cesàro一致可积性假设条件下的Lr收敛性及弱大数定律和在弱于Cesàro一致可积性条件下(～ρ)混合阵列加权和的完全收敛性.     

次线性期望空间下END序列加权和的完全收敛性

以次线性期望空间下的指数不等式为研究工具,在1/α+1/β=1/p, C_(-overV)(|X|^rp)<∞的条件下,根据此指数不等式,将传统概率空间中随机变量序列加权和的完全收敛性,推至次线性期望空间。     

NQD样本下部分线性模型中估计的强相合性

考虑回归模型：yi=xβ g(ti) σei≤i≤n,其中δ^1 i=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g和f是未知函数,随机误差序列{ei}为同分布的NQD序列．在一定的条件下,得到了β的最小二乘估计β、加权最小二乘估计β^-和最终加权最小二乘估计β^-的强相合性．     

α-混合误差下非参数回归函数加权核估计的相合性

在α-混合误差下讨论Priestly和Chao提出的一类非参数回归函数加权核估计的相合性.对文献[1]中,{ε_i}为强混合误差序列的情形,添加了不同的条件及计算得到g_n{x}→g(x),a,s的结论.     

Banach空间中寻求(α,β)-适度混合集值映像吸引点的一般迭代格式（英文）

引入(α,β)-适度混合集值映像与条件I~*的概念,提出了用于寻求(α,β)-适度混合集值映像吸引点的一般迭代法.在一致凸Banach空间中,利用条件I~*与半紧性质,建立了所提(α,β)-适度混合集值映像的迭代格式的强收敛性.结论改进与修正了之前文献中已发布的相应结果.     

(～Ψ)混合序列的广义Jamison型加权和的强收敛性

讨论(～Ψ)混合序列的广义Jamison型加权和的强收敛性,推广了著名的Jamison定理.     

CML细胞抗原相关TCR Vα13／Vβ21和Vα18／Vβ21寡克隆T细胞及其CDR3序列特点

目的:分析慢性粒细胞白血病(CML)病人的克隆性增殖T细胞及其CDR3序列的特点。方法:利用RT-PCR和基因扫描分析1例CML患者外周血单个核细胞中的TCR Vα和Vβ基因的互补决定区(CDR3),了解各Vα和Vβ亚家族的限制性表达情况和T细胞克隆性增殖特点,寡克隆的PCR产物再进行序列分析。结果:该病人外周血T细胞表达18个TCR Vα和12个TCR Vβ亚家族,其中Vα13、Vα18、Vβ1和Vβ21亚家族呈寡克隆性。CDR3序列分析获得3个TCR克隆基因序列,分别为Vα13NJα49、Vα18NJα50和Vβ21NDβNJβ2.7。结论:获得1例CML病人外周血克隆性增殖αβ T细胞的3个TCR基因CDR3序列,提示病人可能存在与CML细胞抗原相关的Vα13/Vβ21或Vα18/Vβ21T细胞克隆。     

END序列下半参数回归模型估计的相合性

研究误差为END序列的半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)+σ_iε_i(i=1,2,…,n).应用加权估计与最小二乘估计方法,建立未知参数β和未知函数g的最小二乘估计与加权最小二乘估计的估计量.利用END序列的Rosenthal不等式以及截尾的方法证明p(p1)阶矩的相合性.     

PA误差下半参数回归模型估计的均方相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei,1≤i≤n,利用最小二乘法和一般加权方法,定义了β,g(t)的估计量(β)n,(g)n(t).在误差为PA序列时,证明了(β)n,(g)n(t)的均方相合性.     

Cauchy-Stieltjes积分空间上的加权复合算子

研究Cauchy—Stieltjes积分空间Fα上的加权复合算子，得到了Fα和β-Bloch空间B^β以及Fα和Besov空间院之间的加权复合算子有界性的充分必要条件。     

绝对正则序列强大数律的收敛速度

r·v·序列强大数律的收敛速度问题曾被许多作者讨论过。最近Berbee在[1]中研究了有界非平稳绝对正则序列{η_i,i≥1}强大数律的收敛速度,他在混合速度:sun from n≥1(n~(p-2)β_n<∞(1))的条件下(β_n是混合函数,定义是§1)证得了 对ε>0 sun from n≥1(n~(αp-2)P(_k≤n~mαx|S_k|≥εn~α))<∞(其中(1/2)<α≤l,αp≥1,p≥1)这一结果与i·i·d·情形下相应的结果一致,因而是理想的。本文用精细的分组方法对无界情形证得了相应的结果,同时还讨论了足标为随机数时的情形。