■混合阵列加权和的收敛性

利用■混合序列的一个矩不等式,得出了■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■混合阵列加权和的完全收敛性.     

ρ混合阵列行加权和的L2收敛性

讨论(～ρ)混合阵列行加权和在Cesàro一致可积条件下,或者在更为广泛条件下的L2收敛性,改进并推广了鞅差阵列行加权和的相应结果.     

混合随机阵列收敛性质

在Cesàro一致可积的条件下,利用ρ混合,φ混合序列矩不等式和截尾法,研究了ρ混合,φ混合阵列行加权和最大值的弱收敛性和Lr收敛,所获结论推广和改进了已有的相关结果。     

■混合阵列行加权和的L_2收敛性

讨论■混合阵列行加权和在Cesàro一致可积条件下,或者在更为广泛条件下的L2收敛性,改进并推广了鞅差阵列行加权和的相应结果.     

两两NQD阵列加权和的L2-收敛性

利用两两NQD列的Kolmogorov不等式,讨论了两两NQD阵列的加权和在Ces No.ro一致可积、（H1）或（H2）条件下的L^2-收敛性,改进并推广了鞅差阵列加权和的相应结果．     

随机变量部分和之和的L~r收敛性

利用截尾和矩不等式方法,研究在剩余Cesàroα可积条件下NA序列部分和之和的Lr(1≤r<2)收敛性和φ混合序列部分和之和的Lr(r>2)收敛性,推广和改进了一些已有的结果.     

随机变量部分和之和的Lr收敛性

利用截尾和矩不等式方法,研究在剩余Cesàroα可积条件下NA序列部分和之和的Lr(1≤r＜2)收敛性和(φ)混合序列部分和之和的Lr(r＞2)收敛性,推广和改进了一些已有的结果.     

改进的H-r可积下随机变量的弱大数定律

本文将Cesàroα一致可积进一步弱化,给出一种H-r一致可积概念.并利用一些重要的概率不等式,给出了H-r一致可积下随机变量序列的弱大数定律.     

两两NQD列弱大数定律及L^p收敛性

利用一些重要的概率不等式,在Cesáro一致可积的条件下研究两两NQD列的弱大数定律及Lp的收敛性,改进和推广了一系列的相应结果.     

Cesàro条件下两两独立随机变量阵列的弱大数定律

本文在Cesàro条件下研究了两两独立随机变量阵列{Xnk,1 k kn,n 1}的弱大数定律,并在此结果的基础上,得到了一鞅差阵列的弱大数定律.     

若干可积条件下相依随机阵列加权和的收敛性

本文系统总结了随机序(阵)列若干可积的概念、等价条件和相互关系,并通过举例加以说明。通过引入随机阵列两种可积的定义,在这些可积的条件下,利用概率矩不等式研究了相依随机阵列加权和的强收敛性和L~1收敛性。     

行ρ^-混合阵列加权和最大值的完全收敛性

利用ρ^-混合序列的矩不等式，得出一个关于行ρ^-混合阵列加权和最大值完全收敛性定理，并从定理的特殊情况得出关于行西混合阵列加权和最大值完全收敛性的一系列推论。     

多圆柱上不同Bloch型空间之间的加权Cesàro算子

对多圆柱上的Bloch型空间之间的加权Cesàro算子的有界性和紧性问题进行了全面的讨论,得到了当0相似文献   

B值随机变量阵列加权和的L^r收敛性与弱大数律

讨论了Ｂ值随机变量阵列加权和的Ｌ＾ｒ收敛性与弱大数律。证明了取值于可分ｐ型空间的行独立的随机变量阵列加权和在一定的条件下具有Ｌ＾ｒ收敛性，从而更有弱大数律成立。本文的结果推广与改进了若干重要经典的弱大数定理。同时，用独立的Ｃａｓａｒｏ一致可积的Ｂ值随机变量序列加权和的Ｌ＾ｒ收敛性刻划了ｐ型空间。     

非扩张半群、广义变分不等式和混合平衡问题的Cesàro平均迭代逼近

引入寻找两族非扩张半群、广义变分不等式和混合平衡问题公共解的粘滞Cesàro平均迭代算法,使用这种粘滞迭代算法,在Hilbert空间中建立了两族非扩张半群对的公共不动点集与具有α-逆强g单调映象的广义变分不等式解集以及混合平衡问题的公共解粘滞Cesàro平均迭代算法的强收敛定理,推广和改进了相关结果.     

行为ρ-混合随机变量阵列加权和的完全收敛性

利用ρ^-混合序列的Rosenthal型最大值不等式, 讨论了ρ^-混合随机变量阵列加权和的完全收敛性,所得结果,推广了行独立随机变量阵列相应的结果, 且得到了NA, ρ*混合随机变量阵列加权和完全收敛性的一些推论。     

两两NQD随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性

利用截尾和矩不等式方法研究了在剩余h-可积条件下,两两NQD随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性,得到两个重要的定理,推广和改进了已有的相应结果.     

两两 NQD 随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性

利用截尾和矩不等式方法研究了在剩余 h‐可积条件下,两两 NQD 随机阵列加权和的弱大数定律和完全收敛性,得到两个重要的定理,推广和改进了已有的相应结果.     

NSD随机阵列加权和最大值的收敛性

利用负超可加相依(NSD)随机阵列的Rosenthal型矩不等式和截尾方法, 在随机阵列{X_nk, 1≤k≤k_n, n≥1}关于{a_nk, 1≤k≤k_n, n≥1}一致可积的条件下, 讨论NSD随机阵列加权和最大值的弱收敛、 L^r收敛和完全收敛性.     

h-可积条件下两两NQD阵列加权和的完全收敛性

利用截尾和矩不等式方法研究在h-可积条件下,两两NQD阵列加权和的完全收敛性,建立并证明了关于两两NQD阵列加权和完全收敛性的两个重要定理,推广和改进了一些已有的结果.