分布矩阵与离散型r.v.独立性的判定

基于离散型r.v.分布矩阵,给出二维、三维离散型r.v.独立性的充分必要条件,得到了相应的离散型r.v.独立性的判别方法,并给出相关应用.     

连续型r.v.的条件独立及其性质

随机变量(r.v.)的独立性在概率论中有着十分重要的意义.本文应用条件概率引入条件独立的概念,给出了连续型r.v.条件独立的含义及其性质.     

一类新拟牛顿算法的全局收敛性与数值试验

在Hiroshi Yabe等提出的新拟牛顿方程基础上,给出一类新拟牛顿算法(称为MBFGS算法),同时在一定的假设条件下,结合Wolfe搜索准则,证明了MBFGS算法具有全局收敛性,并进行了数值试验,结果表明,对于一般的无约束优化,本文的MBFGS算法是正确和有效的.     

随机事件的条件独立及其性质

给出随机事件条件独立的概念和随机事件条件独立的性质．     

两个均匀总体区间测度比的估计与检验

运用矩估计法给出了单个均匀分布总体区间测度的估计量和区间估计,并给出了2个均匀分布总体区间测度比的置信区间及假设检验方法,此外利用Lagrange乘数法证明了2个均匀总体区间测度比的最短置信区间的唯一存在性.     

离散型随机变量的条件独立及其性质

应用条件概率引入条件独立的概念．给出了离散型随机变量条件独立的含义及其性质。     

一类修正的BFGS算法及其全局收敛性

基于Hiroshi Yahe等提出的新拟牛顿方程,给出了一类修正的BFGS算法,并在一定的假设条件下,结合Wolfe搜索准则证明了该算法具有全局收敛性.