两指标强马尔可夫过程

本文对两指标(不必齐次的)马氏过程提出了强马氏性的一般定义,讨论了各种强马氏性之间的关系。证明了轨道右连续的两指标Feller过程是强右选马氏过程,这些结果是[1]中对两指标齐次马氏过程的相应结果的推广。     

两指标随机过程的停止

利用停域定义了域流及过程的停止，将单指标停止σ－域的性质推广到了两指标的情形，并证明了停止后的过程仍保持鞅性、右连续性、一致可积性、Llog^ L-可积性等良好性质。     

多指标弱平稳过程的均方遍历性

给出多指标弱平稳过程(或齐次随机场)具有均值和相关函数的均方遍历性的几个充要条件。其中包括:当过程均方连续时,它具有均值的均方遍历性的一个充要条件是它的谱函数在坐标原点处的跳跃值F((?))—F((?)-)等于|m|~2,这里m是过程的均值;对均方连续的、零均值的、实正态过程,它具有相关函数的均方遍历性的充要条件是它的谱函数为连续的。     

两参数马尔可夫过程及位势的性质

研究了两参数马尔可夫过程及位势中的一些问题，得到了两参数位势的预解方程式及Ｄｙｎｋｉｎ公式．     

多指标正交增量过程

引进多指标正交增量过程ξ((?)),(?)∈R_n,证明了用它能构造一个随机测度ξ(B)(B∈(?)_n).建立了关于正交增量过程的积分并给出多指标噪声的一般表达式。并证明了ξ((?))是宽右均方连续的有界规则正交增量过程,当且仅当它是均方连续多指标弱平稳过程的随机谱函数。     

两参数随机过程的强马尔科夫性

定义了几种两参数随机过程的参数变化为随机的宽过去强马尔科夫性,给出了一类随机过程满足强右选马氏性的充分条件,讨论了几种强马氏性之间的关系,推广了参数变化为非随机的相应结果.     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

两指标鞅的一致收敛速度及对于平稳随机场的应用

根据平面格点序:(s_1,s_2)≤(t_1,t_2)当且仅当s_1相似文献   

马尔可夫过程密度核估计的随机加权法

设{Xn,n≥1}是一严平稳马尔可夫过程,并且具有未知的密度函数f(x).我们用随机加权统计量对f(x)进行估计,并且讨论了随机加权估计的均方相合性,可积均方相合性等.     

资金流动模型的马尔可夫骨架过程分析

在马尔可夫骨架过程理论的基础上讨论了资金流动模型.通过对此模型进行马尔可夫骨架过程建模并分析其瞬时分布,得出在任一时刻t的账户资金额Q(t)是某一非负线性方程的最小非负解.     

两参数强马氏过程之间的关系

利用两参数马氏过程和单参数强马氏过程的定义方式及各种停点之间的关系, 定义了1-强马氏过程、 2-强马氏过程和宽将来强马氏过程, 其中参数变换都是非随机的. 在随机过程循序可测条件下, 得到了*-强马氏过程一定是1,2-强马氏过程; 1,2-强马氏过程一定是宽将来强马氏过程. 在(F₄)条件下, 1,2-强马氏过程一定是单点强马氏过程. 宽将来强马氏过程一定是单点强马氏过程.     

两参数随机过程的一致随机连续性

证明了一致随机连续的两参数随机过程的矩形增量,在任意小的左开右闭的长方形上按概率收敛于0.     

关于Bethe树图上二值马氏链场渐近均分割性

本文的目的是要研究Bethe树图上二值马氏链场的渐近均分割性 为此先证明Bethe树图上二值马氏链场的若干强大数定律 ,并由此证明其具有a .e .收敛性的渐近均分割性 文中用一种研究概率论极限定理的新方法来证明其结果     

随机环境中非齐次马氏链的强极限定理

通过随机环境中马氏链的一般构造性定义,利用鞅差序列级数收敛定理,得到了随机环境中马氏链的一类强极限定理。     

可数Markov过程函数的一个强大数律

对于状态空间为Ｓ＝｛ｋ；ｋ≥０，ｋ为整数）的非齐次Ｍａｒｋｏｖ链Ｘ＝｛ｘｔ；ｔ∈［０．＋∝）｝，给出其函数ｆ（ｘｔ，ｔ）的强大数律成立的条件．所得结论推广了Ｃｈｕｎｇ（１９７４年）文中关于齐次转移概率的经典结论．     

随机环境中马氏链的一致强遍历性

For Markov chains in random environments, Cogbum( 1984, 1990) first introduced weak ergodic concept that “starting time“ is original point, and gave some conditions ensuring that the chains are weakly ergodic; Li Ying-qiu, Yan Xiao-bing, Wang He-song(2003) and LI Ying-qiu, YAN Xiao-bing and LI Ming-liang (2003) introduced uniformly weak ergodic and strong ergodic concept that “starting time“ is any point, and gave some conditions ensuring that the chains are uniformly weakly ergodic or strongly ergodic. In term of above ideas, the definitions of uniformly strong ergodic and XN -uniformly weak ergodic that “starting time“ is any point are introduced. Some conditions ensuring that the chains are uniformly strongly ergodic are given. It is the basis of further research for Markov chains in random environments.     

随机环境中马氏过程的强遍历性及收敛速度

文章引进随机环境中马氏过程的模型,研究了该模型的马氏过程满足强遍历性的各种充要条件;证明了当随机转移函数P（θ^·[s,s＋t）;x,A）属于G^＋时,强遍历性蕴含了收敛的指数速度;找出了最佳收敛速度;并得到了达到最佳收敛速度的条件．     

非齐次马氏链随机选择的一个强极限定理

利用鞅方法，研究非齐次马氏链随机选择的若干强极限定理。     

一般集合上首达时序列的强马尔可夫性

本文论证了齐次马尔可夫链状态空间的一般子集的首达时为一个停时,利用强马尔可夫性得到相应的序列仍为一个齐次马尔可夫链,进而得到一般集上首达时序列的强马尔可夫性．