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.     

Cramér型大偏差问题的一点注记

本文在较为一般的假设条件下,就精确计分(exact scores)讨论了简单线性秩统计量的Cramér型大偏差问题,在区间[0,p(N)N~(1/9)]内得到了大偏差结果。     

若干随机变量序列的大偏差估计

利用Markov不等式和Cr-不等式,研究了在条件||Xi||=(.E |Xi|p)1/p≤M＜∞下的线性负象限相依(LN-QD)序列,α混合序列,p混合序列的大偏差估计.     

q元线性码广义Hamming重量的上下限函数

通过对q元线性码广义Hamming重量的分析,给出了q元线性码广义Hamming重量的上限函数Lr(.,.)和下限函数Uk(.,.)的递推式,并把Lr(.,.)、Uk(.,.)表示成有限和的形式,即:Lr(j,dr)=dr+∑j-ri=1q(iq(q-r-1)1d)r(r相似文献   

M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理

设{Xn,n≥1}为p阶M-Z型序列,Sn(a)=∑i=a+1 a+n Xi,n≥1,a≥0且Xi∈Lp,i≥1.讨论了M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理,得到了p≥2情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn-p/2以及p∈(1,2]情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn1-p.最后给出了M-Z型序列部分和的最大值序列m ax1≤k≤nSk(a)和混合序列部分和Sn(a)的大偏差定理.     

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.     

关于亚纯星形映射的弧长问题

若f属于亚纯星形函数族∑~*(p,w_0),以Lr(f)表示圆周|z|=r在w=f(z)映射下像的弧长。Miller J曾得到渐近结果Lr(f)=O(log(1/|r-p|(1-r)).当r→p时这一结果中的数量级有误。本文指出,正确的结论应当是Lr(f)=O(1/|r-p|)log(1/(1-r)),而且对渐近式中的数量阶进行了分析。     

几类随机变量序列的大偏差估计

设{X_n,n≥1}是定义在概率空间(Ω,F,P)上的随机变量序列,{S_n,n≥1}是{X_n,n≥1}的部分和序列,给出了鞅差序列、φ-混合序列、p阶M-Z型随机变量序列的部分和序列以及NOD序列的部分和序列在条件■下的大偏差估计.     

NOD序列部分和的大偏差

研究了NOD随机变量部分和的大偏差,其中S(n)=∑Xi,{Xn,n≥1} from (i=1 to n)是一个NOD序列,对任意的n≥1,Xn的分布记为Fn,其均值为μn=EXn<∞.在假定F∈D的条件下,给出了F∈D上NOD序列部分和的大偏差结果.     

随机变量序列的大偏差估计

利用Markov不等式和Cr-不等式,研究了条件n∑i=1E[|X|p]=O(np)下的φ混合序列、负相协(NA)序列、渐近几乎负相协(AANA)序列的大偏差估计.     

带Calderón-Zygmund核的多线性振荡积分的加权有界性

给出了一类多线性振荡奇异积分算子TA1,A2,TA1,A2f(x)=p.v.∫RneiP(x,y) K(x,y)/|x-y|M-1 2Ⅱj-1Rmj(Aj;x,y)f(y)dy,n≥2的Lpωp(Rn)到Lrωr(Rn)有界性的判定准则.这里P(x,y)是Rn×Rn上非平凡的实多项式,K(x,y)为标准的Calderón-Zygmund核,DαA1(x)∈BMO(Rn),|α|=m1-1(m1≥2),DβA2(x)∈Lr0(Rn),|β|=m2,M=m1+m2,1相似文献   

小波级数的部分和的一致收敛性

讨论小波级数的部分和的一致收敛性.通过引入函数空间Lr2(R),研究f∈Lr2(R)的r阶导数fm(r)的小波级数的部分和fm(r)对f(r)的一致逼近问题.当f(r)在(a,b)上连续时,建立fm(r)逼近于f(r)的速度的一个精确估计,进而得到相关的一致收敛的结论.     

WEIGHT带Calderón-Zygmund核的多线性振荡积分的加权有界性(英文)

给出了一类多线性振荡奇异积分算子TA1,A2 ,TA1,A2 f(x) =p .v .∫RneiP(x,y) K(x ,y)｜x -y｜M- 1∏2j=1Rmj(Aj;x ,y)f(y)dy ,n≥ 2的Lpωp(Rn)到Lrωr(Rn)有界性的判定准则 .这里P(x ,y)是Rn×Rn 上非平凡的实多项式 ,K(x ,y)为标准的Calder幃ｎ Zygmund核 ,DαA1(x) ∈BMO(Rn) ,｜α｜=m1- 1(m1≥ 2 ) ,DβA2 (x) ∈Lr0 (Rn) ,｜β｜ =m2 ,M =m1+m2 ,1相似文献   

给定k-错线性复杂度的2~n-周期二元序列条数及Matlab程序

k-错线性复杂度是流密码研究的重要指标,当序列中的几位出错不会使序列的线性复杂度急剧下降,这说明该序列的稳定性良好.运用Chan-Games算法给出了满足LC2 n,4(s)=0、LC2 n,4(s)=2n-2m-2r+1+c的序列条数分别为(2m-1)2×24n-2m-6、22 n-2 m-2 r+1+c+2r-1,(2≤r≤m-1、1≤c≤2r-2),以及利用Matlab程序给出满足这些条件的所有序列.这一结论对于研究流密码稳定性有一定的应用价值.     

D族 END随机变量随机和的精致大偏差

重尾理赔下风险模型的精致大偏差研究是现代保险精算学中的一个重要课题。假定理赔序列为一列D族重尾END同分布随机变量序列,理赔到来过程为一与理赔序列独立的计数过程。在一定条件下,得到该风险模型在一般情形下的精致大偏差,推广了相关文献已报道的结果。     

关于极限定理(Ⅱ)

建立相互独立随机变量和局部极限定理的困难点在于估计每一加项特征函数在无穷远点的无穷小特征。本文引伸了作者在[1],[13]中所用的方法给出一族随机变量组序列服从局部中心极限律的定理和它的证明。所得结果推广了[13]中的结果而且也包含了同分布加项情形相应的结果。引用同样的方法,作者给出了一个相互独立随机变量组序列和的大偏差局部极限定理。组序列情形下的大偏差极限定理(据作者所知)还是第一次提出来的。大偏差积分极限定理的问题允许作同样的处理(参考[9])。运用以上方法可处理格子点分布情形的局部极限定理的问题,及向非正态收敛情形下类似的问题(参阅[17]、[15]和[14])。     

负相依随机变量和的概率大偏差不等式

对负相依随机变量序列部分和建立大偏差定理,给出有界变量的若干Bennett-Hoeffding型不等式,修正、完善和改进了近年来大偏差不等式的一些结果.     

关于广义二阶线性递归序列H_n(r)=rH_(n-1)(r)+H_(n-2)(r)的单值性

关于整二阶线性递归序列H_n(r)=rH_(n-1)(r)+H_(n-2)(r),历来是人们关心的一个课题.1983年,De Bouvere Larel,Kathrop Regina E提出并解决了初值a,b生成单值广义Fibonacci序列(即r=1)的充要条件.在本文中,我们将[1]的结论拓广到一般的广义二阶线性递归序列.     

幂赋范下的极值大偏差

(Xn,n≥1)为独立同分布随机变量序列,Mn=max(X1,…,Xn).本文在二阶广义正规变换函数条件下得到了幂赋范情形中Mn分布更为精确的一致渐近展开,以及相应的更为精确的极值大偏差结果.     

NA随机变量随机和的差的精确大偏差

【目的】研究由两类保单构成的随机和的差 * 的相依风险模型,该风险模型中第一类保单{X1j,j≥1}是一个负相协(Nagatively associated,NA)随机变量序列,{X2j,j≥1}是一个独立的随机变量序列,{N1(t),t≥0}和{N2(t),t≥0}是两个计数过程。【方法】采用类似求独立随机变量随机和的差的精确大偏差的渐近极限方法,研究了NA随机变量随机和的差的精确大偏差问题。【结果】引入一些假设条件,得到如下的一致渐近极限结论,即:对于任意固定的γ>μ2,有 *。 【结论】推广了独立随机变量随机和的差的精确大偏差的相应结论。(注：*处为公式)