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相似文献
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1.
g-期望的Jensen不等式及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
分别在g关于z是凸函数、凹函数和分段线性的情况下证明了g-期望的条件Jensen不等式,并得到g-期望关于常数项的线性性质.最后,运用g-期望和Jensen不等式定义了g-EU效用模型以及不确定厌恶.  相似文献   

2.
根据Jensen不等式,引出平均值不等式、Holder不等式、Cauchy不等式的积分形式.  相似文献   

3.
利用Girsanov变换,证明了当g是线性生成元时,g期望等价于经典的数学期望,此时,g期望关于一般二元凹函数的Jensen不等式成立,然后采用生成元表示定理,得到了若g期望关于一般二元凹函数的Jensen不等式成立,则生成元是线性的;最后证明了当且仅当g是次线性生成元时,g期望关于二元单调递增凹函数的Jensen不等式成立.  相似文献   

4.
简明扼要地给出了多元凸函数的最一般概念,简化了Jensen加权不等式及Jensen积分不等式的证明,定理的证明方法采取了由特殊到一般的归纳证法,导出了某些特殊不等式作为其应用.  相似文献   

5.
建立了对数凸函数的积分型Jensen不等式及其加权推广形式,举例证明了函数的算术、几何、调和平均值不等式。  相似文献   

6.
根据Jensen不等式 ,引出平均值不等式、Holder不等式、Cauchy不等式的积分形式  相似文献   

7.
构造辅助函数,利用Jensen不等式给出了一类初等等式统一的分析证法。  相似文献   

8.
基于g-期望的Jensen不等式能否成立关系到由g-期望定义的不确定条件下的效用函数能否描述不确定厌恶或不确定偏爱,采用构造法给出了若二元函数f:R×R→R基于g-期望的Jensen不等式成立的必要条件,即其生成元g具有超齐次性和反次可加性。  相似文献   

9.
借助于当生成元g满足限制条件时的g 方差比较定理,得到了g 期望的一种Kolmogorov不等式表达形式。结果表明它类似于古典Kolmogorov不等式的形式,推广了古典Kolmogorov不等式。  相似文献   

10.
基于P方凸函数的函数凸性,研究了P方凸函数的Jensen型不等式的积分形式,通过定积分的定义计算,得到了P方凸函数的积分型Jensen不等式;利用P方凸函数的一个充要条件,建立了P方凸函数的积分型Jensen不等式的加权形式。  相似文献   

11.
在次线性期望理论框架下,证明了次线性期望关于连续凸函数的Jensen不等式以及关于连续非减凹函数的Jensen不等式.  相似文献   

12.
基于g-期望的Jensen不等式成立时,由g -期望定义的不确定条件下的效用函数才能描述不确定厌恶或不确定偏爱.当生成元g满足超齐次性和反次可加性时,g-期望关于二元函数的Jensen不等式成立,推广得到g-期望关于多元函数的Jensen不等式成立的充分条件,并得到了g-期望关于多元函数的Jensen不等式成立的充要条件.  相似文献   

13.
通过一个积分恒等式,利用凸函数的定义和Jensen不等式,得到了Jensen不等式的两个加细的推广.  相似文献   

14.
关于Jensen不等式加强式的推广及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用控制不等式理论建立了Jensen不等式加强式的一个推广形式.利用该结果建立了n维欧氏空间E^n中一类单形不等式.它们是已有结果的推广或补充.  相似文献   

15.
基于g-期望的关于二元函数的Jensen不等式   总被引:5,自引:3,他引:5  
给出了当g是次线性生成元时基于g-期望的关于二元函数的Jensen不等式.  相似文献   

16.
彭实戈在研究倒向随机微分方程(简记为BSDE)的过程中,提出了一种非线性数学期望——g-期望的概念.李保明证明了条件g-期望的Jensen不等式.据此给出条件g-期望的矩不等式.  相似文献   

17.
本文推广了凸函数的Jensen不等式,并给出若干应用。  相似文献   

18.
证明了基于g-期望的关于二元函数的Jensen不等式成立当且仅当生成元g与y无关,g为正齐次的且为关于z的凸函数.  相似文献   

19.
讨论了Jensen不等式在离散时间参数的鞅论中的应用,特别是在由已知鞅构造新的鞅中的应用.  相似文献   

20.
在g-期望的基础上提出加权g-期望ελg [·]的概念。证明了当生成元g关于y非增且关于(y,z)满足正齐次性时, 基于加权 g-期望的矩不等式一般成立。 在λ≥1/2 且生成元g不依赖于y的条件下, 在g关于z满足超齐次性时, 建立了基于加权g-期望的Jensen不等式; 当g关于z满足次线性时, 建立了基于加权g-期望的大数定律。  相似文献   

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