一种推广的Pickands型估计近正态性

文献[1],[2]给出了一种推广的Pickands型估计,并证明了它的相合性。本文运用典型方法进一步研究了这种Pickands型估计的渐近正态性,并给出了其证明。     

上次序统计量个数的渐近最优选取

有关极值指数的估计方法不少,其中最著名的估计方法之一是Pickands型估计量.由于估计量都是基于次序统计量来构建的,所以估计量所包含的上次序统计量的个数的选取就是一个值得探讨的问题.基于作者曾经提出的一类新的Pickands型估计量,在一定的正则变换条件下,本文给出了该估计量的渐近展式,进而在渐近均方误差最小的准则下给出了上次序统计量个数的最优选取.     

Banach空间中一类非线性积分微分方程的解

本文研究 Banach 空间C(I,E),I=[0,1]中非线性积分方程的解的存在唯一性,解的性质,对于 Volterra 型积分徽分方程,得到了解的存在唯一性定理,并给出了解的近似算法及误差估计,对于 Fredholm 型积分微分方程,得到了解的存在性定理。     

Ⅱ型截尾情形下泊松分布参数的估计

利用Jensen不等式和Slutsky定理, 讨论Ⅱ型截尾情形下泊松分布参数λ的极大似然估计问题, 证明了估计的强相合性和渐近正态性, 并给出估计的进一步渐进性质.     

非线性抛物型方程的耗散性和渐近性

利用能量积分，Ｐｏｉｎｃａｒｅ不等式的Ｓｏｂｏｌｅｖ空间的迹定理，证明了两类非线性的型方程在非线性Ｎｅｕｍａｎｎ边界条件下的吸收集的存在性，并给出了一类拟线性的型方程在齐次Ｎｅｕｍａｎｎ边界条件下的渐近估计。     

非平稳高斯过程的最大值的渐近性质

文中讨论了局部平稳高斯过程的最大值的渐近性质,推广了 Pickands[6]关于平稳高斯过程的结果。     

竞争风险场合PL型估计的渐近正态性

为了在竞争风险场合考虑生存函数（或分布函数）的估计问题,本文构造了竞争风险场合分布函数的乘积极限（PL）型估计。运用经验过程的逼近理论及Taylor展开方法,给出了估计在全直线上的弱一致收敛速度,并证明了估计的渐近正态性。     

Pickands估计的强收敛速度

在本文中,我们建立了极值分布指数γ的Pickands估计γ^{^P}_n的ａ.ｓ.收敛速度。     

一类非线性双曲型方程（组）的爆破

利用凸性方法讨论了非线性双曲型方程（组）的边值问题古典解及弱解的爆破，得到了这些问题的解在一定条件下的爆破性，并给出了产生爆破所需的条件及爆破时间的估计．     

拟线性抛物型不等方程整体解的不存在性

利用先验估计和一些经典不等式证明了一类拟线性抛物型不等方程整体解的不存在性 ,并给出了一类具较强拟线性的抛物型不等式方程整体解的比较原理 ,得到的结果不需要假设初值条件     

广义单调序列与Fourier级数的L~1－收敛

本文指出：文［４］中的广义单调序列不仅是拟单调序列概念的推广，而且也是Ｏ—正则拟单调序列概念的实质性推广．特别，序列的广义单调性不依赖于Ｏ－正则序列，本文还把文［３］的一个具有Ｏ－正则拟单调系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数Ｌ１－收敛的充分必要条件推广到具有广义单调系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数上，所得的结果推广了文［２］和［３］的主要结论．     

超声背向散射的理论修正

本对献＾「１．２」给出的超声背向散射理论进行了修正,并反修正结果与献＾「５」报道的实验结果进行了比较,在整个掠射角范围内二都符合的较好。     

概率赋范线性空间中的一致有界原理

概率赋范空间(简写为 PN 空间)中线性算子的研究已有很多结果.最近游兆永等人进一步完成了 PN 空间的等距度量化工作.本文在前述工作的基础上,系统地证明了 PN 空间中连续线性算子的一致有界性原理.特别是,本文的若干结论推广和改进了已有文献的相应结论.     

微分积分方程比较定理与有界性判定

对Lakshmikantham等提出的使用一类函数估计Liapunov导函数的比较定理作了修正,将此定理应用到微分积分方程上得到不同于文,[4,5]的有界判别法.     

连续函数的一个性质

本文论证了文[1]中提出的问题,并且加以推广,得出一般性结论。文[1]中提出的问题仅是本文的特例。     

二维非线性Klein—Gordon方程非相对论性逼近之注记

本文指出了 Tsutsumi M 关于二维线性 Klein-Gordon 方程非相对论的逼近论证过程中的不合理性,补充和完善了该文的证明.     

半质环的交换性条件

本文改进了[1]中定理1,定理2及文[2]中的一个结果,并给出半质环另外一个交换性条件.     

向量合成序列变换的加速收敛

文［３］引入了向量的合成序列变换，本文的目的是讨论它的收敛和加速收敛．     

NA样本下线性模型回归系数的一类估计的强相合性

线性模型有着广泛的应用,其回归系数的估计是确定模型的关键,这方面已有不少有意义的研究工作(如文献[1]-[3]等)。本文在NA样本下,构造出了线性模型回归系数的一类估计,并证明了这类估计的强相合性。