关于可测函数列收敛性的注记

讨论可测函数列依测度收敛与近一致收敛之间的关系，并给出Riesz定理的推广：若fn→f于E，则存在子列{fni}包含{fn},使fni近一致→f于E。     

强一致收敛下的动力性状的遗传性

为研究连续函数列{fi}的动力性状和极限函数厂的动力性状之间的关系,引入强一致收敛的概念,在函数列{fi}强一致收敛于厂的条件下,证明了函数列{fi}的极小性,拓扑传递性,拓扑弱混合性,拓扑混合性,都可以遗传到f上;并且还得出函数列{fi}的Li-Yorke混沌集（非游荡集）和f的Li-Yorke混沌集（非游荡集）之间的包含关系。最后得出结论：通过对函数列{fi}的动力性状的研究,可以刻画出厂的动力性状。     

可积函数空间上两种收敛性的关系

可积函数空间Lp空间中的函数列{fn(x)}依测度收敛与依范数收敛的基本关系:依范数收敛可推出依测度收敛,但逆命题不成立.本文在依测度收敛的基础上,加上必要的条件fn(x)≤fn 1(x)ae于E且‖fn‖p→‖f‖p或为{f,f1,f2,…}为一致可积族,使得依测度收敛能够推出依范数收敛.     

函数列广义积分的极限定理及其应用

考虑函数列在广义积分下的极限问题,运用函数列的极限理论,在函数列一致有界和内闭一致收敛条件下,给出黎曼可积函数列积分的极限定理结果;在函数列广义积分一致收敛条件下,给出广义积分下函数列积分的极限定理结果,以及广义积分下的函数列积分的控制收敛定理.     

强一致收敛下弱几乎周期点和周期序列跟踪性的研究

在强一致收敛下,研究了弱几乎周期点和周期序列跟踪性,得到弱几乎周期点和周期序列跟踪性的若干结论:(1)设序列映射{fn}强一致收敛于等度连续映射f,且点列{xk}是每个映射fn的弱几乎周期点.若limk→∞xk=x,则x是f的弱几乎周期点.(2)若序列映射{fn}强一致收敛于等度连续映射f,则lim sup W(fn)...     

Lp空间上依测度收敛与依范数收敛的关系

Lp空间中的函数列{nf(x)}依测度收敛与依范数收敛的基本关系是:依范数收敛可推出依测度收敛,但逆命题不成立.本文在依测度收敛的基础上,加上必要的条件fn(x)≤fn 1(x)a.e于E且‖fn‖p→‖f‖p或为{f,f1,f2,…}为一致可积族,使得依测度收敛能够推出依范数收敛.     

序列极限的统一叙述

通过分析数列收敛、函数列收敛的共同特征,给出序列收敛的统一定义,说明数列收敛和函数列的一致收敛是对应的概念,从而探讨了函数列和函数项级数一致收敛这一难点的教学方法.     

探讨积分的极限

证明了若可积函数列{fn}在[a,b]上一致收敛,则nl→im∞∫abfn(x)dx中极限运算与积分运算可交换,从而揭示了"积分的极限"解法的内在本质,并且对于limn→∞∫01xnF(x)dx及nl→im∞∫ab[f(x)]ndx两种类型给出了更为具体有效的一般性解法.     

函数列一致收敛的判定方法

本文给出了判断不同类型的函数列一致收敛的方法,并对每种方法给予严格证明,以利于对函数列一致收敛的深入了解和更为广泛的应用．     

收敛的非线性迭代数列x_(n+1)=g(x_n)的等价数列

本文讨论在非线性迭代xn+1=g(xn)过程中,当迭代数列{xn}收敛时,给出与迭代数列{xn}收敛速度相同的等价数列.     

线性模型中误差分布的相合核估计

线性模型y_i=x′_iθ+e_i,i=1…n,的误差序列{e_i}_i~n=1有未知密度f(x),本文在一定条件下证明了f(x)的核估计的弱相合性,逐点强相合性,一致强相合性,其中(?)为L.S估计的残差.     

广义一致收敛与亚一致收敛

本文讨论了连续函数列{f_2(x)}的极限函数f(x)连续的条件。采用了先把{f_2(x)}为正则收敛的条件减弱为弱正则收敛,或减弱为一致收敛,再减弱为广义一致收敛,最后成为一个定理:在[a,b]上的连续函数列{f_n(x)}的极限函数f(x)连续的充要条件是{f_n(x)}在[a,b]上是亚一致收敛的。     

删失样本α混合序列递归核密度估计的一致强相合性及速度

在删失数据α混合序列下,用递归核密度估计改进密度函数,的窗宽固定的核密度估计量,并在一定条件下证明改进后的估计量fn的一致强相合性,并给出一致强相合速度;同时也得到与fn相应的风险率函数λ的估计量λn的一致强相合性及一致强相合速度．     

两两NQD随机变量列所产生线性过程的完全收敛性

设{Yi;-∞0为当x→∞时的缓变函数,本文论证了{Xk;k≥1}部分和序列的完全收敛性。     

二元极限函数的一致收敛性

从课堂教学的角度出发,讨论了二元函数极限、含参量广义积分、函数列、函数项级数一致收敛的概念和相关性质的统一,从而加深学生对一致收敛性的概念和相关性质的理解.     

NA序列部分和之和乘积的极限定理

设{X_n, n≥1}是一严平稳正值负相关(NA)随机变量序列, 满足EX₁=μ>0,  Var X₁=σ²<∞. 首先利用NA序列加权和的中心强极限定理和矩不等式证明, 其中N为标准正态随机变量; 其次, 对于边界函数和拟权函数给出NA序列部分和之和乘积的完全收敛性中精确渐近性的一般结果.     

混合随机阵列收敛性质

在Cesàro一致可积的条件下,利用ρ混合,φ混合序列矩不等式和截尾法,研究了ρ混合,φ混合阵列行加权和最大值的弱收敛性和Lr收敛,所获结论推广和改进了已有的相关结果。