关于Stable收敛

本文对一般完备可分距离空间上的随机元序列在更广泛的形式下定义了stable收敛、给出了一些新结果,并通过正面讨论和反例研究了它与其它类型收敛的关系.     

关于两个随机变量序列共同收敛性的一个充分条件

本文简要的论证了在一定的条件下一个随机变量序列的某种收敛性可以由另一个随机变量序列的这种收敛性得到,从而为判断一个随机变量序列的这种收敛性提供了一种较为简便的方法。     

关于随机变量序列收敛性关系的探讨

在完备的概率空间 (Ω,, P)下,讨论了实值随机变量序列 {ξ n}的完全收敛、几乎处处收敛、 r次平均收敛、依概率收敛、依分布收敛之间的相互关系,得到若干有意义的常用结论。     

关于随机变量序列收敛性关系的探讨

在完备的概率空间（Ω,F,P)下,讨论了实值随机变量序列{ζn}的完全收敛,几乎处处收敛、r次平均收敛、依概率收敛、依分布收敛之间的相互关系,得到若干有意义的常用结论。     

随机变量序列几乎必然收敛的若干等价命题

由随机变量序列几乎必然收敛可推出其依概率收敛,进而可推出其依分布收敛,可见判别几乎必然收敛的重要性。本文将给出它的几个等价命题,同时还证明了独立随机变量和序列几乎必然收敛等价于依概率收敛,亦等价于依分布收敛。     

概率论中几个收敛概念的度量化研究

概率论中若干收敛概念的度量化方法的研究为采用拓扑学和泛函分析中的结果研究各种收敛概念问题提供了可能。这种方法对于学生在更深层次上理解收敛概念也颇有助益。     

随机变量序列四种收敛的若干性质及其四则运算

以数列收敛的一些性质为依托,证明了随机变量序列的依概率收敛、几乎处处收敛、r-阶收敛及依分布收敛这四种收敛的极限存在的充分必要条件、存在准则,并得出:依概率收敛和几乎处处收敛与数列收敛性质一样,可以进行四则运算,而r-阶收敛只能进行加减运算,依分布收敛则不能进行四则运算。     

概率教学中弱收敛等价性的探讨

本文主要讨论了概率教学中弱收敛概念的多种等价性刻画,并给出了一些新的等价性条件。     

随机变量列的收敛性及其相互关系

给出了随机变量列的依概率收敛、依分布收敛、几乎必然收敛的定义,举例说明了其应用,并研究了三种收敛性之间的相互关系.     

同时计算实序列的DFT和实序列的DFT的IDFT的新公式

通过对离散傅里叶变换(DFT)的一些性质的分析,利用DFT的对称性和将一个复序列分解为4个奇偶序列之和的方法,改正了Gunther关于直接计算双实序列的DFT和实序列的DFT和逆离散傅里叶变换（IDFT）的公式中的少数错误,给出了新的同时计算实序列的DFT和实序列的DFT的IDFT的直接公式,并给出了证明.     

关于Arzela-Ascoli定理

本文引入函数族在区间上逐点一致有界和逐点等度连续的概念,并且证明了从逐点一致有界且逐点等度连续的函数族中必可取出一致收敛的子序列,从而减弱了Arzela-Ascoli定理的条件。     

Laplace 变换存在的第二充分条件及象函数解析性

先引入Laplace变换存在的第二充分条件,然后给其存在性的一种证明,并进一步证明在第二充分条件下,象函数F(s)在半平面Re(s)>c(>0)内解析,且F′(s)=L［-tf(t)］.而F(s)的导数及F(s)的高阶导数在求F(s)及其逆变换时是很有用的,因此,弄清函数f(t)的Laplace变换存在性、可导性及其运算规律是非常必要的.最后,将第二充分条件加以推广.     

关于Laplace变换象函数在第一充分条件下解析性的一种证明

先证明了当f（t）在t0处(t0＞0)是跳跃间断点时,f(t)e-st及tf(t)e-st在（t0,s）处是不连续的,从而说明f(t)的象函数F(s)的求导运算不能直接使用参变量广义积分求导与积分号交换次序的有关定理［1］,然后在第一充分条件下,给出一种直接证明 F′(s)=∫+∞0(d)/(ds)［f(s)e-st］dt 的方法,从而解决了这一理论上的不严密性,也澄清了文中所提出的事实.     

离散型随机变量序列最大值的收敛速度

设X1,X2,…,Xn是独立同分布离散型随机变量序列,Mn=max{X1,X2,…,Xn}.当n→∞时,(Mn-bn)/an的极限分布已知.然而,当离散分布的参数随着n而变化时,有可能得到它的非退化极限分布及其收敛速度.研究了3类离散型随机变量序列最大值的收敛速度.     

不均匀抽样信号的分析与处理

通过在时域、频域对不均匀抽样序列的研究 ,提出了抽样的统一分析方法 ,给出了不均匀抽样信号的获取、恢复以及它的离散傅里叶级数 ( DFS)算法 .     

一种DTT域的二维线性卷积算法

提出了一种在二维离散三角变换(DTT)域进行线性卷积的算法.首先推导出N1×N2的二维离散余弦变换Ⅱ型(DCT-Ⅱ)与2N1×2N2的二维离散傅里叶变换(DFT)之间的关系武,并将二维DFT的卷积乘积表达式转换成在对应的二维DTT域表示;然后给出了线性滤波器下输出信号的DCT-Ⅱ与输入信号的DTT之间关系的显式表达式;最后,分析了该算法的复杂度.结果表明,当滤波器大干5×5时,该算法计算复杂度远低于常见的空间域滤波算法.另外,在已知二维信号平移后的DCT-Ⅱ系数情况下,该算法比DFT域滤波算法具有更高的计算效率.     

基于对称差测度的Fuzzy度量的收敛问题

给出了几种Ｆｕｚｚｙ 集合序列收敛的概念,并讨论了在度量ｄΔ,ｄλΔ,ｄΔｐ［１］ 下的收敛问题。     

二元函数的次一致收敛性

提出了当ｘ→＋∞时二元函数ｆ（ｘ，ｙ）的次一致收敛的概念，并讨论了其极限函数的性质及次一致收敛的条件。