非齐次马氏链缺失数据一元函数的强大数定律

为研究非齐次马氏链缺失数据一元函数的强大数定律. 首先给出了非齐次马氏链缺失数据的一个定义,由这个定义说明作为非齐次马氏链的子列,缺失数据显然也具有马氏性.在前人研究马氏链收敛性的基础上,通过鞅差收敛定理给出非齐次马氏链缺失数据一元函数平均极限定理,再由这个极限定理,给出了非齐次马氏链缺失数据的一元函数满足强大数定律的一个充分条件和几个推论.     

随机环境中马氏链的强大数定律

讨论了随机环境中马氏链函数的极限定理,给出一类马氏环境中马氏链函数的强大数定律成立的充分条件.     

非齐次马氏链强大数定律的一个充分条件

给出了具有可列状态马氏链在渐近齐次条件下的强大数定律。     

非齐次马氏链强大数定律的一个充分条件

给出了具有可列状态马氏链在渐近齐次条件下的强大数定律。     

双无限环境中马氏链强大数定律的推广

在随机环境马氏链的研究领域,利用马氏链的性质,给出了双无限环境马氏环境马氏链的函数强大数定律推广成立的两个充分条件.     

奇偶树上马氏链场的强大数定律

定义一类非齐次树——奇偶树,利用近年来研究概率论强极限定理的新方法,研究奇偶树上奇偶马氏链场关于状态和状态序偶出现频率的强极限定理,得到奇偶树上马氏链场关于状态和状态序偶出现频率的强大数定律,将齐次树图上马氏链场中的相关结果推广到了非齐次树图上．     

马氏环境中马氏链函数的极限定理

研究马氏环境中马氏链函数的极限定理,给出马氏环境中马氏链函数强大数定律成立的一系列充分条件.     

关于渐近循环马氏链的强大数定律

研究了一类非齐次马氏链—渐近循环马氏链的强大数定律.首先引出了渐近循环马氏链的概念,然后给出了一些引理;利用了信源的二元函数平均的一个极限定理,该定理是利用鞅差序列的收敛定理得到的;最后利用了渐近循环马氏链关于状态序偶出现频率的强大数定理给出并证明了关于渐近循环马氏链的强大数定律,该定理作为推论可以得到已有的结果.     

时间离散状态连续非齐次马氏链的强大数定律

定义了时间离散状态连续的马氏链,引入二元函数的范数,利用近年来研究离散状态马氏链泛函的强大数定律的方法,根据连续状态下数学期望的定义及一些特殊不等式,研究了时间离散状态连续非齐次马氏链的收敛性,得到了时间离散状态连续非齐次马氏链二元函数的强大数定律.     

时间离散状态连续非齐次马氏链的强大数定律

定义了时间离散状态连续的马氏链,引入二元函数的范数,利用近年来研究离散状态马氏链泛函的强大数定律的方法,根据连续状态下数学期望的定义及一些特殊不等式,研究了时间离散状态连续非齐次马氏链的收敛性,得到了时间离散状态连续非齐次马氏链二元函数的强大数定律.     

随机环境中马氏链的强大数定理

研究随机环境中可列状态马氏链的有关强大数定理,证明了关于通常的非齐次马氏链的很多强大数定理,对于随机环境中的马氏链仍然成立。     

关于可列非齐次马氏链的强极限定理

目的是要研究可列非齐次马氏链的一类强极限定理 作为推论 ,得到可列非齐次马氏链公平比的强极限定理 ,进一步得到可列非齐次马氏链关于状态序偶出现频率公平比的强极限定理     

样本均值随机加权估计的强大数定律

在Ｅ│Ｘ１│＾１＋ε〈∞的条件下，证明了样本的均值随机和加权的强大数定律。     

LPQD序列的最大值不等式和强大数定律

本文证明了LPQD随机变量序列的最大值不等式,并由此得到一个LPQD序列的强大数定律．所得结果分别推广了Newman—Wright和Birkel关于PA序列的相关结论．     

PA列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律

讨论了不同分布的PA序列乘积和的Marcinkiewicz型强大数律,改进了目前所做的部分工作,得到了一些新的结论.     

不同分布两两NQD的强大数定律

讨论一类非常广泛的不同分布随机变量列两两NQD(Negatively Quadrant Dependent)的性质,在恰当的条件下给出该随机变量列的Marcinkiewicz型强大数定律,推广了独立情形下的强大数定律.     

独立模糊随机变量的强大数律

设{xn,n≥1}是一模糊随机变量序列且{an,n≥1}是一列常数,且满足0〈an↑∞.设函数满足于φ（x）↑,φ（x）x↑,φx（2x）↓,如果有n∞=1Σni=1ΣE（φ（‖xi‖ρp））φ（an）〈∞,∞n=1Σ（ni=1ΣE（‖xi‖ρ2p）an2）s〈∞,则E‖xi‖ρ2p/an→0等价ni=1ΣXi/an→C 0-等价ni=1ΣXi/an→a.s.0-等价ni=1ΣXi/an→p 0-.     

一般随机变量序列强大数定律

将独立同分布情形下的强大数定律进行了推广,指出一般随机变量序列若满足∑∞n=1B2n/n<∞,则服从强大数定律。所给出随机变量序列强大数定律存在条件较易满足,使得定理适用范围更广。并在两两不相关且一致有界的条件下,指出对任意的α>3/4,均有(Sn-ESn)/nα几乎处处收敛于0。