单调测度空间上可测函数序列的收敛性定理

本文给出了单调测度空间上可测函数序列的几个收敛性定理.经典测度论中相应的一些结果得到进一步推广.     

模糊值函数序列的广义Egoroff定理

在一般模糊测度空间上, 针对可测模糊值函数序列给出了(伪)几乎处处收敛和(伪)几乎一致收敛的概念, 研究了几乎处处收敛和几乎一致收敛、伪几乎处处收敛和伪几乎一致收敛的蕴涵关系, 从而获得了不同形式的模糊化的广义Egoroff定理。     

模糊化的Riesz定理和Lebesgue定理

在一般模糊测度空间上,针对可测模糊值函数序列给出了依模糊测度收敛和几乎处处收敛的概念,并在此基础上,进一步研究了模糊值函数序列的这两种收敛的蕴涵关系,从而获得了所谓模糊化的Riesz定理和Lebesgue定理.     

关于LP空间中的几种收敛性

收敛概念是从数列的收敛性到函数列的收敛性、级数收敛、积分序列的收敛性,即分析学研究的出发点就是收敛性.在现代分析中主要包括:几乎处处收敛,依测度收敛,强收敛,弱收敛等概念,文章对它们的定义和性质进行归纳,并讨论他们之间的关系和区别.     

关于几乎处处连续的本性函数的可积性问题

以勒贝格可测函数与几乎处处连续的本性函数几乎处处相等及零集上的积分等于零为前提，按照继承性，可求性，收敛性原则定义[a，b]上几乎处处连续的本性函数的积分，引进一致局部可积与无穷断度点上积分一致收敛概念，给出函数可积的充要条件。     

平均值不等式再讨论

将传统平均值不等式的求和项个数拓展到可变个,重新讨论了平均值不等式.通过定义体积函数,给出了体积函数的两个等价函数表示,来验证它的基本分析性质.     

拟一致收敛函数列的几个性质

给出拟一致收敛函数的定义，再讨论它与「１」中的几乎处处收敛和依测度收敛的关系。     

关于积分与极限交换的充要条件

由几乎处处收敛的几乎处处连续的本性函数序列的无界点集的闭包S∞是零集,结合几乎处处连续的本性函数的积分定义与可积的充要条件,证明几乎处处收敛的几乎处处连续的本性函数序列的积分与极限交换的充要条件是该函数列在S∞上积分等度收敛.     

EropoB定理的逆定理证明

给出了Егоров定理的逆定理的一种证明方法,并指出在mE<+∞时几乎处处收敛与近一致收敛是等价的.     

可测函数列在无限测度集上依测度收敛乘除成立的条件

有限测度集上,可测函数列依测度收敛乘除在一定条件下恒成立.给出反例论证定义在无限测度集合上两可测函数列依测度收敛乘除在与有限测度相关结论相同条件下不成立.通过进一步探讨,得到了在集合测度为无限时相应结论成立的一个较宽松条件,并且对这一条件给出了易于验证的等价形式.     

一种应对网络流量攻击的方法

提出了一种基于频谱分析的方法,该方法利用cisco设备上的NetFlow所采集的路由器转发的数据包的基本信息作为样本,通过样本的自我相函数来建立时间序列模型,并对此进行离散的傅立叶变换得出其频谱表达式,对于数据时序变化剧烈的频谱则采用最大熵算法,经过分析确定了以60%作为分割点的频率范围可以确定攻击流的规模,从而有效地控制了利用包头进行欺骗的拒绝服务攻击所带来的危害.     

随机序列和的几乎必然收敛

通过研究上可加的r阶矩结构的随机序列和的几乎必然收敛性、收敛速度,给出了2个重要定理的证明,得出的随机序列和的收敛速度在数量级上已达到最优,并给出了定理的相关应用.     

关于适应随机变量序列部分和的收敛问题

利用下鞅收敛定理、停时和条件三级数定理研究适应随机变量序列部分和的收敛问题．     

基于自相关函数相位的频率估计方法方差分析

为了分析基于自相关函数相位频率估计方法的性能,推导了加性高斯白噪声背景中正弦信号观测数据的相关函数相位噪声的表示式,得到了相位噪声方差的计算公式和基于自相关函数相位的频率估计方差的计算公式,给出了此类频率估计方法的估计方差与信噪比、观测数据长度以及对相关函数相位差进行平滑时利用的相关函数的点数关系.仿真结果与该文给出的公式计算结果吻合很好.     

非汉字符号"混合序列的强大数律

讨论了一类较广泛的~混合序列的收敛性质,获得了与独立情形一样的三级数定理等收敛性质,并由此得到与独立情形一样的Kolmogov强大数律的充分条件.     

关于两两NQD序列的强大数定律

两两NQD序列的研究已有数十年,根据吴群英对两两NQD序列收敛性质,利用Kronecker引理和三级数定理证明了一个更一般性的收敛定理,并加以推广应用,得到两个相关推论,从而推广了两两NQD序列的强大数定律．     

随机过程的广义收敛性

给出了一个随机过程{Xt}依概率收敛的充要条件,同时也证明了与{Xt}同极限的几乎处处收敛的随机过程{Yt}也有相同的结论.因此在很多情况下,人们将{Yt}化为{Xt}来研究{Yt}的收敛性;而在其他情况下(除了假设{Xt}与{Yt}是a.s.等价外),人们就要研究{Yt}的一个序列的收敛性.此种处理方法为处理大量旧的与新的分支过程提供了一个一致逼近的途径.     

NA阵列的收敛性

建立了NA阵列的一个概率不等式及相关的矩不等式,研究了NA随机变量阵列的依概率收敛性、完全收敛性和几乎处处收敛性.     

矩条件下随机序列部分和的几乎必然收敛性

设{Xn,n≥1}是任一随机变量序列．通过研究矩条件下任意随机变量序列部分和的几乎必然收敛性的问题,利用William F．Stout在二阶矩条件下获得的随机变量序列几乎必然收敛的定理,从而得到了两种矩条件下随机变量序列部分和的几乎必然收敛性的充分条件．     

带有随机控制函数的人口数相依的受控分枝过程

考虑了带有随机控制函数的人口数相依的受控分枝过程.在对后代分布及控制函数的适当假设下,给出了过程是否以概率1灭绝的判定准则并建立了适当的规范化序列几乎处处收敛的充分性条件.