一类随机变量序列线性形式的强稳定性

研究一类随机变量序列线性形式的强稳定性,得到这类随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

φ混合序列线性形式的强稳定性

研究了φ混合序列线性形式的强稳定性,得到了其具有线性形式强稳定性的充分条件。     

ρ混合序列线性形式的强稳定性

研究ρ混合序列线性形式的强稳定性,得到ρ混合序列具有线性形式强稳定性的充分条件．     

混合序列线性形式的强稳定性

研究混合序列线性形式的强稳定性,得到混合序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

混合随机变量序列线性形式的强稳定性

利用随机变量的截尾术及强大数定律, 得到了混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

同分布NA序列线性形式的强稳定性

本文研究了同分布NA变量线性形式的强稳定性,得到了一般情况下同分布NA变量具有强稳定性的充分条件,此结果在某种程度上推广了NA列的Jamison型加权和具有强稳定性的充分条件．     

α-混合随机变量序列线性形式的强稳定性

研究了α-混合随机变量序列线性形式的强稳定性.利用随机变量的截尾术及强大数定律,得到了不同分布α-混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件,在某种程度上推广了独立随机变量的线性形式的强稳定性的相应结果.     

一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性

研究一类负相依随机变量序列线性形式的强稳定性,得到这类不同分布随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

同分布ψ-混合随机变量线性形式的强稳定性

研究了同分布啦混合随机变量线性形式的强稳定性,通过对随机变量运用截尾术得到了同分布ψ-混合随机变量具有强稳定性的充分条件,此结果在某种程度上推广了独立随机变量的相应定理。     

由强混合序列生成线性过程精确渐近性的一般形式

利用由强混合序列生成的线性过程的弱收敛定理和不变原理以及矩不等式, 得到了拟权函数和边界函数部分和以及部分和最大值的精确渐近性的一般形式. 从而使此前关于强混合精确渐近的许多经典和最新结果都可以包括在本文所得结果范围内.     

AQSI序列部分和与乘积和的强大数定律

研究AQSI序列部分和与乘积和的强大数定律,得到不同分布AQSI序列部分和与乘积和强大数定律成立的充分条件.     

M值随机序列加权和的强稳定性

利用样本相对熵作为任意离散型随机变量相对独立变量偏差的一种随机性变量 ,采用研究强极限定理的一种新方法——网微分法 ,得到了一个关于离散型随机变量序列加权和的强稳定性定理     

线性递归序列

本文研究了数域Ｆ（ｑ）上递归序列的一些代数问题，序列的线性问题以及有关综合的系列性质。     

线性I随机系统部分变元的强稳定性

运用随机线性系统的柯西矩阵及其截断矩阵 ,通过引进随机线性系统左截柯西矩阵和右截柯西矩阵 ,讨论了线性It^o随机系统部分变元的几乎必然强稳定性 ,得出了该系统只依赖于左截柯西矩阵的有界性和右截柯西矩阵的渐近性的各种a .s强稳定性 ,包括强稳定、强一致稳定、强渐近稳定、强一致渐近稳定及强指数稳定之间的等价条件 ,推广了已有文献的结果     

线性It^↑O随机系统部分变元的强稳定性

运用随机线性系统的柯西矩阵及其截断矩阵，通过引进随机线性系统左截柯西矩阵和右截柯西矩阵。讨论了线性It^↑O随机系统部分变元的几乎必然强稳定性，得出了该系统只依赖于左截柯西矩阵的有界性和右截柯西矩阵的渐近性的各种a．s强稳定性，包括强稳定、强一致稳定、强渐近稳定、强一致渐近稳定及强指数稳定之间的等价条件，推广了已有文献的结果．     

关于不同分布■混合序列的加权和的强稳定性

在文献[3]的基础上讨论一类较为广泛的■混合序列的一般加权和的强稳定性,推广了独立情形的Jamsion定理及相关定理.     

线性递推序列的幂

本文对a1,…,am∈c,am≠0和满足递推关系un=a1un-1 … a mun-m, n≥m,的序列{un}∞n=0给出递推关系ukn=b1uk/n-1 … bmuk/m-m, n≥m的系数b1,…bm的递推公式,其中k∈z,m=[m k-1/k].     

时间序列线性建模

本文对序列的特点，时间序列的相关分析法，Ｐａｎｄｉｔ－Ｗｕ建模方法以及ＡＲ统一建模思路进行了讨论，结合实例进行了比较。     

线性It(ò)随机系统部分变元的强稳定性

运用随机线性系统的柯西矩阵及其截断矩阵,通过引进随机线性系统左截柯西矩阵和右截柯西矩阵,讨论了线性It(o)随机系统部分变元的几乎必然强稳定性,得出了该系统只依赖于左截柯西矩阵的有界性和右截柯西矩阵的渐近性的各种a.s强稳定性,包括强稳定、强一致稳定、强渐近稳定、强一致渐近稳定及强指数稳定之间的等价条件,推广了已有文献的结果.