分式Brown运动代数和的一些性质

在本文中我们研究 d 维分式 Brown 运动代数和的象集的性质.证明了:若 dimE>(ad)/m,则 X(E)(?)…(?)X(E)(m 项)a.s 具有内点.若 dimE>ad/2,dimF>ad/2则 X(E)-X(F)a.s.具有内点.这些结果推进了 Kahane,Mountford 和 Testard 关于Brown 运动及分式 Brown 运动的研究工作.     

TWO LIMIT THEOREMS ON ARIMA MODELS

Let the time series {X(t),t=1,2,…}satisfy φ(B)(1-B)~dX(t)=θ(B)e(t),where B is a backward shift operator,defined by BX(t)=X(t-1),and φ(z)=1+φz+…+φ_pz~p,θ(z)=1+θ_1z+…+θ_qz~q%,and all the roots of φ(z)lie outside the unit circle;{e(t)}is a sequence of iid random variables with mean zero and E|e(t)|~(4+r)<∞(r>0).In this paper,the limit properties of S_n=sum from t=1 X(t)~2/t~(2d)log n,where the integer d≥1,have been considered.     

锁相技术中一个微分方程的定性研究

我们研究这样一个锁相环路(如图所示),其输入信号θ_1(t)=ωt+(1/2)Rt~2并且环路滤波器的传递函数 F(s)=(s+a/s),其中R≥0,a≥0为常数(例如简单的倒 L 网络),电压控制振荡器的自由振荡频率为ω_0,若任一时刻它的输入信号为θ_1(t),输出信号为θ_2(t),记φ(t)=θ_1(t)-θ_2(t),则得环路方程为:     

用 k 近邻预测逼近 Bayes 预测

§1.方法与结果设(X,θ)是取值于 R~d×R~1上的随机变量。设已观察了 X 的值为 x,要利用 X 之值 x 去预测θ。假定δ(x)是一个预测函数,且引进了某种损失函数 L(θ,a)(用 a 去预测真值θ时有 L(θ,a)这么大的损失。则预测δ的风险定义为 R(δ)=E[L(θ,δ(X))]。若预测δ~*满足条件 R(δ~*)=(?) R(δ),其中 (?) 意义对一切可能的预测函数取 inf,则称δ~*为 Bayes 预测,R~*=R(δ~*)为 Bayes 风险。若(X,θ)的分布已知,原则上不难     

白噪声下调频信号的参数估计

设有随机过程X_T={X(t):0≤t≤T}满足如下方程X(t)=∫_o~t sin θ3 d3+W(t) 0≤t≤T(1)其中W_T={W(t):θ≤t≤T}是标准维纳过程.本文讨论了均值信号3(θ,t)=∫_o~t sin θ3d3中频率参数θ的ML估计问题.在无界参数空间中得到了其估计的强相容性,渐近正态性和a.s.收敛速度.     

度条件下的二部图的定向图

二部图是具有二分类(X,Y)的简单偶图,其中X的每个顶点与Y的每个顶点相连,若|X|=m,|Y|=n,则这样的图记为K_(m,n).该文研究了K_(n,n)的定向图.对于非负整数a和b,若存在满足每个顶点的入度或者是a或者是b的一个K_(n,n)的定向图,则存在非负整数s和t满足方程s+t=2n和as+bt=n~2.论文证明了如下结论:设s和t是任意两个非负整数,对于满足方程s+t=2n和as+bt=n~2的非负整数a和b,存在K_(n,n)的定向图使得每个顶点的入度或者是a或者是b,从而得到了上述必要条件为K_(n,n)是[a,b]_n可实现的充分条件.     

平方损失下的最近邻预测理论

§1.引言 设在R~d×R~1(d≥1)取值的变量(x,θ),(x_i,θ_i),i=1,…,n相互独立,此处(X_i,θ_i)是已知样本,X之值已观测,而要依据它们去预测θ之值。引进平方损失(θ—a)~2,即用a去预测θ时,所蒙受的损失。 若知道了(x,θ)的联合分布,则风险最小的预测,即Bayes预测 δ(x)=E(θ|X=x),可无需求助于样本(X_i,θ_i),i=1,…,n而定出。当X=x时,此预测之后验风险     

运用两个比例定理巧解三角题

在求解某些三角函数题时 ,通过揭示题目中的比例关系 ,运用等比定理和合分比定理可得到简捷巧妙的解决 .等比定理是指 :若 b1a1=b2a2 =b3a3=… =bnan =k ,则b1+b2 +b3+… +bna1+a2 +a3+… +an=k(其中a1+a2 +a3+…+an≠ 0 ) .合分比定理是指 :若 ba =dc ,则 a -ba +b=c -dc+d(其中a +b ,c +d≠ 0 )或 a +ba -b=c +dc-d(其中a -b ,c -d≠ 0 ) .下举几例以说明 .例 1　求证 :1) 1+sin2θ -cos2θ1+sin2θ +cos2θ=tanθ ;2 ) 1+secα +tanα1+secα -tanα=secα +tanα .证明　 1)因为tanθ =sinθcosθ=2sinθ·cosθ2cos2 θ =sin2θ1+cos2…     

多维非退化扩散过程的象集与图集的一致Hausdorff维数

设X(t)=X(0)+∫^t_0α(X(s))dB(s)+∫^t_0β( X(s))ds为一d(d≥3)维非退化扩散过程。令X(E)={X(t): t∈E}, GRX(E)={(t,X(t)): t∈E}，该文证明了：对几乎所有ω：E B([0,∞)),有dimX(E,ω)=dimGRX(E,ω)=2dimE,这里dimF表示F的Hausdorff维数。     

关于Gauss过程增量的若干结果

设{X(t), t≥0}是具有平稳增量的Gauss过程,满足X(0)=0(a. s.),EX(t)=0,σ~2(h)=E(X(t+h)-X(t))~2=EX(h)~2=C_0h~(2a),其中C_0>0,0<α<1。本文研究了这类过程的增量问题,将Wiener过程增量所具有的性质(见[4,5,6])推广到{X(t), t≥0}的增量上来。     

马氏过程的可加泛函与停时变换(Ⅱ)

定义4.1 设 X=(Ω(?),(?)_t,X_t,θ_t,P~x,T)是以(E_Δ,(?)_Δ)为状态空间的随机过程,称(Ω,(?))上的随机变量族 M={M_t,0≤t≤∞}为 X 的可乘泛函,如果(1)M_t∈(?)_t,((?)t≥0);(2)M_(s+t)=M_t(M_s(?)θ_t),((?) s、t≥0);(3)0≤M_t≤1,((?)t≥0).若 t(?)M_t 右连续(连续),则称 M 是右连续(连续)可乘泛函。对 X 的可乘泛函 M=     

非退化扩散过程的水平集和极集

设X(t)(t∈R )是一个d维非退化扩散过程．本文得到了比原有结果更一般的非退化扩散过程极性的充分条件,证明了对任意u∈Rd,紧集E(0, ∞),有若d=1,则对任意紧集F(?)R, 若d≥2,则对任意紧集E ∈(0, ∞), 其中B(Rd)为Rd上的Borel σ-代数,dim和Dim分别表示Hausdorff维数和Packing 维数．     

数学问题解答

20 0 4年 1 0月号问题解答(解答由问题提供人给出 )1 5 1 6　正方形A1 A2 A3A4的中心为O ,边长为 2a ,在以O为圆心 ,半径为R的圆上任取一点P ,设P到A1 A2 ,A2 A3,A3A4,A4A1 的距离分别为d1 ,d2 ,d3,d4,求证 :dn1 +dn2 +dn3+dn4≤ 2 [(a+ R2 ) n+ (a- R2 ) n](n∈N)当且仅当n=1 ,2 ,3时取等号证明　建立如图所示的直角坐标系 ,并设P(Rcosθ,Rsinθ) ,则有d1 =a +Rsinθ ,d3=a-Rsinθ,d2 =a -Rcosθ,d4=a+Rcosθ若用 [n2 ]表示 n2 的整数部分 ,则由二项式定理得dn1 +dn2 +dn3 +dn4 =(a+Rsinθ) n + (a-Rsinθ) n + (a +Rcosθ) n …     

随机场下重对数律的渐近性

设{X,X_k,k∈z_+~d)是d维随机场独立同分布零均值的随机变量,如果E[X~2(log~+|X|)~(α+d-1)(log+log~+|X|)~β]<∞,则 其中Γ(·)为Gamma函数.由此回答了Gut和Spataru[4]在d=1时所提出的问题。     

品味算法的"交汇性"(续)

(接20101-12(上)P33) 例12 (2010年苏州市调考题)程序框图如图13所示,已知曲线E的方程为ax2+by2=ab(a,b∈R),若该程序输出的结果为s,则 A.当s=1时,E是椭圆 B.当s=-1时,E是双曲线 C.当s=0时,E是抛物线 D.当s=0时,E是一个点解析 若a=0,b=1,则s=0.此时ax2+by2=ab变为y2=0,即y=0,表示直线,排除C、D两项;若a=-1,b=-1,则s=1.此时ax2+by2=ab变为x2+y2=-1,不表示任何曲线,排除A项.故选B.图14点评本题是程序框图与解析几何的交汇综合题,利用特值验证并结合筛选法容易得出正确结果,这正是命题者的初衷和"得意"之处.     

非线性回归模型参数估计量的随机展开及偏和方差的讨论

§1.引言 对于非线性回归模型y_t=f(x_t,θ)+ε_t, t=1,2,… (1.1) 若记 S(θ)=sum from t=1 to n([y_t-f(x_t,θ)]~2) (1.2) 则维数假定为p的参数向量θ的一个最小二乘估计量(简记为LSE)定义为满足下式的统计量(y):     

两个简单结论在解竞赛问题中的应用

结论 1　a ≥ f(x) a ≥ [f(x) ]max.结论 2　a ≤ f(x) a ≤ [f(x) ]min.上述两个结论为我们解决含参数恒成立数学竞赛问题提供了一种简捷的方法———分离参数法 .本文以数学竞赛问题作为实例 ,谈一谈这两个简单结论在求解数学竞赛问题中的重要应用 .例 1　 (1996年全国高中数学联赛题 )求实数a的取值范围 ,使得对任意实数x和任意θ∈ [0 ,π2 ]恒有(x+ 3 + 2sinθcosθ) 2 + (x+asinθ+acosθ) 2≥ 18.分析　设t=sinθ+cosθ,因为θ∈ [0 ,π2 ],则原不等式可化为(x+ 2 +t2 ) 2 + (x+at) 2 ≥ 18,t∈ [1,2 ].因为　 (x+ 2 +t2 ) 2 + (x…     

On intersections of independent anisotropic Gaussian random fields

Let XH = {XH(s),s ∈RN1} and X K = {XK(t),t ∈R N2} be two independent anisotropic Gaussian random fields with values in R d with indices H =(H1,...,HN1) ∈(0,1)N1,K =(K1,...,KN2) ∈(0,1) N2,respectively.Existence of intersections of the sample paths of X H and X K is studied.More generally,let E1■RN1,E2■RN2 and FRd be Borel sets.A necessary condition and a sufficient condition for P{(XH(E1)∩XK(E2))∩F≠Ф}>0 in terms of the Bessel-Riesz type capacity and Hausdorff measure of E1×E2×F in the metric space(RN1+N2+d,) are proved,where  is a metric defined in terms of H and K.These results are applicable to solutions of stochastic heat equations driven by space-time Gaussian noise and fractional Brownian sheets.     

齐型空间上的一些新的Triebel-Lizorkin空间及其标架特征

设(X,ρ,μ)d,θ是齐型空间,ε∈(0,θ],|s|＜ε且max{d/(d+ε),d/(d+s+ε)}＜q≤∞.引进了一类新的Triebel-Lizorkin空间Fs∞q(X),并通过先建立与空间Fs∞q(X)的范数相关的Plancherel-Polya型不等式的方法建立了这些空间的标架特征;给出了当|s|＜ε,max{d/(d+ε),d/(d+s+ε)}＜p≤∞且0＜q≤∞时,Besov空间Bspq(X),以及当|s|＜ε,max{d/(d+ε),d/(d+s+ε)}＜p＜∞且max{d/(d+ε),d/(d+s+ε)}＜q≤∞时,Triebel-Lizorkin空间(F)spq(X)的标架特征;此外,还引进了与给定仿增函数b相关的新的Triebel-Lizorkin空间b(F)s∞q(X)和H(F)s∞q(X),并且建立了空间b(F)s∞q(X)和空间H(F)s∞q(X)的相互关系;进一步证明了如果s=0且q=2,则H(F)s∞q(X)=(F)s∞q(X).因为(F)s∞q(X)=BMO(X),所以事实上这也给出了空间BMO(X)一个新的特征刻画.     

ON INTERSECTIONS OF INDEPENDENT NONDEGENERATE DIFFUSION PROCESSES

Let X(1)= {X(1)(s), s ∈ R+ } and X(2)= {X(2)(t), t ∈ R+ } be two independent nondegenerate diusion processes with values in Rd. The existence and fractal dimension of intersections of the sample paths of X(1)and X(2)are studied. More generally, let E1, E2 ■(0, ∞) and F  Rd be Borel sets. A necessary condition and a suffcient condition for P{X(1)(E1) ∩ X(2)(E2) ∩ F = φ} 0 are proved in terms of the Bessel-Riesz type capacity and Hausdor measure of E1 ×E2 ×F in the metric space(R+ ×R+ ×Rd, ρ), where ρ is an unsymmetric metric defined in R+ × R+ × Rd. Under reasonable conditions, results resembling those of Browian motion are obtained.