局部时的Cauchy主值的精确完全收敛性

设{X,Xn;n≥1}为i.i.d.的随机变量序列,其均值为0且EX2=1.令s={Sn}n＞0为一维随机游动,其中S0=0,Sn=n∑k=1 Xk,对n≥1.定义G(n)为随机游动局部时的Cauchy主值.本文得到了,若存在某δ1＞0,E|X|2r/(3p-4)+δ1＜∞成立,那么对4/3＜p＜2及r＞p,有limε→02(r-p)/2-p∞Σn=1nr-2/p{│G(n)│εn1/p}=2p/(r-p)πE│N│2(R-P)/2-P∞ΣK=O(-1)K(2/2K+1)2(R-P)/2-P+1.     

相伴于随机自相似分形的随机测度的强测度的收敛性(英文)

构造了随机自相似分形及其上的记忆函数,并得出了有关结论,在此基础上,我们可以定义一个随机概率测度dΦn(τ)=Kn(τ)dτ,Φn(τ)弱收敛于Φ,进一步可得到强测度序列Ψn(.)=EΦn(.),则{Ψn}弱收敛于Ψ=EΦ.     

相伴于随机自相似分形的随机测度的强测度的收敛性

构造了随机自相似分形及其上的记忆函数,并得出了有关结论,在此基础上,我们可以定义一个随机概率测度dΦn(τ)=Kn(τ)dτ,Φn(τ)弱收敛于Φ,进一步可得到强测度序列Ψn(·)=EΦn(·),则{Ψn}弱收敛于Ψ=EΦ.     

局部时的Cauchy主值的精确完全收敛性

设{X,Xn;n≥1)为i.i.d.的随机变量序列,其均值为0且EX2=1.令S={Sn}n≥0为一维随机游动,其中S0=0,Sn=sum from k=1 to n Xk,对n≥1.定义G(n)为随机游动局部时的Cauchy主值.本文得到了,若存在某δ1>0,E|X|2r/(3p-4)+δ1<∞成立,那么对4/3P,有     

时间随机环境中一维紧邻随机游动的常返性质

设环境q={q(n)}∞0是取值于[0,1]上一列独立同分布的随机变量列,且Eq(0)=p;{Sn}∞0是随机环境q中取整数值随机游动,S0=0,且满足:对任意的整数xi(i≥0),x,y,P(Sn+1=y|S1=x1,…,Sn-1=xn-1,Sn=x,q)={q(n),y=x+1,1-q(n),y=x-1,0,其他.我们证明了:p>1/2时,Sn→+∞,a.e.,n→∞;p<1/2时,Sn→-∞,a.e.,n→∞;p=1/2时,-∞=(lim infSn)/(n→+∞)<(lim supSn)/(n→+∞)=+∞,a.e.,n→∞.     

一个关于上凸密度的公开问题的否定回答（英文）

对于一个满足开集条件的自相似集E,本文得到如下有趣结论:如果E存在几乎处处最好覆盖{Ui}∞i=1,使得E-∪i≥1Ui是可数集,则E-E0是至多可数集,其中E0={x∈E|珡Ds c(E,x)=1}.作为应用,否定回答了周作领等在[周作领,瞿成勤,朱智伟.自相似集的结构———Hausdorff测度与上凸密度[M].北京:科学出版社,2008]中提出的一个公开问题.     

Haudorff测度与等径不等式

对于:Hausdorff维数为s>0的满足开集条件的自相似集E(?)Rn(n>1),我们引入等径不等式Hs|E(X)≤|X|s,以及使该不等式等号成立而直径大于0的极限集U(?)Rn.这里,Hs|E(·)是限制到集合E上的s维Hausdorff测度,而|X|指集合X在欧氏度量下的直径.当s=n时,n维球是唯一的极限集;当s∈(1,n)时,除去一些反面例子以外,我们对上述等径不等式的极限集的基本性质所知甚少.可以看出,这些不等式与Hs(E)的准确值的计算有密切联系.作为特例,我们将考虑Sierpinski垫片,指出计算这一典型自相似集的In2/In3维Hausdorff测度准确值的困难何在.由此可以大致推想,为什么除去平凡情形以外,至今还没有一个具体的满足开集条件而维数大于1的自相似集的:Hausdorff测度准确值被计算出来.     

简单补偿随机线性规划的对偶并行算法

一、引言随机线性规划中,具有简单补偿的二阶段问题是(?){c~Tx E(?)q~Ty|Wy=b(ω)-AX,y≥0}(A)其中 c 是 n 维常向量,q=(q~ /q~-)是2m 维常向量,且(?)=q~ q~-≥0,A 是 m×n 常矩阵,W=((?),I),I 是 m×m 单位矩阵,b(ω)=(b_1(ω),…,b_m(ω))~T 是 m 维随机向量,它的边沿分布函数为 F_b(τ)=(F_1(τ_1),…,F(τ_n))~T,E 表示求随机变量的数学期望,X(?)R~n 是凸多面体集.可以证明,问题(A)与下列问题等价     

A STRASSEN LAW OF THE ITERATED LOGARITHM FOR PROCESSES WITH INDEPENDENT INCREMENTS

Let X = {X(t), t ＞- 0} be a process with independent increments (PII) such that E|X(t)| = 0, Dx(t) ∧= E[X(t)^2 &lt; ∞, limt→∞ Dx(t)/t = 1,and there exists a majoring measure G for the jump △X of X. Under these assumptions, using rather a direct method, a Strassen‘s law of the iterated logarithm (Strassen LIL) is established. As some special cases, the Strassen LIL for homogeneous PII and for partial sum process of i.i.d, random variables are comprised.     

一个问题的解决

本文将解决文[1]末提出的如下问题： 问题1 求函数y-^n∑i=1Fi｜x-Fi｜的最小值，其中x∈R,{Fn}n≥0为Fibonacci数列，它由F0=0,F1=1,Fn＋2=Fn＋1＋Fn（n∈N）确定。     

THE STRUCTURE AND APPROXIMATION OF A.S. SELF-SIMILAR SET

The structure of any a.s. self-similar set K(w) generated by a class of random elements {gn,wσ} taking values in the space of contractive operators is given and the approximation of K(w) by the fixed points {Pn,wσ} of {gn,ow} is obtained. It is useful to generate the fractal in computer.     

Evaluations of Parameters for the Optimization of S.S.O.R. and A.D.I. Preconditioning

The main goal of this paper is to give two ways to estimate the needed parameters in order to obtain the condition number of S.S.O.R. preconditioned matrices, namely, the algebraic matricial formulation of convexity Riesz theorem and the tridiagonal Fourier analysis. The improvement with respect to Axelsson's approach is explicitly given. Estimations of the condition number in the case of A.D.I. preconditioning is also considered.     

S.I.S.向量随机测度在弱拓扑及相容拓扑下的收敛性

本文主要研究ｓ．ｉ．ｓ．向量随机测度在弱拓扑及相容拓扑下的收敛性,给出了ｓ．ｉ．ｓ．向量随机测度在弱拓扑 容拓扑下的Ｖｉｔａｌｉ－Ｈａｌｍ－Ｓａｋｓ定理,作为应用,我们建立了Ｒ＾１－值有界可测函数关于Ｂａｎａｃｈ空间值ｓ．ｉ．ｓ．向量随机测度的随机积分的收敛定理,并得到了具ｔｙｐｅｐ的Ｂａｎａｃｈ空间中ｓ．ｉ．ｓ．向量随机测度的大数定律及中心极限定理。     

Optimization of the Relaxation Parameter for S.S.O.R. and A.D.I. Preconditioning

We present and compare several approaches for the optimization of the relaxation parameter both for A.D.I. and S.S.O.R. basic iteration and preconditioning conjugate gradient method. For each kind of preconditioning a detailed link between estimates of the spectral radius of the iteration matrix and of the condition number resulting from preconditioning is proposed. It allows to choose the best approach in order to obtain the optimal relaxation parameter and the corresponding optimal estimates either of the spectral radius of the iteration matrix and of the resulting condition mumber of the S.S.O.R. and A.D.I. preconditioning.     

关于随机padé逼近的存在性和收敛性

首次对随机Pade逼近进行了研究。考虑了随机形式幂级数 f(z,ω)=a_0ξ_0(ω)+a_iξ_i(ω)z+…(1)的Pade逼近。其中a_i(i=0,1,…)是全不为零的实数序列,ξ_i(ω)是独立的连续随机变量。 首先证明了(1)的任意Pade逼近的a.s.存在性。其次,考虑了一类形如 (2) 的随机准解析函数Pade逼近的a.s.依勒贝格测度收敛性。     

一类线性errors－in－variables模型的参数强相合估计及其a．s．收敛速度

本文讨论了如下一类线性ｅｒｒｏｒｓ－ｉｎ－ｖａｒｉａｂｌｅｓ模型——多元线性结构关系模型β′ｘｋ＋α＝０，ξｋ＝ｘｋ＋εｋ．｛ｋ＝１，２，…，ｎ．其中，｛ｘｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝为一组ｉ．ｉ．ｄ．的ｍ维随机向量，｛εｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝是ｉ．ｉ．ｄ．的随机误差，Ｅ（ε１）＝０，Ｖａｒ（ε１）＝σ２Ｉｍ．且｛ｘｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝与｛εｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝相互独立．在一些条件下，我们证明了估计量β，α，σ２的强相合性、唯一性，并给出了估计量的收敛速度为ｏ（ｎ－１－１ｑ），这里ｑ∈［１，２）．对于Ｅ（ｘ１）ｕ１和Ｖａｒ（ｘ１）Ｖｘ的估计也得出了同样的结果     

两指标B值鞅的A.S.收敛性与B空间的Radon-Nikodym性

本文证明了在F4条件下，任一Llog+L有界的两指标B值鞅几乎处处收敛到一可积的B值随机变量当且仅当B空间有Radon-Nikodym性质．进一步还证明了在更弱的局部F4条件下，上述结论也成立．     

Sufficient and necessary conditions for limit laws on lag sums of I. I. D. R. V. S

Let {X, X _n ;n>-1} be a sequence of i.i.d.r.v.s withEX=0 andEX ²=σ²(0 < σ < ∞). we obtain some sufficient and necessary conditions for

Fubini theorem w.r.t. stochastic measure on product measurable space

ＦＵＢＩＮＩＴＨＥＯＲＥＭｗ．ｒ．ｔ．ＳＴＯＣＨＡＳＴＩＣＭＥＡＳＵＲＥＯＮＰＲＯＤＵＣＴＭＥＡＳＵＲＡＢＬＥＳＰＡＣＥＣＨＥＮＰＥＩＤＥ（陈培德）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ,ｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳ...     

关于S.N.Bernstein问题的新研究

该文利用两点修正的方法构造了一个三角插值多项式算子Ｔｎ（ｆ;ｒ,ｘ）,进一步讨论了Ｓ．Ｎ．Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ问题,圆满地回答了Ｓ．Ｎ．Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ问题。