平稳序列最近邻密度估计的相合性

设{X_n}_(n=1)~∞ 是 R~d 中平稳过程,具有公共的未知密度 f(x).本文并不假定{X_n)_(n=1)~∞ 是独立的,考察基于前 n 个观察值{X_i}_(i=1)~n 的f(x)的最近邻估计.在过程{X_n}_(n=1)~∞ 是φ混合或强混合的情形下,得到了逐点相合性、一致相合性以及收敛速度.     

相依样本下一种近邻密度估计的相合性

设{ Xn}^∞ n=1是R^1中的平稳过程,具有公共的未知密度函数f(x) ,我们研究基于前n个观测值X1,X2,… Xn的f(x)的一种近邻估计fn(x).本文假定{Xn}^∞ n=1O φ-混合或强混合的,在对混合系数φ(n)趋于零的速度的适当限制下,证明了fn(x)的逐点相合性一致强相合性.并得到了这两种相合性强收敛速度.     

基于M—估计的误差密度估计

对于线性模型 Yi=x＇_iβ十e_i,i=1,2,...,{e_i}_(i= 1)~∞i.i.d.,e_1有未知密度函数f（x）,本文基于β的M-估计的残差:e_i=Yi—x＇_iβ,i=1,2,…,n,其中β为β的M-估计,用 f_n(x)=1/2na_n sum from i=1 to n I(x-a_ne_i^≤x a_n)估计f(x）,得到了这种估计的强收敛速度,一致强收敛速度,L_1-模相合性,渐近正态性,重对数律。     

具误差隐格式迭代逼近严格伪压缩映像族公共不动点 (英)

设$K$是实Banach空间$E$中非空闭凸集, $\{T_i\}_i=1^{N}$是$N$个具公共不动点集$F$的严格伪压缩映像, $\{\alpha_n\}\subset [0,1]$是实数列, $\{u_n\}\subset K$是序列, 且满足下面条件 (i)\ 设$K$是实Banach空间$E$中非空闭凸集, $\{T_i\}_i=1^{N}$是$N$个具公共不动点集$F$的严格伪压缩映像, $\{\alpha_n\}\subset [0,1]$是实数列, $\{u_n\}\subset K$是序列, 且满足下面条件 (i)\ 设$K$是实Banach空间$E$中非空闭凸集, $\{T_i\}_i=1^{N}$是$N$个具公共不动点集$F$的严格伪压缩映像, $\{\alpha_n\}\subset [0,1]$是实数列, $\{u_n\}\subset K$是序列, 且满足下面条件 (i)\ 设K是实Banach空间E中非空闭凸集，{Ti}i=1^N是N个具公共不动点集F的严格伪压缩映像，{αn}包括于[0,1]是实数例，{un}包括于K是序列，且满足下面条件（i）0〈α≤αn≤1;（ii）∑n=1∞（1-αn）=＋∞.（iii）∑n=1∞ ‖un‖〈＋∞.设x0∈K,{xn}由正式定义xn=αnxn-1＋（1-αn）Tnxn＋un-1,n≥1,其中Tn=Tnmodn，则下面结论（i）limn→∞‖xn-p‖存在，对所有p∈F；（ii）limn→∞d（xn,F）存在，当d（xn,F）=infp∈F‖xn-p‖；（iii）lim infn→∞‖xn-Tnxn‖=0.文中另一个结果是，如果{xn}包括于[1-2^-n,1]，则{xn}收敛，文中结果改进与扩展了Osilike（2004）最近的结果，证明方法也不同。     

n次迭代还原函数的一个构造定理

定义1 记函数f（x）=f^{1}（x），f（f（x））=f^{2}（x），…，f（f（…f（x）…））=f^{n}（x），f^{n}（x）为f（x）的n次迭代．     

维林肯-傅里叶级数的（C，α）和

对维林金系统{ψ,n≥1}和0＜α＜ 1定义极大算子σ^α＊f：= sup │σ^αnf│，其中σ^αnf是函数f的（C，α）平均值．证明了算子σ^α＊是（p，p）型（1〈P〈∞）和弱（1，1）型．另外‖σ^α＊f‖1≤C‖f‖H1,，其中H1是Hardy空间．利用上述结果，证明了对任一可积函数f，σ^αnf几乎处处收敛于f．     

UNBOUNDED SELF-ADJOINT OPERATOR ΠK SPACE

如果A是Πsubsub空间上的自共轭算子，由文[1]可知存在空间昨一个标准分解 \[{\Pi _k} = N \oplus \{ Z + {Z^*}\} \oplus P\] 在此分解下，A有三角模型\[A = \{ S,{A_N},{A_p},F,G,Q\} \].利用三角模型，我们直接证明了 定理1设A是\[{\Pi _k}\]上的-共轭算子，n是任何自然数，那末\[{A^n}\]也是自共轭算子. 定理2设A是\[{A^n}\]上的自共轭算子，那末对所有的\[{A^n}(n = 1,2,...)\]，存在一个公共 的标准分解，在此分解下 \[\begin{gathered} {A^n} = \{ {S^n},A_N^n,A_P^n,\sum\limits_{i = 0}^{n - 1} {{S^i}} FA_N^{n - 1 - i},\sum\limits_{i = 0}^{n - 1} {{S^i}GA_P^{n - 1 - i}} , \hfill \ \sum\limits_{i = 0}^{n - 1} {{S^i}} Q{S^{*n - 1 - i}} - \sum\limits_{i + j + k = n - 2} {{S^i}(FA_N^j{F^*} + GA_P^j{G^*}){S^{*k}}} \} \hfill \\ \end{gathered} \] 定理3 设A是瓜空间上的自共轭算子，\[\sigma (A) \subset [0,\infty ),0 \notin {\sigma _P}(A),\]，那末存在唯 一的自共轭算子A1，满足\[A_1^n = A,\sigma ({A_1}) \subset [0,\infty )\] 其次，我们研究了谱系在临界点附近的性状.记临界点全体为\[C(A)\]).对 \[{\lambda _0} \in C(A)\]记S与入0相应的最高阶根向量的阶数为\[r({\lambda _0})\] 定理4设A是\[{\Pi _k}\]空间上的无界自共轭算子，\[C(A) \cap ({\mu _1},{\nu _1}) = \{ {\lambda _0}\} \],那末以下四 个命题等价： (i）\[\mathop {sup}\limits_{\mu ,\nu } \{ \left\| {{E_{\mu \nu }}} \right\||{\lambda _0} \in (\mu ,\nu ) \subset ({\mu _1},{\nu _1})\} < \infty \] (ii）\[{\mu ^{{\text{1}}}}...,{\mu ^{{{\text{k}}_{\text{0}}}}}\]是全有限的测度； （iii）\[s - \lim {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {E_{\mu \nu }}\]存在； （iv)A与\[{\lambda _0}\]相应的根子空间\[{\Phi _{{\lambda _0}}}\]非退化；这里\[{\mu ^{{\text{1}}}}...,{\mu ^{{{\text{k}}_{\text{0}}}}}\]是由\[{A_P}\]与G导出的测度. 定通5 设A是\[{\Pi _k}\]上自共轭算子，\[{\lambda _0} \in C(A),r({\lambda _0}) = n\]，那么 （i）\[{E_{\mu \nu }}\]在\[{{\lambda _0}}\]处的奇性次数不超过2n， （ii）\[s - \mathop {\lim }\limits_{\varepsilon \to 0} \int_{[{M_1},{\lambda _0} - \varepsilon )} {(t - {\lambda _0}} {)^{2n}}d{E_t},s - \mathop {\lim }\limits_{\varepsilon \to 0} \int_{[{\lambda _0} + \varepsilon ,{M_2})} {(t - {\lambda _0}} {)^{2n}}d{E_t},\]存在。这里\[{M_1},{M_2}\]满足\[[{M_1},{M_2}] \cap C(A) = \{ {\lambda _0}\} \] 定理6 设A是\[{\Pi _k}\]上的自共轭算子，临界点集\[C(A) = \{ {\lambda _1},...,{\lambda _l},{\lambda _{l + 1}},{\overline \lambda _{l + 1}},...,{\lambda _{l + p}},{\overline \lambda _{l + p}},\]，这里\[\operatorname{Im} {\lambda _v} = 0(1 \leqslant \nu \leqslant l),r({\lambda _\nu }) = {n_\nu }\]那么有 \[{(\lambda - A)^{ - 1}} = \int_{ - \infty }^\infty {K(\lambda ,t)d{E_t}} + \sum\limits_{\nu = 1}^l {\sum\limits_{i = 1}^{2{n_\nu } + 1} {\frac{{{B_{\nu i}}}}{{{{(\lambda - {\lambda _\nu })}^i}}}} } + \sum\limits_{\nu = l + 1}^{l + p} {\sum\limits_{i = 1}^{{n_\nu }} {[\frac{{{B_{\nu i}}}}{{{{(\lambda - {\lambda _\nu })}^i}}}} } + \frac{{B_{\nu i}^ + }}{{{{(\lambda - {{\overline \lambda }_v})}^i}}}]\] 这里 \[K(\lambda ,t) = \frac{1}{{\lambda - t}} - \sum\limits_{v = 1}^l {\delta (t - {\lambda _v}} )\sum\limits_{i = 1}^{2{n_v}} {\frac{{{{(t - {\lambda _v})}^{i - 1}}}}{{{{(\lambda - {\lambda _v})}^i}}}} ,\delta \lambda {\text{ = }}\left\{ \begin{gathered} {\text{1}}{\text{|}}\lambda {\text{| < }}\delta \hfill \ {\text{0}}{\text{|}}\lambda {\text{|}} \geqslant \delta \hfill \\ \end{gathered} \right.\] \[0 < \delta < \mathop {\min }\limits_\begin{subarray}{l} 1 \leqslant \mu ,v \leqslant l \\ {\lambda _\mu } \ne {\lambda _v} \end{subarray} |{\lambda _\mu } - {\lambda _v}|\].对\[1 \leqslant v \leqslant l\]，\[{B_{vi}}\]是\[{\Pi _k}\]上的有界自共轭算子，而当\[l + 1 \leqslant v \leqslant l + p\]时，\[{B_{vi}} = {({\lambda _\mu } - S)^{i - 1}}{P_{\lambda v}}\]是以与\[{{\lambda _v}}\]相应的根子空间为值域的某些平行投影. 定理7 在定理6的条件下，有 \[\begin{gathered} {\text{f}}(A) = \int_{ - \infty }^\infty {[f(t) - \sum\limits_{v = 1}^l {\delta (t - {\lambda _v}} } )\sum\limits_{i = 0}^{2{n_v} - 1} {\frac{{{f^{(i)}}({\lambda _v})}}{{i!}}} (t - {\lambda _v})d{E_t} \hfill \ {\text{ + }}\sum\limits_{{\text{v = 1}}}^{\text{l}} {\sum\limits_{i = 0}^{2{n_v}} {\frac{{{f^{(i)}}({\lambda _0})}}{{i!}}} } {B_v} + \sum\limits_{v = l + 1}^{l + p} {\sum\limits_{i = 0}^{{n_v} - 1} {[\frac{{{f^{(i)}}({\lambda _v})}}{{i!}}} } {B_{vi}} + \frac{{{f^{(i)}}({{\overline \lambda }_v})}}{{i!}}B_{vi}^ + ] \hfill \\ \end{gathered} \] 这里\[f(\lambda )\]在\[\sigma (A)\]的一个邻域内解析. 为了建立更一般的算子演算，我们引入两个特殊的代数： \[{\Omega _n} = \{ (f,\{ {a_i}\} _{i = 0}^{2n})|f\]为Borel可测函数，\[\{ {a_i}\} \]为一常数}。对\[F = (f,\{ {a_i}\} ) \in {\Omega _n},G = (g,\{ {b_i}\} ) \in {\Omega _n}\]，定义 \[\begin{gathered} \alpha F + \beta G = (\alpha f + \beta G,\{ \alpha {a_i} + \beta {b_i}\} ) \hfill \ F \cdot G = (f \cdot g,\{ \sum\limits_{j = 0}^i {{a_j}} {b_{i - j}}\} ),\overline F = (\overline f ,\{ {\overline a _i}\} ) \hfill \\ \end{gathered} \] 显然\[{\Omega _n}\]是一个交换代数，它的子代数\[{\omega _n}\]定义为 \[{\omega _n} = \{ F = (f,\{ {a_i}\} ) \in {\Omega _n}|\]在0点的一个与F有关的邻域中，成立\[{\text{|f(t) - }}\sum\limits_{i = 0}^{2n} {a{t^i}} | \leqslant {M_F}|t{|^{2n + 1}},{M_F}\]与F有关} 定义 设A是\[{\Pi _k}\]上的自共轭算子，C（A）={0}，r(0)=n,对\[F = (f,\{ {a_i}\} ) \in {\omega _n}\]，定义 \[\begin{gathered} FA{\text{ = }}\int_{{\text{ - }}\infty }^\infty {|f(t) - \sum\limits_{i = 0}^{2n} {{a_i}} } {t^i}{|^2}d{E_t} + \sum\limits_{i = 0}^{2n} {{a_i}} {A^i} \hfill \ DF(A)) = D({A^{2n}}) \cap \{ x \in {\Pi _k}\int_{{\text{ - }}\infty }^\infty {|f(t) - \sum\limits_{i = 0}^{2n} {{a_i}} } {t^i}{|^2}d{\left\| {{E_t}x} \right\|^2} < \infty \hfill \\ \end{gathered} \] 如果f解析，\[F = (f,\{ \frac{{{f^{(i)}}(0)}}{{i!}}\} )\]，那么可得F（A）=f（A）。 定理8 设A是有界自共轭算子，C（A）={0}，r（0）=n，\[G \in {\omega _n}\]，那么 \[\begin{gathered} \overline F (A) = {[F(A)]^ + },(\alpha F + \beta G)(A) = \alpha F(A) + \beta G(A) \hfill \ (FG)(A) = F(A)G(A). \hfill \\ \end{gathered} \] 定理9 设A是\[{\Pi _k}\]上的自共轭算子，C（A）={0}，r（0）=n，\[{F_1} = ({f_1},\{ {a_i}\} ) \in {\Omega _n}\]，\[{F_2} = ({f_2},\{ {a_i}\} ) \in {\omega _n},{f_1},{f_2}\]在\[( - \infty ,\infty )\]连续，在\[\sigma (A)\]上恒等，那么\[{F_1}(A) = {F_2}(A)\]。 定理10 设A是\[{\Pi _k}\]上自共轭算子C（A）={0}，r（0）=n，\[F = (f,\{ {a_i}\} ) \in {\Omega _n}\]f是连续函数，那么\[\sigma (F(A)) = \{ f(t)|t \in \sigma (A)\} \]。 在定理11中，我们建立了F（A）的三角模型并由此证明当\[F = \overline F \]时，\[C(F(A)) = \{ f(t)|t \in C(A)\} \] 定理12 设A施可析\[{\Pi _k}\]空间上的自共轭算子，C（A）={0}，r（0）=n，与0相应的根子空间非退化，T是稠定闭算子，那么\[T \in {\{ A\} ^{'}}\]的充要条件是存在\[F \in {\Omega _n}\]，使T=F（A）。这里\[{\{ A\} ^{'}} = \{ T|\]对满足\[BA \subset AB\]的有界算子B，均有\[BT \subset TB\]}     

关于A-收敛

设A={ai}（i=1）∞S_（e_1）~＋,其中S（e1）＋={x=（x（n））∈e1：‖x‖=1且x（n）≥0对任意的n∈N}.Banach空间X中的序列{x_n}称为A-收敛于x∈X是指对任意的ε〉0,→0当i→∞,其中A（ε）={n∈N：‖x_n-x‖≥ε}.这篇文章中,我们证明了该收敛可以用一个有限可加的概率测度加以刻画.我们对A-收敛与统计收敛的关系进行了讨论,证明了A-收敛为统计收敛完全取决于A的w~＊-拓扑性质.     

对一道习题的思考

从相关习题出发，借助夹逼定理可证明：lim n→∞（b1a^n1＋b2a^n2＋…＋bma6n m）1/n=max{a1,a2,…,am}；设函数φ（x）,f（x）在[a,b]上都是正连续函数，则有lim n→∞{∫^b aφ（x）[f（x）]^n dx}^1/n=max a≤x≤b{f（x）}     

一类带p-Laplacian的Sturm-Liouville型2m点边值问题三个正解的存在性

该文考虑了下面的具一维$p$\,-Laplacian算子的多点边值问题 $ \left\{ \begin{array}{rl} &;\disp (\phi_{p}(x'(t)))'+h(t)f(t,x(t),x'(t))=0,\hspace{3mm}01,~\alpha_{i}>0,~\beta_{i}>0,~0<\sum\limits_{i=1}^{m-1}\alpha_{i}\xi_{i}\leq1,~ 0<\sum\limits_{i=1}^{m-1}\beta_{i}(1-\eta_{i})\leq1,~0=\xi_{0} <\xi_{1}<\xi_{2}<\cdots<\xi_{m-1}<\eta_{1}<\eta_{2}<\cdots<\eta_{m-1}<\eta_{m}=1,~i=1,2,\cdots,m-1.$ 通过运用锥上的不动点定理, 该文得到了至少三个正解的存在性. 有趣的是文中的边界条件是一个新型的Sturm-Liouville型边界条件, 这类边值问题到目前为止还很少被研究.     

Precise Rates in the Law of Iterated Logarithm for the Moment of I.I.D. Random Variables

Let{X,Xn;n≥1} be a sequence of i,i.d, random variables, E X = 0, E X^2 = σ^2 〈 ∞.Set Sn=X1＋X2＋…＋Xn,Mn=max k≤n│Sk│,n≥1.Let an=O（1/loglogn）.In this paper,we prove that,for b〉-1,lim ε→0 →^2（b＋1）∑n=1^∞ （loglogn）^b/nlogn n^1/2 E{Mn-σ（ε＋an）√2nloglogn}＋σ2^-b/（b＋1）（2b＋3）E│N│^2b＋3∑k=0^∞ （-1）k/（2k＋1）^2b＋3 holds if and only if EX=0 and EX^2=σ^2〈∞.     

On an Extension of Hadamard Inequalities for Convex Functions(in English)

设f是区间[a,b]上连续的凸函数，我们证明了Hadamard的不等式 $[f(\frac{{a + b}}{2}) \le \frac{1}{{b - a}}\int_a^b {f(x)dx \le \frac{{f(a) + f(b)}}{2}}$ 可以拓广成对[a,b]中任意n+1个点x_0,\cdots,x_n和正数组p_0,\cdots,p_n都成立的下列不等式 $f(\frac{\sum\limits_{i=0}^n p_ix_i}{\sum\limits_{i=0}^n p_i}) \leq |\Omega|^-1 \int_\Omega f(x(t))dt \leq \frac{\sum\limits _{i=0}^n {p_if(x_i)}}{\sum\limits_{i=0}^n p_i}$ 式中\Omega是一个包含于n维单位立方体的n维长方体，其重心的第i个坐标为$\sum\limits _{j=i}^n p_j /\sum\limits_{j=i-1}^n p_i$,|\Omega|为\Omega的体积，对\Omega中的任意点$t=(t_1,\cdots,t_n)$, $w(t)=x_0(1-t_1)+\sum\limits _{i=1}^{n-1} x_i(1-t_{i+1})\prod\limits_{j = 1}^i {{t_j}} +x_n \prod\limits _{j=1}^n t_j$ 不等式中两个等号分别成立的情形亦已被分离出来。 此不等式是著名的Jensen 不等式的精密化。     

退化线性约束凸规划问题的变尺度法

考虑问题: (?)f(x) (NP)其中R={x∈R~n|a_i~Tx≤b_i,i=1,…,m},f(x)一阶连续可微且凸。本文在R退化条件下,给出了一个整体超线性收敛的变尺度法。记N={1,…,m),J(?)N,记A_J={a_i|i∈J}。当γ(A_J)=|J|时,R~n到 R_J={x∈R~n|a_i~Tx=0,i∈J}的正投影矩阵P_J=E_n-A_J(A_J~TA_J)~(-1)A_J~T。若{a_i|i∈I}和{a_i|i∈J}都是{a_i|i∈N′(?)N}的最大线性无关组,则P_J=P_I。x~k∈R,记N_k={i∈N|a_i~Tx~k=b_i},gk=▽f(x~k)。     

无穷限反常积分收敛时被积函数的极限状态

根据无穷限反常积分∫a^＋∞f（x）dx收敛的柯西准则和定积分的性质,讨论被积函数f（x）当x→∞时。的极限状态,并得出当无穷限反常积分∫a^＋∞f（x）dx收敛且f（x）在[a,＋∞）上连续,或者无穷限反常积分∫a^＋∞f（x）dx绝对收敛时,存在数列{xn}∩[a,＋∞]且xn→＋∞（n→∞）,使limn→∞xnf（xn）=0.     

一类独立随机场的强定律的收敛率

§ 1　IntroductionDefinition1 .[1 ] A field{ Xi,i∈Nd} is called negatively associated(NA) if for every pair ofdisjoint subsets T1 ,T2 of Nd,Cov(f1 (Xi,i∈ T1 ) ,f2 (Xj,j∈ T2 ) )≤ 0 ,whenever f1 and f2 are coordinatewise increasing.Definition2 .[1 ] A field{ Xi,i∈Nd} is calledρ* -mixing ifρ* (s) =sup{ (ρ(S,T) ;S,T N,dist(S,T)≥ s}→ 0 (s→∞ ) ,whereρ(S,T) =sup{ |E(f -Ef) (g -Eg) |/‖ f -Ef‖2 ‖ g -Eg‖2 ,f∈ L2 (σ(S) ) ,g∈ L2 (σ(T) ) } .Definition 3.[1 ] A field { Xi…     

极限lim x→＋∞f（x）=0的一个充分条件的探讨

从无穷积分∫＋∞ a f（x）dx收敛与无穷远极限lim x→＋∞f（x）=0之间的关系展开论述,研究在广义积分∫＋∞ a f（x）dx收敛的前提下,无穷远极限lim x→＋∞f（x）=0的一个充分条件．在此基础上,适当减弱条件得到该条件的推广形式,为更好的解决无穷远极限lim x→＋∞f（x）=0的问题提供更一般的方法．     

负相依样本平滑移动过程的完全收敛性

设{Yi;－∞＜i＜∞}为一负相伴的同分布随机变量序列，{ai；－∞＜i＜∞}为绝对可和的实数序列。本文在适当的条件下。证明了平滑移动过程{∑k=1^n∑i=-∞^∞ai kYi/n^1/t;n≥1}的完全收敛性。     

非平稳高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

设$\{X_{i}\}^{\infty}_{i=1}$是标准化非平稳高斯序列, $N_{n}$为$X_{1},X_{2},\cdots,X_{n}$对水平$\mu_{n}(x)$的超过数形成的点过程, $r_{ij}=\ep X_{i}X_{j}$, $S_{n}=\tsm_{i=1}^{n}X_{i}$. 在$r_{ij}$满足一定条件时, 本文得到了$N_{n}$与$S_{n}$的渐近独立性.     

由H\"{o}rmander向量场构成的抛物方程的 $W_{\ast}^{1,p}$ 正则性

设 $X_{1},\cdots ,X_{q}\ (q相似文献   

负相伴样本平滑移动过程的完全收敛性

设{Y，Yi，-∞＜i＜∞}为一负相伴同分布随机变量序列，{ai，-∞＜i＜∞}绝对可和的实数序列，本文在适当的条件下，证明了平滑移动过程{∑k=1^n∑i=-∞^∞ai k Yi/n^1/t,n≥1}的完全收敛性．所得的结果改进了[1]中的定理1．