应力为复合χ^2—更新过程时结构可靠度的一致估计

本文讨论强度为随机变量Ｘ,应力为复合χ＾２－更新过程Ｙ（ｔ）的半随机过程可靠性模型的结构可靠度一致估计问题。获得在设计基准期［０,Ｔ］内结构可靠度表达式和结构可靠度的一致估计。     

椭球等高分布族中T^20的精确分布

设Ｘ～ＥＣｐ（ｕ１，Σ，φ），即Ｘ服从椭球等高布分；Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ是来自Ｘ的样本，作：Ｔ＾２０＝（Ｘ－ｕ）′Σ＾－１（Ｘ－ｕ），（Ｘ＝１／ｎΣ＾ｎｉ＝１Ｘｉ）本文将在一定条件下，给出Ｔ＾２０的密度函数。     

论算法的发展（Ⅰ）：组合优化的基本方法

用π＾（ｔ）－集合表示具有规定性质π＾（ｔ）的集合，π＾（ｔ）－对象是指具有规定结构的π＾（ｔ）－集合本身是具有空结构的π＾（ｔ）－对象。组合优化的问题ＸＹＺ是指：对于每一个π＾（ｔ）－集合，从其诸π＾（２）－对象中找出π＾（３）－优者。以最小生成的问题ＸＹＺ是指：对于每一个π＾（２）－对象中找出π＾（３）－优者，以最小生成林问题，平面凸壳问题及整序问题为实践背景，对于问题ＸＹＺ的一个实例Ｓ，把集     

鞅差几何级数的重对数律

设｛Ｘｋ，Ｆｋ，ｋ≥０｝是（Ω，Ｆ，Ｐ）上的鞅差序列，在本文中我们讨论了以｛Ｘｋ｝为系数的幂级数Ｓ（β＝Σ∞ｋ＝０βｋＸｋ，当β↑１时的渐近行为，本文证明了：如果│Ｘｋ│≤ｃ，Ｅ（Ｘ＾２ｋ│Ｆｋ－１）＝１，则有下面的重对数律成立ｌｉｍβ↑１√１－β＾２／√２ｌｏｇｌｏｇ（１－β＾２）－１Ｓ（β）＝１ａ．ｓ。     

Sβ不可估时（Sβ,σ^2）的联合估计的可容许性

对于一般的Ｇ－Ｍ模型Ｙ－Ｎ（Ｘβ，σ＾２Ｖ），Ｖ≥０，当Ｓβ不是线性可估的时，本文分别得到了矩阵损失下（Ｓβ，σ＾２）的联合估计（ＬＹ＋ａ．ＹＡＹ）的估计类中和在一切估计的类中可容许的充要条件，以及在二次损失ＬＹ＋ａ－Ｓβ＋（ＹＡＹ－σ＾２）＾２下和估计类中可容许的充要条件。     

方差估计的随机加权分布的渐近展开—非独立同分布情形

设Ｘ１，．．．，Ｘｎ是一组独立的随机变量序列，设ＥＸｉ＝０，ＶａｒＺｉ＝μ２，ｉ＝１，２，．．．，ｎ，其中μ２是待估参数，当Ｘｉ，ｉ＝１，２，．．．ｎ给定后，分别用Ｄｎ＝ｎ∑ｉ＝１Ｖｉ（Ｘｉ－Ｘ）＾２－１／ｎｎ∑ｉ＝１（Ｘｉ－Ｘ）＾２及Ｕｎ＝ｎ∑ｉ＝１（Ｘｉ－Ｘ）＾２及Ｕｎ＝ｎ∑ｉ＝１Ｖｉ（Ｘｉ－ｎ∑ｉ＝１ＶｉＸｉ）＾２－１／ｎｎ∑ｉ－１（Ｘｉ－Ｘ）＾２两种形式的随机加权分布来逼近Ｔｎ＝１／ｎｎ∑     

一类指数型整函数值算子的逼近性质

设（Ｕσｆ）（ｘ）＝Σ↓ｋ∈Ｚｆ（Ｘｋ）Ａσ（Ｘ－Ｘｋ），Ｘｋ＝２ｋπ／σ，ｋ∈Ｚ，σ〉０，ｆ是Ｒ上的有界函数，而Ａσ（ｙ）＝２／σ∫σ０ｓｉｎ＾ｍ（σ－Ｘ）ｈ／ｓｉｎ＾ｍ（σ－Ｘ）ｈ＋ｓｉｎ＾ｍｘｈｃｏｓｘｙｄｘ，ｍ为奇自然数，０〈ｈ〈π／σ，本文研究了此插值算子的收敛与饱和问题。     

关于非主Hopf曲面的模空间

构造了Ｓ＾１上Ｓ＾３｜Ｈ－丛的所有复结构的模空间，其中丛的转换函数ｕ：ｓ＾３／Ｈ→Ｓ＾３／Ｈ是Ｓ＾３／Ｈ的一个对合，ＨＵ（２），Ｈ为有限群且在Ｓ＾３／Ｈ上的作用是自由的。真不连续的。     

连续两指标速降过程的Snell包的构造

本文讨论了连续两指标速降过程Ｘ＝（Ｘｚ，Ｆｚ，ｚ∈Ｒ＋＾２）的Ｓｎｅｌｌ包的构造问题。令γ＇ｚ＝ｅｓｓｕｐ－↓σ∈Σ，σ≤ｚＥ（Ｘσ│Ｆｚ），其中Σ为（Ｆｚ）ｚ∈Ｒ＋＾２有限停点全体。本文首先证明了Г＇＝（γ＇ｚ，Ｆｚ，ｚ∈Ｒ＋＾２）有连续适应修正Ｊ＝（Ｊｚ，Ｆｚ，ｚ∈Ｒ＋＾２）。然后，利用上鞅收敛定理与Ｗａｌｓｈ可选样本定理，证明了γｚ＝ＪｚˇＸｚ，ｚ∈Ｒ＋＾２是控制Ｘ的最小正则上鞅，即Ｘ的Ｓｎ     

强相依高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

（Ｘｎ）为标准化平稳高斯序列,ｐｎ＝ＥＸ１Ｘｎ＋１,Ｎｎ为Ｘ１,Ｘ２,…,Ｘｎ对水平ｕｎ＝ｘ／ａｎ＋ｂｎ的超过数形成的点过程,Ｍｎ＾（ｋ）为Ｘ１,Ｘ２,…,Ｘｎ的第ｋ个最大值,Ｓｎ＝（ｎ）∑（ｉ＝１）Ｘｉ,ｐｎｌｏｇｎ→ｒ∈（０,∞）时,得到Ｎｎ与Ｓｎ、Ｍｎ＾（ｋ）与Ｓｎ的联合渐近分布。     

稳定随机游动二重时集的离散Hausdorff维数

设（Ｘ）ｎ≥０是ｄ维格子点上相应于正则变差函数ｂ（ｎ）＝ｎ＾１／βＳ（ｎ）的稳定随机游动，称为（Ｘｎ）ｎ≥０的二重时集，时文讨论了Ａ＾ｄβ的离散Ｈａｕｓｄｏｆｒｒ维数，并且在较弱的条件下证明了：ｄｉｍＨ（Ａ＾ｄβ）（１当ｄ＞β时，２－ｄ／β当ｄ≤β时     

简单自反MTS（v,λ）的存在谱

一个Ｍｅｎｄｅｌｓｏｈｎ三元系ＭＴＳ（ｖ，λ）＝（Ｘ，Ｂ）被称作是自反的，如果它与它的逆（Ｘ，Ｂ＾－１）是同构的，其中Ｂ＾－１＝｛（ｚ，ｙ，ｘ）；（ｘ，ｙ，ｚ）∈Ｂ｝。在「２」中已给出了简单自反ＭＴＳ（ｖ，１）的存在谱。     

P.Turan问题XXXV的一个注记

本文给出了有关Ｐ．Ｔｕｒａｎ问题ＸＸＸＶ［关于逼过论的某些未解决的问题，Ｊ．Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ，１９８０，２９（１）：２３－８５］的一个结果。设ｒｉｎ（ｘ）为（０，２）插值的第一类基函数，其插值节点为（１－ｘ）Ｐｎ＇（ｘ）之零点而Ｐｎ（ｘ）为ｎ次Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式。那么ｍａｘ－１≤ｘ≤１∑ｉ＝１ｎ│ｒｉｎ（ｘ）│＝Ｏ（ｎ＾５／２ｌｎｎ）．但对ｆ＾＊＝ｘ＾２却有ｌｉｍ↓ｎ→     

关于学生氏U—统计量的渐近性质

设Ｘ１，Ｘ２，．．．，Ｘｎ（ｎ≥２）为ｉ．ｉ．ｄ随机变量，Ｕｎ为以ｈ（ｘ１，ｘ２）为对称核的Ｕ－统计量，Ｅｈ（Ｘ１，Ｘ２）＝θ，且σｇ＾２＝ＶａｒＥ〔ｈ（Ｘ１，Ｘ２〕－θ│Ｘ１│〉０。设σｇ＊＾＊＾２是σｇ＾２的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ量，施锡铨在关于核ｈ的二阶矩的条件下，证明了：当ｎ→∝时，σｇ＊＾＊＾２→σｇ＾２ａ．ｓ，因此Ｗｎ＝√ｎ（Ｕｎ－θ）／２σｇ＾＊＊依分布收敛于标准正态变量。本文在关于核ｈ     

自反DTX（v,λ）的存在谱

一个Ｄｉｒｅｃｔｅｄ三元系ＤＴＳ（ｖ，λ）＝（Ｘ，Ｂ）是自反的，如果它与它的逆（Ｘ，Ｂ＾－１）同构，其中Ｂ＾－１＝｛（ｚ，ｙ，ｘ）；（ｘ，ｙ，ｚ）∈Ｂ｝。继「２」给出自反ＤＴＳ（ｖ，１）的存在谱之后，本文将给出自反ＤＴＳ（ｖ，λ）的存在谱为。     

一个半参数回归模型中Cramer渐近有效性的充要条件

本文考虑模型Ｙｉ＝Ｘ＾γβ＋ｇ（Ｔ）＋ε，这里（Ｘ＾γ，Ｔ，Ｙ）是ｋ＋２－维随机向量，ｇ是未知光滑函数。ε均值为零方差有限的随机误差。本文明了β的最小二乘估计是Ｃｒａｍｅｒ渐近有效的充要条件是误差ε服从正态分布Ｎ（０，σ＾２）。     

相依样本下非参数回归函数递推型核估计的渐近分布

设（Ｘｉ，Ｙｉ）１≤ｉ≤ｎ为来自二元总体（Ｘ，Ｙ）的平稳，φ－混合样本，记ｍ（ｘ）△Ｅ（Ｙ│Ｘ＝ｘ），ｍ（ｘ）的一种递推型核估计为ｍｎ（ｘ）＝ｎ∑ｉ＝１ｈｉ＾－１Ｙｉｋ（（ｘ－Ｘｉ）／ｈｉ）／ｎ∑ｊ＝１ｈ＾－１ｊｋ（ｘ－Ｘｊ）／ｈｊ）。本文在一定的条件下证明了（ｎ／（ｎ∑ｊ＝１ｈ＾－１ｊ）＾１／２）（ｍｎ（ｘ１）－ｍ（ｘ１），ｍｎ（ｘ２）－ｍ（ｘ２），．．．ｍｎ（ｘｒ０）－ｍ（ｘｒ０））′依分布收     

相依样本下密度函数及其导函数的相合随机窗宽核估计

设（Ｘｎ）是Ｒ＾１中的平稳，强混合序列，具有公共的密度ｆ（ｘ），则可定义ｆ（ｘ）及其导函数ｆ＾（ｒ）（ｘ）的核估计与最近邻估计ｆ＾（ｒ）ｎ（ｘ）＝（ｎｈ＾ｒ＋１ｎ（ｘ））＾－１ｎ∑ｉ＝１Ｋ＾（ｒ）（Ｘｉ－Ｘ／ｈｎ（ｘ）），ｆｎ（ｘ）＝（ｎａｎ（ｘ））＾－１ｎ∑ｉ＝１Ｋ（Ｘｉ－ｘ／ａｎ（ｘ））其中核函数Ｋ（Ｘ）为取定的概率密度函数，且具有ｒ（ｒ≥０）阶导数，窗宽ｈｎ（ｘ）＝ｈｎ（ｘ；Ｘ１，．．．，Ｘ     

具有未知误差方差的多元正态线性模型中回归系数的所有k-容许估计

考虑多元线性模型Ｙ～Ｎ（ＸΘ，σ２ＩｍＶ），和ＳＸΘ的估计问题，取损失函数为（σ－ＳＸΘ）′（δ－ＳＸΘ），本文定义所谓的ｋ－容许性和Φ（ｋ）－容许性．本文在一定条件下得到了ＳＸΘ的线性估计ＬＹ＋Ｄ在一切估计类中ｋ－容许和Φ（ｋ）－容许的充要条件．一般情况下得到了充分条件和必要条件．     

最佳L2局部逼近存在唯一的充分必要条件

本文给出了最佳Ｌ２局部逼近的存在唯一性定理，设ｆ∈Ｌ２（０，δ），Ｓｎ＝ｓｐａｎ（ｕ０，ｕ１，．．．Ｕｎ－１）Ｃ＾ｎ－１（０，δ），且ｄｅｔＷｎ（ｕ０，ｕ１，．．．ｕｎ－１；０）≠０，那么，当ｘ→０时，网（Ｐｘ（ｆ，Ｓｎ）收敛于Ｓｎ中某元素Ｐ０（ｆ，Ｓｎ）的充要条件为：ｆ＝Ｐｎ－１＋ｈ，其中Ｐｎ－１（ｔ）＝ｎ－１∑ｉ＝１ａｉｔｉ（ｈ，１）ｘ＝０（Ｘ＾ｎ），ｘ→０，且Ｐ０（ｆ，Ｓｎ）＝ＵＷ＾－１ｎＡ