关于有限域上最优正规基的分布(英文)

设E/F_q为q元有限域F_q的扩域.如果α∈E生成E/F_q的一个正规基,则称α∈E为E的一个正规基生成元.本文证明了:对于任何中间域K,E的正规元被E到K的迹映射均匀的映到K的正规元.另一方面,给出了所有这样的中间域K:K中的正规元在E到K的迹映射下的完全原像中的元均为E中的正规元.     

关于E-凸函数及E-凸规划几个错误结论的修正

本文研究Youness在1999年建立的有关E凸函数和E规划的结论.利用E凸函数和E凸规划的基本性质和优化分析技术,获得了有关E凸函数E凸规划的几个错误结论的修正..     

有界线性算子的不变Gauss测度

设E是一个复的可分的自反Banach空间,T是E上的可逆有界线性算子,μ是E上的复的Gauss测度且μ的支集张成E.本文证明了若E是Cotype-2空间,且μ关于T是不变的.那么T的模为1的特征向量全体张成E.上述结论推广了E.Flytzanis的结果.     

局部凸代数L(E)的乘法连续性

本文讨论了(E,σ(E,E′))上连续自同态代数L(E)上在几种常见拓扑下的乘法连续性,得到相应的等价条件．     

｛1,4,5｝自相似集的摄动和强分离参数集

对于自相似集Eλ=Eλ/5U(Eλ/5+λ/5)∪(Eλ/5+4/5),本文讨论了λ靠近3(对应于{1,4,5}集)时, Eλ的维数逼近性质,强分离性, Lipschitz等价性等.此外,还探讨了参数集{λ:Eλ不满足强分离条件}的几何结构.     

几类非线性微分系统极限环的存在性和唯一性

给出系统(E1),(E2)和(E3)等非线性微分系统存在闭轨的一些新的判定条件,推广了非线性微分系统极限环的存在性和唯一性许多这方面研究的结果,并大大改进了它们的某些条件．在这个基础上,还给出了系统(E1)和(E2)恰有一个极限环的一组充分条件．     

hit-or-miss拓扑上的度量:直接扩充

设E是Hausdorff局部紧第二可数拓扑空间.用F表示由E的所有闭子集构成的超空间,其上赋予hit-or-miss拓扑.本文引入了E上的紧型度量和F上保距扩张的概念,建立了E上度量是紧型的充分必要条件,并且证明了E上任何一个紧型度量度可以直接扩充为F上的保距度量.     

TH指数为α的LND p- Stable过程的 Salem集(英文)

在本文中 ,我们讨论了指数为 α的 LNDp - Stable过程的象集 ,获得了 Salem集 .也就是说 ,对任意的紧集 E R ,如果 dim E <α ,那么 X(E) a.s.是一个维数为 1 /αdim E的 Salem集 .     

参数的E Bayes估计法及其应用

提出了参数的一种估计方法—— E Bayes估计法 ,对寿命服从指数分布的产品 ,在失效率的先验分布为 Gamma分布时 ,给出了失效率的 E Bayes估计和多层 Bayes估计 ,并在此基础上给出了失效率和可靠度的 E Bayes估计的性质 .结合实际问题进行了计算 ,结果表明提出的 E Bayes估计法可行且便于应用 .     

K(o)the-Bochner空间的凸性

本文利用K(o)the函数空间的性质以及K(o)the函数空间与K(o)the-Bochner空间的关系,讨论了K(o)the-Bochner空间E(X)的凸性,主要结果如下:(a)给出E(X)的端点的充分条件,得到了E(X)严格凸的判据,相应地推广了Lp(μ,X)以及LΦ(X)的结果;(b)讨论了E(X)的弱局部一致凸和局部完全k-凸;(c)刻画了E(X)的强凸,给出了E(X)强凸的充要条件.     

U-统计量的几乎处处中心极限定理

本文得到了U-统计量的几乎处处中心极限定理(ASCLT).在EX1=0,EX2=1下,Berkes等[7]在一定条件下获得了i.i.d.随机变量序列部分和的函数型ASCLT,本文在同样的条件下取得了类似的结果     

非参数回归函数之改良基于分割的估计的强相合性（英）

设(X,Y),(X1,Y1),…,(XnYn)为取值于 Rd× R的 i．i．d．随机变量,E(|Y|) ＜∞．设mn(x)为回归函数m(x)=E(|Y|X=x)基于分割的估计,本文在对mn(x)进行改良的条件下得到改良的基于分割的强相合估计．     

Large and Moderate Deviations for Random Walks on Nilpotent Groups

We prove large and moderate deviation estimates for products of i.i.d. r.v.'s taking values on simply connected nilpotent Lie groups as a consequence of large and moderate deviation results for stochastic processes which are solutions of O.D.E. with random coefficients.     

Asymptotic Distribution of the Jump Change-Point Estimator

The asymptotic distribution of the change-point estimator in a jump changepoint model is considered.For the jump change-point model Xi =a + θI{[nTo] ＜ i ≤n} + εi,where εi (i =1,…,n) are independent ide...     

Strong Convergence of the Kernel Estimates of Nonparametric Regression Functions

Let (X, Y), (X_1, Y_1),\cdots, (X_n, Y_n) be i. i. d. random vectors taking values in R_d\times R with E(|Y|)<\infinity, To estimate the regression function m(x)=E(Y|X=x), we use the kernel estimate $m_n(x)=[\sum\limits_{i = 1}^n {K(\frac{{{X_i} - x}}{{{h_n}}}){Y_i}/} \sum\limits_{i = 1}^n {K(\frac{{{X_j} - x}}{{{h_n}}})} \]$ where K(x) is a kernel function and h_n a window width. In this paper, we establish the strong consistency of m_n(x) when E(|Y|^p)<\infinity for some p>l or E{exp(t|Y|^\lambda)}<\infinity for some \lambda>0 and t>0. It is remakable that other conditions imposed here are independent of the distribution of (X, Y).     

Large and moderate deviation principles for susceptible-infected-removed epidemic in a random environment

We are concerned with SIR epidemics in a random environment on complete graphs, where edges are assigned with i.i.d. weights. Our main results give large and moderate deviation principles of sample paths of this model. Our results generalize large and moderate deviation principles of the classic SIR models given by E. Pardoux and B. Samegni-Kepgnou [J. Appl. Probab., 2017, 54: 905-920] and X. F. Xue [Stochastic Process. Appl., 2019, 140: 49-80].     

An Efficient Algorithm for Exact Distribution of Discrete Scan Statistics

Waiting time random variables and related scan statistics have a wide variety of interesting and useful applications. In this paper, exact distribution of discrete scan statistics for the cases of homogeneous two-state Markov dependent trials as well as i.i.d. Bernoulli trials are discussed by utilizing probability generating functions. A simple algorithm has been developed to calculate the distributions. Numerical results show that the algorithm is very efficient and is capable of handling large problems. AMS 2000 Subject Classification 60J22, 60E05, 60J10     

Almost Sure Central Limit Theorems for Heavily Trimmed Sums

We obtain an almost sure central limit theorem (ASCLT) for heavily trimmed sums. We also prove a function-typed ASCLT under the same conditions that assure measurable functions to satisfy the ASCLT for the partial sums of i.i.d, random variables with E X1 = 0, EX1^2 = 1.     

关于随机最远点

首先给出在随机赋范模中子集的随机最远点的概念．进一步,利用随机一致凸性和经典一致凸性之间的联系证明了下面的结果：令（E,｜｜·｜｜）为完备的随机一致凸的随机赋范模,S为E中几乎处处有界并在（ε, λ）一拓扑下的闭子集,则具有S中随机最远点的集合稠于E．     

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.