关于ρ-混合序列的完全收敛性

本文考虑了ρ-混合序列的完全收敛性问题,得到的结果改进了 Peligrad(1985)和苏淳(1988)相应的结论,并完满地解决了苏淳(1988)提出的问题.     

关于独立和完全收敛性的进一步探讨

прохоров最近提出三个问题,对此苏淳作了比较完满的回答。本文进一步探讨这些问题与矩条件之间的等价关系,表明了在一定条件下这些问题实质上是级数收敛性与矩的存在性问题。     

φ-mixing 平稳序列和的完全收敛性

一、引言完全收敛性概念是许宝(?)和 Robbins 于1947年引入的。近年来,许多学者(例如Baum 和 Katz,白志东和苏淳)研究了独立同分布实值随机变量序列的完全收敛性,获得了一系列好的结果。自然我们希望这些结果对非独立的情况也成立。     

NA阵列加权乘积和的完全收敛性

设{X_(ni):1≤i≤n,n≥1}为行间NA阵列,g(x)是R~+上指数为α的正则变化函数,r>0,m为正整数,{a_(ni):1≤i≤n,n≥1}为满足条件(?)|a_(ni)|=O((g(n))~1)的实数阵列,本文得到了使sum from n=1 to ∞n~(r-1)Pr(|■multiply from j=1 to m a_(nij) X_(nij)|>ε)<∞,■ε>0成立的条件,推广并改进了Stout及王岳宝和苏淳等的结论。     

一类非线性回归的两类估计的收敛性

一、引言设(X,Y),((?)_1,(?)_1),((?)_2,(?)_2)为取值于 R~d×R~d'的 i.i.d.随机变量。苏淳、缪柏其在[1]中讨论了非线性回归函数(?)(x)=E{h((?)_1,(?)_2)|(?)_1=(?)_2=x}的近邻估计,这里h(y_1,y_2)为定义于 R~(2d′)上的对称实值 Borel 可测函数.[1]中得到了一系列相合性结果,本文将其推广到更一般的情况     

多维平稳序列相关估计渐近误差的谱表示

设{X_t}_(t=0 (?)±(?)…)是平稳序列,且可表示为X_t=sum from j=-∞ to +∞ b_(t-j(?)j) (1)的形式。在一维情况下,Barttett 对(?)_j 为 i.i.d 随机变量的情形得到了相关系数估计的渐近均方误差公式(即 Barttetl 公式)在多维情形,当{(?)_j}是多维的 i.i.d 序列时讨论了X_t 的相关估计的渐近均方误差公式。本文在{(?)_j}为多维鞅差序列的假定下得到了多维的     

湖北省数学奥林匹克学校7月份将在葛洲坝开班

湖北省数学奥林匹克学校定于今年7月12日～7月25日再在湖北省宜昌市葛洲坝水电学院开班。其班次有:高中学生竞赛集训班,初中学生竞赛集训班,高中教师竞赛研讨班,初中教师竞赛研讨班,小学教师竞赛研讨班。授课教师有中国数学奥林匹克主教练苏淳教授,     

不同分布NA序列的对数律

通过适当的改变矩条件，把同分布NA随机变量序列部分和的对数律从本质上推广到不同分布，全面改进了梁汉营和苏淳1998年的结果．并在此基础上得到不同分布NA序列随机足标和的对数律．     

等比数列存在等差子列的若干结论

本刊文 [1]提出一个猜想后 ,受到读者的广泛关注 .现将对该问题研究的结果按结论的深刻性、证明方法的多样性及来稿的先后顺序选编成文 ,供读者参考 .关于该问题得到正确结论的作者还有 :宁永明 (湖北房县一中 )、付洪健 (重庆江北区 2 0 3中学 )、冉光福 (重庆涪陵区百胜中学 )、郝锋 (江苏大学理学院 )、顾冬华 (无锡市锡惠路 5号无锡旅游职业学校 )、赵勇 (安徽六安市东桥镇希望小学 )、覃艾昌 (四川射洪县太和中学 )、巫光福 (广东新会市第三中学 )     

并行列扫描Gram—Schmidt正交化方法

Gram-Schmidt正交化方法在求解线性代数方程组、最小二乘问题、代数特征值问题等很多矩阵计算问题中有着广泛的应用。因而,设计一种能在并行计算机上高效运行的GS正交化方法,必将对其他若干实际计算问题带来莫大的益处。张丽君教授在文献[2]和[3]中就方阵的正交三角分解问题作了详细的讨论。但实际情况中常遇到长方阵的正交化问题(如最小二乘问题)。本文提出一种适于并行计算的GS正交化方法,该方法采用了类似于求解三角形方程组的“列扫描”处理技巧。本算法特别适用于最小二乘等问题中常见的向量序列短而向量维数高(即后文的m(?)n)的情形,程序实现也很简单,尤其在备有内积功能部件的向量机上运行效率可达O(1)。