任意N值随机变量序列关于m阶非齐次马氏链的一类小偏差定理

设{Xn,n≥0}为定义在概率空间(Ω,F,P)上在{1,2,…,N}中取值的随机变量序列.设Q为F上的另一概率测度,并且{Xn,n≥0}在Q下为m阶非齐次马氏链.设h(PIQ)为P关于Q相对于{Xn}的样本散度率距离.该文首先研究{Xn,,n≥0}关于m阶非齐次马氏链的m+1元函数平均值的一类小偏差定理.作为推论,得到了{Xn,n≥0}关于m阶非齐次马氏链状态出现频率和熵密度的一类小偏差定理.最后,得到了m阶非齐次马氏链的若干强大数定律和Shannon-McMillan定理.     

隐非齐次马尔可夫模型的强大数定律

本文研究了一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理.利用鞅差序列收敛定理,获得了观测链{Y_n,n≥0}的强大数定律,并给出了观测链的Shannon-McMillan定理.     

一个随机偏差定理

设{Xn,n≥0}是可列非齐次马尔可夫链,Sn(i0,i1,…,im-1,ω)表示m元状态序组(i0,i1,…,im-1)在序列(X0,X1,…,Xm-1),(X1,X2,…,Xm),…,(Xn-1,Xn,…,Xn+m-2)中出现的次数.本文给出了关于Sn(i0,i1,…,im-1,ω)的一个对任意可列非齐次马尔可夫链普遍成立的随机偏差定理,即用不等式表示的一个强极限定理.     

一个随机偏差定理

设{Xn，n≥0}是可列非齐次马尔可夫链，Sn（i0，i1，…，im-1，ω）表示m元状态序组（i0，i1，…，im-1）在序列（X0，X1，…，Xm-1），（X1，X2，…，Xm），…，（Xn-1，Xn，…，Xn＋m-2）中出现的次数.本文给出了关于Sn（i0，i1，…，im-1，ω）的一个对任意可列非齐次马尔可夫链普遍成立的随机偏差定理，即用不等式表示的一个强极限定理.     

关于任意随机变量序列泛函的强极限定理

本文在k是固定的正整数，{fn}是R^k 1上的Borel可测函数列时，得到了任意随机变量序列{Xrn≥0}的泛函{fn(Xn-k,…,Xn)}的强极限定理，它是Chung的关于独立随机变量序列的强大数律的推广，作为推论，得到了k重非齐次马尔科夫链的一类强极限定理．     

关于可列非齐次马氏泛函的一类强偏差定理

本文利用关于{σn(ω),n≥0)的样本相对熵率的概念,研究相依离散型随机变量序列函数的极限性质,从而建立了一类关于可列非齐次马氏泛函的强偏差定理.     

广义Cantor集的自相似性

本文考虑一类广义Cantor集Γ_(β,の)={∞∑n=1dnβn:dn∈Dn,n≥1}的自相似性,其中0β1且对任意的n≥1,D_n为整数集Z的非空有限子集;并且给出Γ_(β,の)为齐次生成自相似集的充分必要条件.作为应用,本文考虑一类广义Cantor集交的自相似性,部分推广了Li,Yao和Zhang(2011)关于自相似性的结果.     

重尾相依随机变量的随机加权和尾概率的渐近估计（英文）

令{X_k;k≥1}为一列实值随机变量,{θ_k;k≥1}为另一列与之独立的随机变量序列.假设{X_k;k≥1}为两两广义负象限相依且服从重尾分布,在{θ_k;k≥1}独立和相依条件下,本文得到了一些渐近估计.     

齐次Moran集的Bouligand维数

设m({nk}k≥1,{Ck}k≥1是由{nk}k≥1,{Ck}k≥1所确定的齐次Moran集类，其中{nk}k≥1是正整数序列，{Ck}k≥1是正实数列。本文确定了m中元素的上（下）Bouligand维数的最大、小值之间的数s，存在m中的元素使其上（下）Bouligand维数值为s。还讨论了齐次Cantor集与偏齐次Cantor集的Bouligand维数存在性之间的关系。     

任意信源与马氏信源比较及小偏差定理

设{X_n,n≥0}是在S={1,2,…N}中取值的可测函数列,P、Q是测度空间上的两个概率测度,其中Q关于{X_n,n≥0}是马氏测度.本文引进了P关于Q的样本散度率距离的概念,并利用这个概念得到了任意信源二元函数一类平均值的小偏差定理,作为推论得到了任意信源熵密度的小偏差定理.最后我们将Shannon-McMillan定理推广到非齐次马氏信源情形.     

The Generalized Entropy Ergodic Theorem for Nonhomogeneous Markov Chains

Let \((\xi _n)_{n=0}^\infty \) be a nonhomogeneous Markov chain taking values in a finite state-space \(\mathbf {X}=\{1,2,\ldots ,b\}\). In this paper, we will study the generalized entropy ergodic theorem with almost-everywhere and \(\mathcal {L}_1\) convergence for nonhomogeneous Markov chains; this generalizes the corresponding classical results for Markov chains.     

重尾平稳序列的大偏差

本文给出了一类重尾的随机变量序列{Xn,n≥1}的部分和Sn=∑i=1 n Xi与随机和S(t)=∑i=1^N(t) Xi的大偏差结果其中{N(t),t≥)}是一族非负整值的随机变量，{Xn,n≥1}是非负的平稳过程，并且与{N(t),t≥0}独立。本文将独立同分布情形的结果掖到了平稳相依的情形。     

一个关于马尔可夫链的极限定理

给出一个关于可列非齐次马尔可夫链M元状态序组出现频率的新形式的强极限定理,所得结论对任意可列非齐次马尔可夫链普遍成立.     

一类马尔可夫序列最大值的极限律

主要研究一类马尔可夫序列{Xn,n≥0}的最大值的极限分布.导出了这类序列最大值和最小值的分布表达式,利用经典极值理论,建立了规范化最大值max{X0,X1,…,Xn}与i.i.d序列{ξn,n≥1}的规范化最大值max{1ξ,2ξ,…,ξn+1}具有相同极限律的条件.     

A class of strong limit theorems for countable nonhomogeneous Markov chains on the generalized gambling system

In this paper, we study the limit properties of countable nonhomogeneous Markov chains in the generalized gambling system by means of constructing compatible distributions and martingales. By allowing random selection functions to take values in arbitrary intervals, the concept of random selection is generalized. As corollaries, some strong limit theorems and the asymptotic equipartition property (AEP) theorems for countable nonhomogeneous Markov chains in the generalized gambling system are established. Some results obtained are extended.      

关于树指标非齐次马氏链的广义熵遍历定理

主要研究了树指标非齐次马氏链的广义熵遍历定理.首先证明了树指标非齐次马氏链上的二元函数延迟平均的强极限定理.然后得到了树指标非齐次马氏链上状态出现延迟频率的强大数定律,以及树指标非齐次马氏链的广义熵遍历定理.作为推论,推广了一些已有结果.同时,证明了局部有限无穷树树指标有限状态随机过程广义熵密度的一致可积性.     

随机变量的截尾与任意随机变量序列的强极限定理

利用随机变量的截尾研究任意随机变量序列的性质,建立了一类矩条件下任意随机变量序列的强极限定理.作为推论,得到了可列非齐次马尔可夫过程的一个强极限定理,推广了鞅差序列当1≤p≤2和p≥2时的Chow定理,相应的一些已有结果和若干经典的关于独立随机变量序列的强大数定律是本文的特例。