单调集值测度空间上函数列依测度收敛的几个性质北大核心

首先给出了单调集值测度的S^(*)性质、集值双零渐近可加性等概念,然后在此基础上研究了单调集值测度空间上函数列依测度收敛的一些性质,并且得到了函数列依测度收敛的几个充分条件。     

可积鞅测度的弱收敛

本文引入了可积鞅测度弱收敛的概念，并给出了可积鞅测弱收敛的一系列条件。     

不确定变量序列的双重极限性

从不确定变量的公理化定义和不确定变量的基本极限性质出发,借助一般的极限定理思想,研究了不确定变量的双重极限理论.在不确定变量的几乎一致收敛性(u.s→)等价定义的基础上,讨论了几乎一致收敛(u.s→)与依测度收敛(M→)之间的嵌套定理,得到了较好的结果.     

包含度空间中的收敛性

本文引入包含度空间中的Ｄ－收敛和滤子收敛,并证明二者等价;然后给出Ｌ＾ｐ「ａ,ｂ」（１≤ｐ〈∞）空间中的又一种包含度收敛,证明其与测度收敛等价。     

几种收敛间的关系

归纳总结可测函数列关于一致收敛、近一致收敛、几乎处处收敛、依测度收敛等情况之间在一定前提条件下的关系,反例说明条件的变化将影响结论的正误,从而使收敛及其相互关系更为清晰和透彻.     

Banach空间值的对称独立散射随机测度的弱*收敛性

本文定义了Ｂａｎａｃｈ空间值的随机测度的弱＊收敛的概念，并表征了Ｂａｎａｃｈ空间值的对称独立散射随机测度的弱＊收敛性．另一方面，证明了，关于Ｂａｎａｃｈ空间值的对称独立散射随机测度在较弱意义下的结果，即弱收敛推得弱＊收敛．     

与依测度收敛有关的若干反例

本文通过构造反例来进一步探究依测度收敛与处处收敛的关系，依测度收敛对乘法、除法、复合运算的封闭性，以及对可测集的可数可加性等性质.     

取值于Banach空间随机测度的收敛性

本文讨论取位于Ｂａｎａｃｈ空间的对称、独立和可控的随机测度的收敛性，Ｖｉｔａｌｉ－ＨａｈｎＳａｋｅ定理，Ｓｋｏｒｏｋｈｏｄ定理以及由Ｈｏｆｆｍａｎ－Ｊｏｒｇｅｎｓｅｎ－Ｐｉｓｉｅｒ提出的关于这种测度的中心极限定理．     

不确定规划逼近问题最优解的几乎处处上半收敛性

对不确定规划经验逼近问题的最优解的几乎处处上半收敛性进行了研究。首先将带有约束的不确定规划问题转化成与其等价的无约束的不确定优化问题,然后将经验测度替代不确定测度得到不确定规划的经验逼近模型,并得出逼近问题的目标函数序列的几乎处处上图收敛性,最后利用上图收敛性理论,给出了不确定规划经验逼近最优解集的几乎处处上半收敛性。     

一类紧半群上概率测度的强组合收敛性

本文讨论紧半群上概率测度的强组合收敛性，通过对概率测度支撑集代数结构的研究，得到了一些充分条件与必要条件，这些结果推广了文献[1]-[3]中的相应结论。     

关于可测函数列各种收敛性的几点注记

关于可测函数列的收敛性，除了众所周知的处处收敛、一致收敛、几乎处处收敛外，尚有依测度收敛、平均收敛和弱收敛等．本文将主要讨论它们之间的相互关系．     

一类可数离散半群上概率测度序列的组合收敛性

本文讨论具有单位元的可数离散半群上概率测度序列的组合收敛性，主要结果推广了有限群上的Ｍａｋｓｉｍｏｖ定理，同时也蕴含了Ｃｅｎｔｅｒ，Ｍｕｋｈｅｒｊｅａ等人的一些结论．     

可积鞅测度的弱收敛(英语)

本文引入了可积鞅测度弱收敛的概念,并给出了可积鞅测弱收敛的一系列条件     

多维指数分布

本文讨论了服从多维指数分布的随机向量的各分量间的独立性与相关性，证明了诸分量相互独立的充分必要条件是它们两两无关；并证明了多维指数分布类在弱收敛下的封闭性．     

具有时滞的线性时变区间系统的鲁棒稳定及鲁棒稳定化

考虑一类具有时滞的线性时变区间系统的鲁棒稳定及鲁棒稳定化问题。利用矩阵测度及时滞积分不等式,得到了它们的判定条件。此外,在相同条件下,讨论了该类系统的BIBO稳定性,最后举二例说明本结果的有效性。     

实变函数课程教学中的反例应用

通过构造反例,辅助说明一致收敛和几乎处处收敛、依测度收敛和几乎处处收敛、可测函数和连续函数等概念间的关系,以加深学生对相关知识的理解.     

统计收敛与概率测度

早在1951年,H.F ast[6]就引入了统计收敛的定义.之后,出现了许多相关文章(如[4,7-14]等)对统计收敛做了进一步的探索与研究.自上世纪末本世纪初以来,统计收敛作为活跃的领域而得到了深入的研究.例如,统计收敛在数值理论[5],三角级数[15],强可和性[3],局部凸空间[10,13]以及局部紧空间中有界连续函数的理想结构[2]等领域中的讨论.本文通过引入μ-稠密收敛和μ-统计收敛的定义,对于给定一类概率测度U,证明了μ∈U,则序列μ-稠密收敛与统计收敛等价;对μ∈U,序列统计收敛必μ-统计收敛;μ∈U,序列都μ-统计收敛当且仅当序列统计收敛.     

模糊化的Egoroff定理

在一般模糊测度空间上,针对可测模糊值函数序列给出了几乎处处收敛,几乎一致收敛和伪几乎一致收敛的概念,并在此基础上,进一步研究了这几种收敛的蕴涵关系,从而获得了模糊化的Egoroff定理,使模糊值函数序列的理论得到进一步丰富.     

Parameter Estimates in Random Intercept Mixed Effects Model for Repeated Measures

In this article the following random intercept mixed effects model will be considered： yij = vi =v^τijβ＋ εij,i=1,…,m;j=1,2,…,ni, where {vi} are i.i.d, random effects with mean α 2. 2 and finite variance σ^2 v, {εij} are i.i.d, random errors with finite variance ε^2 ε. Here we will estimate α,σ^2 v,σ^2 ε,β and study their large sample properties, such as strong consistency, strong convergence rates and asymptotic normality.