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相似文献
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1.
令X(t)=(X_1(t),…,X_N(t))为一d-维过程,其中X_i(t)为α_i-阶d_i-维稳定过程.设0<α_n<…<α_1≤2,d=d_1 … d_N.本文中,我们获得了,当α_1≤d_1时稳定分量过程X(t)关于Borel集E的象X(E)的Hausdorff测度和Packing测度的一致上界和一致下界,当α_1>d_1时得到了相应测度的一个一致上界.同时我们给出了一致维数结果.  相似文献   

2.
本文证明:给定1≤s≤t≤2,对于区间[0,1]上的任意连续函数f,如果f的图象的Hausdorff维数不小于t,那么存在连续函数g,h使得f=g+h,并且dimHGg([0,1])=s,dimHGh([0,1])=t,其中dimH表示Hausdorff维数,Gg([0,1])={(x,g(x)|x∈[0,1])}表示函数g的图象.  相似文献   

3.
设B(t)=(B(t))=(B1(t),B2(t),…,BN(t))为N维Brown运动,设α(x)=(αij(x),1(≤)I(≤)d,1(≤)j(≤)N),β(x)=(βi(x),1(≤)I(≤)d),x∈Rd,1(≤)d(≤)N,α(x)和β(x)有界连续和满足Lipchitz条件,且存在常数c0>0,使得对每个x∈Rd,a(x)=α(x)α(x)*的每个特征根都不小于c0.设dX(t)=α(X(t))dB(t) β(X(t))dt,设d(≥)3.可以证明P(ωDimX(E,ω)=DimGRX(E,ω)=2DimE,(A)E∈B[0,∞))=1.这里X(E,ω)={X(t,ω)t∈E},GRX(E,ω)={(t,X(t,ω))t∈E},DimF表示F的Packing维数.  相似文献   

4.
设X(1/n+1),…,X(i/n+1),…,x(n/n+2)是定义在[0,1]上的随机过程X(t)的n个等距独立观察值,其中X(i/n+1),0<i/n+1≤r,服从公共连续分布F;X(i/n+1),τ<i/n+1<1,服从公共连续分布F*,F与F*不同;其中τ是过程X(t)的变点.用CUSUM及BrownianSheet方法给出了检测变点r位置的一个程序,并证明了所得结果是强相合的;同时也讨论了r的假设检验和区间估计.  相似文献   

5.
我们考虑问题(LNP) minf(x),x∈R={x|A~Tx≤b,x∈R~n},其中A是n×m矩阵,b为m维向量,R~n为n维欧氏空间f(x)∈C~1.记I(x)={i|a_i~Tx=b_i,i=1,…,m},P_(I(x))为R~n到U_(I(x))={x|a_i~Tx=0,i∈I(x)}的投影矩阵.特别记I_k=I(x~k),U_k=U(I_k),N(I_k)=(a_i~T,i∈I_k)~T.本文恒假定秩N_(I(x))=|I(x)|,(即I(x)中的元素个数).  相似文献   

6.
设{X_i(t),t≥0}(1≤i≤n)为独立且与随机过程{X(t),t≥0}具有相同的任意有限维分布的随机过程.给定门限u0和第r个上端顺序统计量X_(r:n),定义第r个关联点集为C_r(u):={t∈[0,1]:X_(r:n)(t)u}.计算p_r(u)=P{C_r(u)≠φ}在大脑图像处理和数字交互系统等领域中有广泛的应用背景.本文考虑具有概率连续的样本轨道的实值自相似过程X,满足一定的Albin条件,当u→∞时p_r(u)的渐近式,同时得到X_(r:n)超过递增门限的平均逗留时间的渐近式.最后,这些理论结果应用到广义偏Gauss自相似过程(包括χ过程、双分式Brown运动和子分式Brown运动)等重要的自相似过程.  相似文献   

7.
设(Ω,,p)是一个完备的概率空间,(_t)_(t≤T)是的非降子σ代数族,W=(W_t,_t),t≤T 是 Wiener 过程。a(t,x),b(t,x)均是关于[0,T]×R 可测函数,并且假定 a(t,ξ_t)∈L_W~1[0,T],b(t,ξ_t)∈L_W~2[0,T](参考[5])。称 p—a.s 连续的随机过程ξ=(ξ_t,_t),t≤T 为随机微分方程  相似文献   

8.
Consider the equation where 0≤pi≤p,O≤Ti(t)≤T,i∈I={1,2,…,n},p and T are constants and pi(t),Ti(t) are continuous on[0,+∞). Lemma.Suppose the condition  相似文献   

9.
We establish a new oscillation condition for even order neutral type differential equation of the following formwhere f is continuous and exists 1 ≤ k ≤ m(?)(t) ≡ Tk(t), a, (?)i ∈ C([0, ∞], R), i = 1, …,m. such that 0 ≤ a(t) ≤ L and  相似文献   

10.
Let M be a matroid defined on a weighted finite set E=(e_1,…,e_n).l(e) is the weight of e∈E.P (X_1,…,X_m) is a set of subsets of E.X_i,X_j∈P,if X_i∩X_j≠(the empty set),then either X_i X_j or X_jX_i.For each X_i∈P,there are two associate nonnegative integers a_i and b_i with o_i≤b_i≤|X_i|.We call a base T of M a feasible base with respect to P(or simply call it a feasible base of M),if X_i∈P,a_i≤|X_i∩T|≤b_i.A base T' is called optimal if:i) This feasible,In this paper we present a polynomial algorithm to solve the optimal base problem.  相似文献   

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