（0,1;0）-INTERPOLATION ON INFINITE INTERVAL （-∞, ＋∞）

In this paper, we study the explicit representation and convergence of （0, 1;0）-interpolation on infisite interval, which means to determine a polynomial of degree ≤ 3n - 2 when the function values areprescribed at two set of points namely the zeros of Hn（x） and H′n （x） and the first derivatives at the zerosof H′n（x）.     

求幂级数收敛半径的方法

指出了文 [1 ]中一个考研题的错误解法 ,并给出求幂级数收敛半径的几种方法     

条件泛函及其导数非参数估计的强一致收敛速度

研究了条件泛函及其导数的非参数估计,对随机与固定设计的条件泛函,分别利用核估计和非参数加权估计,在核函数及权函数满足一定条件下,证明了估计一致强收敛于待估函数的速度可达到最优。从而进一步推广和发展了Hrdle,etal.(1988)、Severini,etal.(1992)的许多结果。     

关于概率测度收敛的注记(英文)

本文给出并证明了概率测度收敛中不为人俗知的一个结果 .     

带有势的Schrodinger方程解的点态收敛性

本文将考虑Schrodinger方程：iρ／ρtu(x,t)=△u(x,t) v(x)u(x,t)的解沿光滑曲线γ（x,t）的点态收敛性，从而部分改进了[3],[5]和[8]的结论。     

R.S.Singh的一个猜想的证明:离散情形

本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n^-1),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的.     

Lenglart不等式与特殊半鞅的收敛集

本文讨论局部鞅和特殊半鞅的收敛集。我们给出Ｌｅｎｇｌａｒｔ不等式的一个推广形式，利用这一不等式对一些定理给出了简单证明，对一些结果作了改进和推广。     

更新过程的叠对数律

本文利用独立同分布随机变量序列部分和的叠对数律收敛速度结果,在一定条件下,研究了一般更新过程的叠对致律及其收敛速度。     

周密审题，慎用平衡条件

由于审题不清，而错误地选用平衡条件，导致解题失败，是一类较为常见的问题，下面通过实例来分析。