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.     

连续信源与熵密度偏差的极限性质

利用熵密度偏差,应用Laplace变换,研究一类连续信源的极限性质,其主要结果推广了信源Shannon-Mcmillan定理.     

关于非齐次树指标马氏双链的一个小偏差定理

通过引入样本散度的概念,研究给出了关于非齐次树指标马氏双链的一个小偏差定理.     

任意信源的一类广义Shannon-McMillan定理

本文研究了任意信源随机和相对熵密度的强极限定理.利用构造相容分布与非负上鞅的方法,获得了m阶马氏信源的随机Shannon-McMillan定理,将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

任意信源的一类Shannon-Mcmillan逼近定理

该文通过概率空间上的任意分布与另一任意分布相比较,研究任意随机序列相对熵密度的小偏差定理.并由此得出若干任意信源,m阶马氏信源的Shannon-Mcmillan定理.将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

Cayley树上随机场的马尔可夫逼近与一类小偏差定理

通过引进样本相对熵率作为Cayley树上任意随机场与马尔可夫链场之间的偏差的一种度量, 建立了关于状态序偶频率的一类小偏差定理. 证明中应用了研究马尔可夫链强极限定理的一种新的分析方法.     

单无限马氏环境下可列齐次马氏链的一类强偏差定理

本文研究了单无限马氏环境下可列齐次马氏链的一类强偏差定理.首先给出了单无限马氏环境下马氏链的定义和渐近对数似然比的概念,利用构造非负鞅的方法,获得了单无限马氏环境下可列齐次马氏链的强偏差定理,以及单无限马氏环境下可列齐次马氏链的强大数定律和Shannon-McMillan定理.     

任意随机多元函数序列的一类强偏差定理

本文通过概率空间上的任意测度与另一任意测度相比较,研究了任意随机多元函数序列普遍成立的一类强偏差定理.利用网微分法与分析运算法,获得了若干任意信源的Shannon-Mcmillan随机逼近定理,并将已有的关于随机多地函数序列及离散信源的结果加以推广.     

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.     

树指标马氏双链基于样本散度的强偏差定理

树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一.在概率论的发展过程中,对强偏差定理的研究一直占重要地位,强偏差定理也一直是国际概率论界研究的中心课题之一.本文通过引入样本散度的概念,研究给出了非齐次树指标马氏双链基于样本散度的一个强偏差定理.     

关于m阶非齐次马氏信源的一类Shannon-McMillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法的研究m阶马氏信源广义相对熵密度的强极限定理,即广义Shannon-McMillan定理.并由此得出若干马氏信源,无记忆信源的随机Shannon-Mcmillan定理.将已有的马氏信源的结果加以推广     

任意随机序列关于非齐次马氏链的随机和的一类随机偏差定理

In this paper, the notion of limit random logarithmic likelihood ratio of stochastic sequence, as a measure of dissimilarity between the joint distribution on measure P and the Markov distribution on measure Q, is introduced. A class of random approximation theorems for arbitrary stochastic dominated sequence are obtained by using the tools of generating functions and the tailed-probability generating functions.     

非齐次隐马尔可夫模型随机变换的若干强极限定理

利用鞅方法讨论了非齐次隐马尔可夫模型变换的强极限定理,作为特殊情形,将随机选择的概念拓展到非齐次隐马尔可夫模型中,得到了关于有限非齐次隐马尔可夫模型随机选择与随机公平比的若干极限定理.     

任意信源随机和的一类随机Shannon-McMillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法研究任意信源随机和相对熵密度的强极限定理,并由此得出若干任意信源,m阶马氏信源,无记忆信源的随机Shannon-Mcmillan定理.将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

A Class of Strong Deviation Theorems for the Random Fields Associated with Nonhomogeneous Markov Chains Indexed by a Bethe Tree

In this article, we establish a class of strong deviation theorems for the random fields which are associated with nonhomogeneous Markov chains indexed by a Bethe tree. As corollaries, we obtain the strong law of large numbers and asymptotic equipartition property for nonhomogeneous Markov chains indexed by such tree.     

m阶马氏链关于广义随机选择系统的极限定理

主要研究广义随机选择系统中的m阶非齐次马氏链随机转移概率调和平均的a.s.收敛的强极限定理.在证明中采用了一种把网微分法与条件矩母函数相结合应用于马氏链强极限定理研究的新途径.作为推论,得到m阶非齐次马氏链随机条件概率一个公平比的强极限定理,并将已有的结果加以推广.     

Integro-Local and Integral Limit Theorems on the Large Deviations of Sums of Random Vectors: Regular Distributions

We study the asymptotics of the probability that the sum of random vectors belongs to a relatively small cube in the range of large deviations.     

��������֦��������ǿ�������ɺ�Shannon-McMillan����

In this paper, we first study the strong law of large numbers for the frequencies of occurrence of random ordered couples of states for nonhomogeneous bifurcating Markov chains indexed by a binary tree. Then the strong law of large numbers are studied for functions of the nonhomogeneous bifurcating Markov chains indexed by a binary tree. As a corollary, we obtain the shannon-McMillan theorem for these Markov chains with finite state space.