依概率收敛与依分布收敛的关系

本文探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系 ,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件 ,即 :设分布函数列 { Fn(x) }弱收敛于连续的分布函数 F(x) ,则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以 { Fn(x) }和 F(x)为其对应的分布函数列和分布函数 ,且 {ξn}依概率收敛于ξ.     

依概率收敛性质探究

主要把数列收敛的一些性质引进到随机变量依概率收敛中来,并加以证明.     

随机Bernstein多项式的依分布收敛问题

利用随机的Bernstein多项式研究随机逼近问题具有一定的意义.借助弱收敛的概念,从分布函数的角度,讨论了随机Bernstein多项式依分布收敛问题.同时,与依概率收敛结果相比较,以此说明Bernstein多项式序列依分布收敛适用的范围更广.     

关于投影追踪经验分布的极限分布

本文给出了投影追踪经验的极限分布类的刻划,得到了收敛于给定分布的充要条件,     

关于拟概率测度的收敛理论

本文研究了拟概率空间上收敛概念之间的关系这一问题.利用类比的方法,在拟概率空间上提出了一些新的关于拟-随机变量的收敛概念并讨论了这些收敛概念之间的关系,获得了模糊测度下的收敛理论,推广了关于经典测度的收敛概念.     

关于概率算子测度的弱收敛

概率算子测度（ＰＯＭ）是量子检测与估值的理论基础．本文研究了ＰＯＭ的弱收问题，还讨论了Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上不同拓扑意义下的ＰＯＭ弱收敛的相互关系．     

概率分布函数序列弱收敛的一个充分条件

概率分布函数序列弱收敛的一个充分条件陈俊雅（天津师范大学数学系３０００７４）设Ｆ，Ｆ＿１，Ｆ＿２，…均为概率分布函数，它们的ｋ阶矩分别为文献［１］中给出了下述结果：如果上述每个概率分布函数的各阶矩均有限，且满足：１）本文改进了这一充分条件，得到了下面...     

概率算子测度弱收敛的一个方法

本文给出一个新的概率算子测度弱收敛的充要条件。     

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．     

一般适随机变量阵列的弱收敛

本文讨论一般适随机变量阵列行和的稳定收敛问题,其结果一般化了 Gne-denko 和 Kormogorov 关于独立随机变量阵列弱收敛的有关定理.     

一个渐近的分布概率式

本文给出了一个渐近分布概率式的推广形式，并运用概率论知识给出它的一个证明     

条件概率空间上随机变量的分布

利用一般概率空间中随机变量的联合密度函数与边缘密度函数表示条件概率空间上随机变量的分布及随机变量的联分合布、边缘分布与和、差、积、商的分布。     

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.     

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.     

半鞅序列积分误差的极限过程的收敛定理

Jacod, Jakubowski和M\'emin讨论了与单个独立增量过程$X$的误差过程$^n\!X =X_t-X_{[nt]/n}$相关的积分误差过程$Y^n(X)$和$Z^{n,p}(X)$, 研究了半鞅序列$\{(nY^n(X),nZ^{n,p}(X))\}_{n\ge 1}$的极限定理. 记半鞅序列$\{(nY^n(X),nZ^{n,p}(X))\}_{n\ge1}$的极限过程为$(Y(X),Z^p(X))$, Jacod等给出了其极限过程$(Y(X)$, $Z^p(X))$的表达式. 本文将研究半鞅序列$\{X^n\}_{n\ge1}$积分误差的极限过程$Y(X^n)$和$Z^{p}(X^n)$的收敛定理, 主要研究半鞅序列$\{(X^n,Y(X^n),Z^p(X^n))\}_{n\ge1}$的依分布弱收敛和依分布稳定收敛.     

拟概率空间上的强大数定律

本文研究了拟概率空间上的强大数定律问题.利用类比的方法,在比概率测度空间更广范的拟概率空间上,提出了强大数定律的概念,获得了拟概率空间上强大数定律的相关结论,推广了强大数定律的研究范围和应用领域.     

局部紧群上概率测度卷积幂弱收敛等价性定理

本文研究拓扑代数结构上概率测度的极限性质。把Kawada-Ito等人在紧群上得到的有关卷积幂弱收敛等价性的经典结果完整地推广到局部紧群上。     

Feller-Trotter概率型算子对有界变差函数的收敛速度

本文运用概率方法研究了Feller-Trotter概率型算子对有界变差函数的收敛速度。由于该算子包括许多常见的算子,从而由关于该算子的一般结论可导出许多常见算子对有界变差。函数的收敛速度。作为一般结论的应用,本文列举了Baskakov算子、Szasz-Mirakjan算子、Gauss-Weierstrass算子、Gramma算子、Post-Gamma算子对有界变差函数的收敛速度。其中,关于Szasz-Mirakjan算子的结论推广并改进了Fuhua Cheng的结论,其它结论是作者首次得到。     

p—型空间与B值随机元和尾概率的收敛速度

本文讨论了Ｂ值随机元非随机足标与随机足标和尾概率的收敛速度。借助于Ｂ值独立随机元序列满足强大数定律与弱大数定律等价的这一特性，得到了Ｂａｎａｃｈ空间ｐ型性质的刻划，同时将（１，２）中实值独立同分布随机变量和完全收敛性的相应结果推广到Ｂ值独立但不必同分布情形。     

关于相依随机变量弱不变原理的收敛速度

本文在非平稳且对混合速度的要求较弱的条件下，利用（１２）中的方法把混合情形的部分和的弱收敛速度问题转化为某鞅差序列的部分和过程的这一问题的讨论，然后适当截尾，用Ｓｋｏｒｏｈｏｄ的鞅嵌入方法，求得其收敛速度，其结果与独立同分布情形时的最佳结果相接近。