B值随机变量阵列加权和的L~r收敛性与弱大数律

讨论了Ｂ值随机变量阵列加权和的Ｌｒ收敛性与弱大数律．证明了取值于可分Ｐ型空间的行独立的随机变量阵列加权和在一定的条件下具有Ｌｒ收敛性，从而更有弱大数律成立．本文的结果推广与改进了若干重要经典的弱大数定理．同时，用独立的Ｃｅｓａｒｏ一致可积的Ｂ值随机变量序列加权和的Ｌｒ收敛性刻划了ｐ型空间．     

两PQD序列的大数定律

对于两两PQD序列,得到了部分和的一个矩不等式,改进了已有的结果.进而利用该不等式研究了两两PQD序列的弱大数定律和强大数定律,在较弱的条件下分别得到了两两PQD序列的弱大数定律和强大数定律成立的一个充分条件.     

独立同分布随机变量序列强大数定律的一般性结果

关于独立同分布的随机变量序列,得到了两个一般性强大数定律,从而给出了关于独立同分布序列的一大类强大数定律,并利用所得结果证明了Marcinkiewicz强大数定律．     

END随机变量序列加权和的极限性质

研究END(extended negatively dependent)随机变量序列加权和的极限性质。利用Rosenthal型不等式,获得了END随机变量序列加权和的弱大数定律、L~p收敛性和完全收敛性成立的充分条件。推广了独立随机变量序列、NA(negatively associated)随机变量序列和NOD(negatively orthant dependend)随机变量序列的相关结果,推进了前人的研究工作。     

ρ*混合序列部分和上升的阶和强大数律

讨论了ρ*混合序列部分和上升的阶,通过矩的和对部分和Sn上升的阶给出某种意义上的最佳估计;同时讨论了不同分布的ρ*混合序列服从Kolmogorov强大数律的条件;最后还讨论了在一定条件下同分布的ρ*混合序列加权乘积和的强大数律,把Kolmogorov强大数律和Marcinkiewicz强大数定律推广到乘积和的形式.     

Banach空间的Chung-Teicher型大数律

设{Xn，n≥1}是实可分Banach空间独立随机变量，讨论了在弱大数律的假设下使得Chung-Teicher型强大数律也成立，即bn^-1｜｜∑k=1^n（Xk-EXkI（｜｜Xk｜｜≤bk））｜｜→^p0当且仅当bn^-1｜｜∑中k=1^n（Xk-EXkI（｜｜Xk｜｜≤bk））｜｜→^a.s.0.     

《Wuhan University Journal of Natural Sciences》Vol．8 No．4 2003摘要选登

● Lq 混合阵列加权和的r阶收敛性与Marcinkicwicz型弱大数定律 (Convergenceinther thMeanandtheMarcinkiewiczTypeWeakLawofLargeNumbersforWeightedSumsofLq mixingaleArrays)P .1 0 4 7～ 1 0 50甘师信 (武汉大学数学与统计学院 ,湖北武汉430 0 72 )摘　要 :讨论了Lq 混合阵列加权和的Lr 收敛性与依概率收敛性 .在Ord惏ｎｅｚＣａｂｒｅｒａ一致可积型条件下 ,得到了Lq 混合阵列加权和的r阶收敛性 ,特别得到了Lq 混合序列的Marcinkiewicz型弱大数律 .关键词 :Lq 混合阵列 ;Lr 收敛性 ;依概率收敛性 ;Marcinkiewicz型弱大数律…     

两指标B值强鞅的大数定律

证明了两指标B值强鞅的强弱大数定律的几个重要结果,得到了Banach空间的p一致光滑特征的2个新刻划,推广和改进了单指标B值鞅和两指标B值鞅的有关结果.     

独立随机变最部分和的强逼近与广义Erdos-R enyi大数律

本文首先得到满足$er}stein条件的独立不同分布的随机变量序列部分和强逼近结果，此结果与‘.i.d.情形完全一致，达到理想地步.利用强不变原理方法，我们研究了独立不同分布时的改进Erdiis-Ran户大数定律，我们的结果推广了〔2〕和〔3〕的部分结果     

B值鞅差序列加权和的收敛性与大数定律

对形如∑ x的加权和,其中{dnx,n≥1}为B值鞅差序列,{dni}为实值常数阵列,在{ⅡdjxⅡp}户关于{anjIp}一致可积的条件下建立鞅差序列加权和的收敛性与Banach空间P光滑性的关系,并给出P光滑Banch空间中鞅差序列加权和的强大数定律．     

同分布ND序列加权和的强大数律

证明了负相依（ND）序列的两个强大数律．BAI和CHENG（2000）以及SUNG（2001）分别证明了它们对独立同分布序列是成立的,本文推广了他们的结果,并且在证明方法上有所简化．     

Hilbert空间中非扩张映射Noor混合迭代序列的收敛性

在Hilbert空间中介绍了非扩张映射Noor混合迭代序列,并且给出了该迭代序列强收敛于不动点的充分必要条件和弱收敛于不动点的充分条件.     

线性NQD随机变量序列加权和的强大数定律

研究线性NQD(NegativelyQuardrant Dependent)随机变量序列的加权和,在一定的指数矩条件下,利用相依型的Borel-cantelli引理,证明强大数律成立.所得结果可看作独立同分布情形的推广.     

独立随机变量部分和的强逼近与广义Erds-Rényi大数律

本文首先得到满足Bernstein条件的独立不同分布的随机变量序列部分和强逼近结果,此结果与i.i.d.情形完全一致,达到理想地步.利用强不变原理方法,我们研究了独立不同分布时的改进Erd6s—R《nyi大数定律,我们的结果推广了[2]和[3]的部分结果.     

AANA序列部分和的收敛性质

利用对AANA随机变量做截尾方法处理,给出AANA随机变量序列的三级数定理.研究了在矩条件下,AANA随机变量序列的一类强极限定理和强大数定律.由于AANA随机变量序列比NA随机变量序列要弱,故本文所得的结论对NA随机变量序列仍然成立.     

自反Banach空间中一类广义集值强

在自反Banach空间中引进并研究一类具有集值映射的广义强非线性变分不等式问题,并且证明了这类变分不等式解的存在性定理.结果修正、改进和推广了文献Cho Y.J等人的主要结果.     

直线上依分布收敛的独立随机环境中的随机游动

给出了环境仅独立时直线上随机游动的模型,在假定此环境满足一定的条件下,证明了一个强大数定律,并运用该定律讨论了过程常返性及非常返的判定.     

B值可交换变量加权和的强大数律

给出了B值可交换随机变量的加权和∑i=1^nam（Xi-EXi）在一定条件下的几个强大数定理，从而推广了Marcinkiewicz强大数律．     

自反Banach空间中一类广义集值强非线性变分不等式问题

在自反Banach空间中引进并研究一类具有集值映射的广义强非线性变分不等式问题,并且证明了这类变分不等式解的存在性定理。结果修正、改进和推广了文献Cho Y.J等人的主要结果。     

Banach空间中具数列的渐近非扩张型映像逼近序列的强收敛性

对具数列的渐近非扩张型映像T给出了修正的Ishikawa Reich-Takahashi迭代序列,讨论其对T的不动点的强收敛性。同时,给出了T有不动点且序列Sm(y)=(1-αm)x+αmTmy强收敛到T的不动点的充分条件,其中x∈D,y∈D,D是Banach空间E中闭凸子集,αm∈[0,1],αm→1。改进和推广了近期一些