关于平稳序列随机变秩顺序统计量的极限分布

令{ζ_n}是平稳序列,ζ_1~(n)≤ζ_2~(n)≤…≤ζ_n~(n)是ζ_1,…,ζ_n的顺序统计量,x∈R,a_n>0,b_n是实数列,u_n=α_nx+b_n,设f_n(x),g_n(x)是取正整数值的波雷尔可测函数,且f_n(x)≤g_n(x)≤n,g_n(x)关于n严格递增,设X是离散值随机变量且关于σ(ζ_1)可测,令对某q∈(0,1)有 本文在一种混合条件下,讨论了的渐近性质。     

Steenod 运算和同伦群(Ⅱ)

<正> [3]中用 Steenrod 运算确定了(n—1)连通空间的一些同伦群的 p 分量群的代数构造,那里的 p 是一些大于2的素数.本文则讨论 p=2 时的情况.G.W.Whitehead 和(?)在1950年分別独立地确定了 n 维球 S~n 的(n+2)维同伦群,张素诚,Hilton,(?)等则确定了(n—1)维连通空间的(n+1)维同伦群.我们很自然有这样一个问题,如何计算(n—1)连通空间的(n+2)维同伦     

求解Sylvester方程的广义非对称PMHSS算法

<正>1引言考虑如下Sylvester方程:AX+XB=F(1)这里A∈C~(m×m),B∈C~(n×n),F∈C~(m×n)是复数矩阵.令A=W+iT,B=U+iV,Q,T∈R~(m×m),U,V∈R~(n×n)都是实对称矩阵,且W,U是不定的,T,V是正定的.我们假定-TW≤T,-VU≤V.对于任意矩阵W和T,WT(W≤T)意味着T-W是     

平稳序列中具有随机容量的多个随机中心秩顺序统计量的联合渐近分布

设｛X_n｝是平稳序列,是X₁⁽ⁿ⁾,…,X_n⁽ⁿ⁾的顺序统计量．以Mn表示随机容量,N_n（k）,k＝1,…,s表示随机中心秩,本文在强混合条件下得到了序列(?)的极限分布．     

混合序列加权和的强大数定律

设{Xn,n≥1}是同分布随机变量序列,{αnk,n≥1,1≤k≤n}是满足某种条件的常数序列.本文在ψ-混合,ρ-混合,ρ~-混合条件下讨论了加权和∑kn=1ankXk的Kolmogorov强大数定律.     

图P_m×C_n和W(m,n)的序列性

给出了图Pm×Cn,I(Pm×Cn)和W(m,n)的序列标号.证明了图Pm×Cn,I(Pm×Cn)和W(m,n)(m≥1,n≥3且n为奇数)是序列图,从而也是调和图.     

由矩阵测度F形成的L~2(F)空间的强结构性质和多维平稳过程的强分解性质

<正> 宽平稳过程(以下简称平稳过程)的问题实质上是希尔伯特空间中的问题。文献[3]已经彻底地解决了一维平稳过程问题。但是,对于多维平稳过程,还有问题尚待解决. 设n维平稳序列ξ(t)={ξ_k(t)}_(k=1,…,n)所张成的线性闭包为H_ξ,由分量{ξ_j(t)}所张成的线性闭包为H_(ξj).我们自然要问,H_ξ与H_(ξj)(1≤j≤n)有什么关系.H_ξ与H_(ξj)     

几类图的匹配唯一性

若图G的匹配多项式为M(G;W),对任何图H,M(G;W)=M(H;W)推出G与H同构,则称G是匹配唯一的.本文讨论了下面的几种图类:(i)B_(m,n,r);(ii)D_(m,n,r);(iii)T_(m,n)的匹配唯一性问题,从而得到一些较为满意的结果.     

长方矩阵加权群逆的迭代法

1引 言与引理 最近,文[1]定义了长方矩阵的一种加权群逆:设A∈Cm×n,W∈Cn×m.称满足下列矩阵方程组的矩阵X∈Cm×n为A的加W权群逆:(W1)AWXWA=A, (W2)XWAWX=X, (W3)AWX=XWA通常记A的加W权群逆为A#W.若A#W存在,则它是唯一的.     

限制李超代数的环面秩

本文将模李代数中环面与环面秩的理论推广到模李超代数中.应用模李超代数的限制包络得到了环面秩的若干重要性质.作为应用,计算了典型李超代数Slm|n与限制Cartan型李超代数W(m,n,1),S(m,n,1)的绝对环面秩及S(m,n,1)在W(m,n,1)中的环面秩.     

平面上随机级数的性质

研究了平面上系数{Xn,n≥0}为(?)-混合序列在满足,(q>1)等条件下的随机级数的增长性及值分布,得到了比较好的结果．     

U-统计量的精致渐近性

设{X_n．n≥1}是一非退化的i．i．d．随机变量序列,U_n是以二维Borel可测对称函数h(x,y)为核函数的U-统计量．记U_n=2/(n(n-1))Σ_≤i≤j≤nh(X_i,X_j)．本文分别在核函数h(x,y)只有4/3阶矩或4/3+δ,0＜δ≤1的情况下,对非常广泛的一类权函数(x)与边界函数b(x)得到了如下关于U-统计量U_n的精致渐近性:不仅使得已有的结果成为我们的特况,还大大降低了其中的矩条件．     

ρ-混合序列部分和乘积的几乎处处极限定理

设{X_n,n≥1}是一严平稳的ρ-混合的正的随机变量序列,且EX_1=μ＞0, Var(X_1)=σ~2,记S_n=Σ_(i=1)~n X_i和γ=σ/μ,在较弱的条件下,证明了对任意的x,,其中σ_1~2=1+2/(σ~2)∑_(j=2)~∞Cov(X_1,X_j),F(·)是随机变量e~(2~(1/2)N)的分布函数,N是标准正态随机变量,我们的结果推广了i．i．d时的情形．     

最大最小次序统计量的联合分布

X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本,Nk=min1≤i≤k{Xi},Mk=max1≤i≤k{Xi}(k=1,2,…,n),本文给出了最小次序统计量与最大次序统计量的联合分布函数.     

二阶齐次矩阵差分方程的解

讨论形如Xn+2-BXn+1-AXn=O,A,B,Xn为m阶矩阵的二阶齐次矩阵差分方程通解的表达式为Xn=C1Un1+C2Un2的充分或必要条件.主要的方法是利用矩阵差分方程的特征矩阵方程解的性质.     

積分∫F(x,y,y′,…,y~((n)))dx的等價問题

<正> 命g為x,y平面上由所有保切變換所構成的羣。在本文內我們將定義一類廣義空間使這空間與積分∫F(x,y,y′,…y~((n)))dx對於羣g而言有不變的聯繫。所謂一空間對於羣g而言與積分∫Fdx有不變的聯繫,意義是:如我們施用羣g     

De Bruijn-Good图的自同构和同态

<正> 所谓n级de Bruijn-Good图G_n是一个有向图:它有2~n个顶点,分别用2~N个二值n元素组 (a_1,a_2,…,a_n),a_i=0或1,来标记;它有2~(n+1)条弧,即对于任意两个以下形状的顶点     

On the Asymptotic Locations of the Largest and Smallest Extremes of a Stationary Sequence

This paper deals with the asymptotic independence of the normalized kth upper- and rth lower-order statistics and their locations, defined on some strictly stationary sequences \(\left\{ X_n\right\} _{n\ge 1}\) admitting clusters of both high and low values. The main result is the asymptotic independence of the joint locations of the k-largest extremes and the joint locations of the r-smallest extremes of \(\left\{ X_{n}\right\} _{n\ge 1}\), which allows us to censor a sample, by ensuring that the set of observations that we selected contains the k-largest and r-smallest order statistics of the stationary sequence \(\left\{ X_{n}\right\} _{n\ge 1}\) with a predetermined probability.     

Algebraic Polynomials with Non-identical Random Coefficients

The asymptotic estimate for the expected number of real zeros of a random algebraic polynomial is known. The identical random coefficients a_j(ω) are normally distributed defined on a probability space , ω ∈Ω. The estimate for the expected number of zeros of the derivative of the above polynomial with respect to x is also known, which gives the expected number of maxima and minima of Q_n(x, ω). In this paper we provide the asymptotic value for the expected number of zeros of the integration of Q_n(x,ω) with respect to x. We give the geometric interpretation of our results and discuss the difficulties which arise when we consider a similar problem for the case of .     

關於區域的映照半徑

<正> §1.設α_1,α_2,…,α_n是z平面上n個相異的點,G_1,G_2,…,G_n是z平面上n個不互相重叠的有限區域,α_k屬於G_k,記G_k對於α_k的映照半徑為