对数似然比与整值随机变量序列的一类强律

本文引进对数似然比作为整值随机变量序列相对于服从几何分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制对数似然比给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类用不等式表示的强律,其中包含整值随机变量序列与相对熵密度及几何分布的熵函数有关的若干极限性质.     

关于微分熵的一类强偏差定理

利用关于乘积分布密度的相对熵和相对熵率的概念,建立了相依连续型随机变量序列关于参考微分熵的一类强偏差定理,证明中给出了将Laplace变换应用于微分熵强偏差定理的研究的一种途径．     

关于广义几何分布的强偏差定理

利用对数似然比作为一类整值随机变量序列相对于独立随机变量序列的偏差度量,在限定对数似然比的给定样本空间的子集上,建立并证明一类整值随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了此类分布的独立随机变量序列的若干强大数定律.     

任意随机变量序列关于随机选择的一类强偏差定理

本文通过引进极限相对对数似然比,利用限制似然比给出了样本空间的一个子集,得到了任意实值随机变量序列关于随机选择的一类用不等式表示的强极限定理.并作为推论得到了任意整值随机变量序列的m元序组的强偏差定理.     

似然比与整值随机变量序列的一类用不等式表示的极限定理

本文引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从负二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上得到了任意整值随机变量序列的一类用不等式表示的极限定理。     

关于Shannon—Mcmillan定理的若干研究（Ⅱ）

该文通过概率空间上的任意分布列与独立分布列比较，研究任意随机变量序列相对熵密度用不等式给出的强极限定理，即小偏差定理，并由此得出若干Shannon－Mcmillan定理，将作者已有的关于离散信源的结果加以推广.     

整值随机变量序列的一类强律

本文引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从Poisson分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样水空间的某种子集．在这种子集上得到了一类用不等式表示的强律，独立随机变量序列的一类强律是其特例．     

关于非齐次马氏链的一个熵密度定理

利用非齐次马氏链的一类强偏差定理,得出非齐次马氏链关于独立随机变量序列的一个熵密度定理.     

相依随机序列加权和滑动平均的若干小偏差定理

引入随机序列滑动似然比作为任意二值随机序列相对于Bernoulli分布的独立随机变量序列偏差的一种随机性度量,通过滑动相对熵给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类关于随机序列滑动平均的用不等式表示的强极限定理,即小偏差定理,推广了文献[5],[6]等关于随机序列算术平均的结果,这些结果蕴含近期诸多文献的主要结果.     

一个对离散信源普遍成立的强极限定理

该文引进随机条件熵的概念，研究了这个概念和相对熵密度的关系，得到一个对任意离散信源普遍成立的强极限定理．证明中发展了作者提出的研究离散随机变量序列强极限定理的分析方法．     

整值随机变量序列与二重马氏链的比较及其极限性质

本文引进了对数似然比作为整值随机变量序列相对于二重马氏链的偏差的一种度量，并通过限制对数似然比给出了样本空间的某种子集。     

关于随机选择系统的一类强偏差定理

本文将随机选择系统(或称为赌博系统)和对数似然比的概念引入非负整值随机变量序列的极限性质的研究,建立了一类关于随机选择系统的选择子序列的强偏差定理.     

任意二进信源相对熵密度的若干性质

设(X_n)_(n>1)是取值于{0,1}的二值随机变量序列,本文讨论它的相对熵密度(f_n)_(n≥1)的极限性质,并用此极限性质给出了(x_n)_(n≥1)服从强大数定律的一个充分条件。     

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.     

随机变量的截尾与一类强偏差定理

通过极限相对对数似然比，利用随机变量截尾的方法并结合鞅这一工具研究相依连续型和离散型随机变量序列的性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理．     

关于滑动相对熵的若干极限性质

引入滑动似然比和滑动相对熵等概念,讨论了滑动相对熵的若干渐近性质.主要结果是,获得了随机变量任意状态的相对频率与滑动相对熵之间的关系,并且给出了滑动相对熵基于相对频率的上界的估计.作为推论,得到了随机序列滑动平均的强大数定理.     

对任意离散信源相对熵密度普遍成立的极限性质

利用相对于无记忆信源熵密度偏差的概念,给出对任意离散信源相对熵密度普通成立的一个用不等式表示的极限性质(称之为强偏差定理).     

整值随机变量序列发生次数与条件概率和的等价性

在没有独立性、平稳性和相依性假设的条件下,利用分析方法讨论了整值随机变量序列取某个数值的次数与随机变量序列取该数值的条件概率和的等价性问题,建立并证明了若干强极限定理.     

关于任意随机变量序列泛函的一类强偏差定理

通过概率空间上的任意随机变量的分布与独立分布的比较.研究任意随机变量序列泛函的强偏差定理,即小偏差定理.将已有的某些连续型及离散随机变量序列的强偏差定理加以推广.     

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.