U-统计量尾概率级数的收敛性(Ⅱ)

本文对相当广泛的一类权函数和边界函数给出了U-统计量尾概率级数收敛的充分条件．     

U-统计量尾概率级数的收敛性(II)

本文对相当广泛的一类权函数和边界函数给出了U-统计量尾概率级数收敛的充分条件.     

一类独立和尾概率级数的收敛性

本文利用新的方法讨论了一类独立和尾概率级数的收敛性,得到了比[1-3]更广泛的结果。     

关于独立和尾概率级数的小参数问题

本文研究独立和尾概率级数关于小参数ε的渐近特征。     

关于U—统计计量渐近正态余项级数的收敛性

设x_1,…,x_n…独立,但不必同分布,h(x,y)是对称的Borel可测函数。U_n=(n/2)~(-1)。■h(x_i,x_j),在一定条件下,我们给出了U_n渐正正态余项级数收敛的充要条件,推广了[1]的结果。     

NA样本的一类线性U-统计量的强大数律

在权{ani:1≤i≤n，n≥1}满足Aa=lim n→∞ sip Aa，n=limn→∞ sup(1/n n∑|ani|α)1/α＜∞的条件下，讨论了NA列{X，Xi：i≥1}构成的一类线性U-统计量的Marcinkiewicz型强大数律．     

简单线性秩统计量的大偏差概率的一致收敛区间

设X_(1N),…,X_(NN)是相互独立的随机变量,它们的分布函数均连续,N=1,2,…。简单线性秩统计量的形状为其中C_(1N),…,C_(NN)是回归常数;a_N(1),…,a_N(N)是计分值;R_(iN)是X_(iN)在X_(1N),…,X(NN)中的秩。在一定的条件下,本文证明了S_N的大偏差概率的一致收敛区间为[0,o(N~(1/6-η))],其中η∈[0,1/6)。     

随机狄里克莱级数的收敛性

利用随机变量序列的强大数定律,研究了随机变量序列{X_n}在独立(可不同分布)情形下的性质,并当随机狄里克莱级数(s=σ+it)满足 (i)M>0,1≤p≤2; (ii)00,使得,C为非零正常数等条件时,得出收敛横坐标的简洁公式。     

Fuzzy级数的收敛性

文章给出了Ｆｕｚｚｙ级数，Ｆｕｚｚｙ数列，Ｆｕｚｙ函数项级数收敛的Ｃａｕｃｈｙ准则。     

二重级数收敛性研究

研究了二重级数和累次级数收敛问题,提出了二重级数与累次级数收敛的判别法并给出了证明,在此基础上研究了二者之间的关系,丰富了级数基本理论.     

布朗运动尾概率的进一步结果

对布朗运动的增量的尾概率估计是讨论其连续模及增量性质的基础，在现有结果的基础上进一步讨论了这一估计不等式，给出了一个更一般的结果，并且在证明方法上也有所改进．     

一类规则缺项幂级数的收敛性讨论

由求一般的幂级数收敛半径的方法给出了求一类规则缺项幂级数收敛半径的新方法，同时，根据一般的幂级数在其收敛区间端点的收敛情况，还给出了求缺项幂级收敛区间的简单方法．     

Fourier级数一致收敛性的几个证明

基于Fourier级数的逐点收敛性已经有很全面的研究，如Dini判别法、Lipsehitz判别法、Dirichlet-Jordan判别法等，而关于Fourier级数的一致收敛性在文献中很少提及，本文将讨论Fourier级数的一致收敛性的几个判别方法。     

函数项级数一致收敛充要条件的一个注记

论述了函数序列和函数项级数一致收敛的概念和相关定理，并进一步给出了以往教材中没有提到的关于判别函数项级数一致收敛的一个有效充要判别法．     

Walch-Fourier级数的绝对收敛性

针对多种情况证明了Walch-Fourier级数的绝对收敛性,拓广了文献[4]、[5]的部分结果.     

函数项级数一致收敛充要条件的一个注记

论述了函数序列和函数项级数一致收敛的概念和相关定理,并进一步给出了以往教材中没有提到的关于判别函数项级数一致收敛的一个有效充要判别法.