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41.
Klaus Ziegler 《Journal of multivariate analysis》1997,62(2):233-272
Functional central limit theorems for triangular arrays of rowwise independent stochastic processes are established by a method replacing tail probabilities by expectations throughout. The main tool is a maximal inequality based on a preliminary version proved by P. Gaenssler and Th. Schlumprecht. Its essential refinement used here is achieved by an additional inequality due to M. Ledoux and M. Talagrand. The entropy condition emerging in our theorems was introduced by K. S. Alexander, whose functional central limit theorem for so-calledmeasure-like processeswill be also regained. Applications concern, in particular, so-calledrandom measure processeswhich include function-indexed empirical processes and partial-sum processes (with random or fixed locations). In this context, we obtain generalizations of results due to K. S. Alexander, M. A. Arcones, P. Gaenssler, and K. Ziegler. Further examples include nonparametric regression and intensity estimation for spatial Poisson processes. 相似文献
42.
We study the large-time behavior and rate of convergence to the invariant measures of the processes dX
(t)=b(X)
(t)) dt + (X
(t)) dB(t). A crucial constant appears naturally in our study. Heuristically, when the time is of the order exp( – )/2 , the transition density has a good lower bound and when the process has run for about exp( – )/2, it is very close to the invariant measure. LetL
=(2/2) – U · be a second-order differential operator on d. Under suitable conditions,L
z has the discrete spectrum
- \lambda _2^\varepsilon ...and lim \varepsilon ^2 log \lambda _2^\varepsilon = - \Lambda \hfill \\ \varepsilon \to 0 \hfill \\ \end{gathered} $$
" align="middle" vspace="20%" border="0"> 相似文献
43.
J. C. E. Dekker 《Archive for Mathematical Logic》1990,29(4):231-236
In his note [5] Hausner states a simple combinatorial principle, namely:
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