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线性过程的强逼近和重对数律 被引量:2
1
作者 谭希丽 赵世舜 杨晓云 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2008年第3期225-239,共15页
本文讨论由独立同分布随机变量列产生的线性过程的泛函型重对数律和强逼近,同时又给出由NA随机变量列产生的线性过程的重对数律.
关键词 线性过程 泛函型重对数律 强逼近 重对数律
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独立增量过程的一个强逼近定理 被引量:2
2
作者 任耀峰 梁汉营 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第2期179-184,共6页
该文给出了独立增量过程的一种强逼近定理,由此得到相应的strassen重对数律.
关键词 独立增量过程 局部平方可积鞅 strassen重对数律 强逼近定理 极限理论
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多通道Assembly-like排队系统的强逼近 被引量:2
3
作者 侯为波 徐成贤 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2000年第1期86-92,共7页
借助于强逼近理论和修正系统,本文较为详细地研究了多路到达、多服务台Assem bly-like 排队系统,得到了队长过程、离去过程、负荷和虚等待时间过程的强逼近定理.
关键词 Assembly-like排队 强逼近 队长 虚等待时间
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线性过程的强逼近 被引量:2
4
作者 陆传荣 邱瑾 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2007年第2期309-313,共5页
该文对由独立同分布随机变量序列所生成的线性过程建立了泛函重对数律和用Wiener过程对线性过程的强逼近结果.
关键词 线性过程 强逼近 WIENER过程
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Fourier-Laplace级数的强逼近(英文) 被引量:1
5
作者 张希荣 戴峰 《数学进展》 CSCD 北大核心 2004年第5期626-630,共5页
设f是Rn(n≥3)中单位球面∑n-1上的可积函数,Sθ(f)是步长为θ ∈ R的平移算子. σNδ(f)是Fourier-Laplace级数的δ阶Cearo平均.如果,则,其中Eκλ(f)为Cesaro平均σκλ的等收敛算子.
关键词 强逼近 FOURIER-LAPLACE级数 Cesáro平均 等收敛算子
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离散指数分布序列的强偏差与强逼近 被引量:1
6
作者 王学武 《应用数学》 CSCD 北大核心 2012年第1期105-109,共5页
本文引入离散指数分布概念,建立了关于离散型指数分布序列的强偏差定理和强大数定律.同时,得到离散指数分布序列对连续指数分布序列的强逼近.
关键词 指数分布 对数似然比 强偏差 强逼近
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马氏过程可加泛函的强逼近 被引量:1
7
作者 陆传荣 《工程数学学报》 1986年第1期113-116,共4页
对马氏过程可加泛函的弱不变原理已被许多作者所讨论(如[1]—[5])对马氏链的可加泛函用wiener过程的强逼近也由[6;定理10.1]所给出。这里考察马氏过程的可加泛函用Wiener过程的强逼近问题,为省略计,我们采用[3]中记号,某些记号的定义不... 对马氏过程可加泛函的弱不变原理已被许多作者所讨论(如[1]—[5])对马氏链的可加泛函用wiener过程的强逼近也由[6;定理10.1]所给出。这里考察马氏过程的可加泛函用Wiener过程的强逼近问题,为省略计,我们采用[3]中记号,某些记号的定义不在此重述。 展开更多
关键词 马氏过程 强逼近 随机逼 弱不变原理 泛函
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功率和的强逼近 被引量:1
8
作者 陆传荣 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2006年第3期361-364,共4页
设{ξn,n≥1}是正的随机变量序列,Eξ1=θ>0,设Sn=(?)ξi,Yn=nθlog(Sn/(nθ)). 在该文中,当{ξn}是独立同分布或强平稳(?)-混合的正随机变量序列时,作者给出功率和 {Yn}用Wiener过程的强逼近结果.
关键词 功率和 强逼近 Wiener过程.
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两服务台串联排队系统的逗留时间的强逼近 被引量:1
9
作者 郭永江 张玉艳 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2020年第1期1-10,共10页
本文考虑了两服务台串联排队,证明了重话务条件(即服务强度ρ1=ρ2=1)下逗留时间的强逼近,此处的逗留时间指的是一个顾客从到达系统到离开系统的这段时间,其强逼近是一个布朗运动的过程.
关键词 两服务台串联排队 流逼 强逼近 布朗运动
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Assembly—Like排队系统的强逼近 被引量:1
10
作者 侯为波 汪荣鑫 《淮北煤师院学报(自然科学版)》 1995年第2期1-9,共9页
本文利用概率论强逼近理论,较为详细地研究了Assembly-Like排队系统。在各种负荷条件下得到了虚等待时间、队长等排队指标的强逼近定理,并给出了嵌入排队中诸指标的强逼近定理。
关键词 虚等待时间 嵌入排队 强逼近 A-L排队 排队
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N台并联Fork-Join排队网络的弱收敛与强逼近 被引量:1
11
作者 侯为波 汪荣鑫 《淮北煤师院学报(自然科学版)》 1995年第4期9-15,共7页
本文借助于概率测度弱收敛与概率论强逼近理论,较为详细地研究了N台并联Fork-Join排队网络,得到了响应时间、队长、离去过程的弱收敛与强逼近定理。这些结果具有一定的实际意义,并为一般型Fork-Join网络的研究提供了必要的理论基础。
关键词 Fork-Join排队 弱收敛 强逼近 Fork-Join网络
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一类Markov链的强逼近
12
作者 林正炎 张立新 +1 位作者 CHEUNG Siu Hung CHAN Wai Sum 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 2005年第2期241-250,共10页
本文给出了一类非时齐的Markov链的强逼近.作为应用,建立了临床试验中Markov链自适应设计的强相合性,重对数律和弱收敛.
关键词 MARKOV链 WIENER过程 强逼近 自适应设计 正态性
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φ混合序列部分和强逼近的注
13
作者 危启才 张维海 《浙江大学学报(自然科学版)》 CSCD 1999年第1期107-110,共4页
在混合系数以对数形式下降的情况下,借助于Strassen-Skorohod嵌入定理,我们讨论了φ混合序列部分和的强逼近,改进了文献[1]中的结果。
关键词 ψ混合序列 部分和 强逼近 随机变量
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关于修整和强逼近的一个注记
14
作者 傅可昂 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2013年第2期267-275,共9页
设{X,X_n;n≥1}是一独立同分布的随机变量序列.如果|X_m|是新序列{|X_k|;k≤n}中的第r大元素,则令X_n^((r)=X_m.同时记部分和与修整和分别为S_n=sum from k=1 to n X_k和^((r))S_n=S_n-(X_n^((1))+…+X_n^((r))).该文在EX^2可能是无穷... 设{X,X_n;n≥1}是一独立同分布的随机变量序列.如果|X_m|是新序列{|X_k|;k≤n}中的第r大元素,则令X_n^((r)=X_m.同时记部分和与修整和分别为S_n=sum from k=1 to n X_k和^((r))S_n=S_n-(X_n^((1))+…+X_n^((r))).该文在EX^2可能是无穷的条件下,得到了修整和^((r))S_n的广义强逼近定理.作为应用,建立了关于修整和以及修整和乘积的广义泛函重对数律. 展开更多
关键词 强逼近 修整和 乘积 泛函重对数律
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最近核邻型的光滑条件分位过程强逼近及其应用
15
作者 周勇 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 1997年第3期245-254,共10页
文中证明了核邻型的光滑条件分位过程的强逼近,获得了其一致逼近速度.并由此结果推导出了光滑条件分位估计的渐近正态性、弱收敛和对数律等深刻结果.
关键词 条件经验过程 光滑条件 分位过程 强逼近 统计
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独立随机变量部分和的强逼近与广义Erds-Rényi大数律
16
作者 蔡宗武 《杭州大学学报(自然科学版)》 CSCD 1992年第3期240-246,共7页
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.
关键词 强逼近 随机变量 E-R大数律
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Cesàro平均的收敛性及强逼近
17
作者 钮宏霞 孙世全 《聊城师院学报(自然科学版)》 2001年第3期20-23,30,共5页
详尽地概括了从经典Fourier分析到球面调和分析中Cesaro平均的收敛性及强逼近问题的研究状况及发展规律。
关键词 Fourier级数 CESARO平均 强逼近 球调和 FOURIER-LAPLACE级数 等收敛算子
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球面上的de la Vall■e Poussin型强逼近(英) 被引量:1
18
作者 唐娉 王昆扬 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第2期162-167,共6页
对于球面上函数的delaValleePoussin型强一致逼近求得了用连续模的语言表达的阶,并证明了所得的结果是最佳可能的.
关键词 球面 强逼近 连续模 函数
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随机加权法的强逼近及其应用 被引量:1
19
作者 周勇 邹植民 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1993年第2期130-137,共8页
本文研究了由随机加权法产生的经验过程及分位点过程的强逼近。
关键词 随机加权法 强逼近 经验过程
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由φ-混合序列产生的长程相依过程的广义强逼近定理
20
作者 李会杰 傅可昂 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2014年第3期261-268,共8页
设{X_k;k≥1}是由X_k=∑_(i=0)~βα_iε_(k-i)所定义的滑动平均过程,其中{ε_i;-∞<i<∞}是一同分布的φ-混合相依变量序列,{α_i;i≥0}为满足条件α_i^i^(-α)l(i)的实数序列,l(i)为一缓变函数.当1/2<α<1时,{X_k;k≥1}... 设{X_k;k≥1}是由X_k=∑_(i=0)~βα_iε_(k-i)所定义的滑动平均过程,其中{ε_i;-∞<i<∞}是一同分布的φ-混合相依变量序列,{α_i;i≥0}为满足条件α_i^i^(-α)l(i)的实数序列,l(i)为一缓变函数.当1/2<α<1时,{X_k;k≥1}为一长程相依过程.在Eε_0~2可能为无穷的条件下,对长程相依过程{X_k;k≥1}的部分和建立了一个更为一般性的强逼近定理. 展开更多
关键词 长程相依过程 混合相依 强逼近
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