2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩25頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、全文共二章: 自Heyde1975年證明了Hsu-Robbins-Erd(o)s大數(shù)律的精確漸近性質(zhì)以來(lái),受其簡(jiǎn)潔、直觀的形式的吸引,許多概率極限理論學(xué)者開(kāi)始研究大數(shù)律的精確漸近性質(zhì).Spǎtaru[24]證明了Spitzer大數(shù)律的精確漸近性.Gut和Spǎtaru推廣了Spǎtaru的結(jié)論.而且他們還同時(shí)證明了更一般的大數(shù)律一Baum-Katz大數(shù)律的精確漸近性.隨著隨機(jī)場(chǎng)變量序列大數(shù)律的研究取得了很大的進(jìn)步,許多相關(guān)定理的

2、漸近性質(zhì)也得到了證明.Hüsler和Klesov推廣了Heyde的結(jié)果.Gut和Spǎtaru[12]更進(jìn)一步證明了隨機(jī)場(chǎng)Baum-Katz大數(shù)律的兩種精確漸近. 本文第一章討論了自正則化重對(duì)數(shù)律和Davis大數(shù)律的精確漸近性.Gut和Spǎtaru[11]討論了在二階矩存在的條件下,獨(dú)立同分布隨機(jī)序列重對(duì)數(shù)律的精確漸近性.Gut和Spǎtaru[13]還證明了Davis大數(shù)律的漸近性.本文將上述結(jié)論推廣到自正則化情形,即

3、 定理1.2.1設(shè)EX=0,且EX2I(|X|≤x)在無(wú)窮遠(yuǎn)處是緩變函數(shù),則 定理1.2.2設(shè)EX=0,且EX2I(|X|≤x)在無(wú)窮遠(yuǎn)處是緩變函數(shù),則對(duì)0≤δ≤1,有l(wèi)imε2δ+2ε→0∑n≥1(logn)δ/nP(|Sn/Vn|≥ε√logn)=1/δ+1E|N|2δ+2,其中N為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)變量. 第二章討論了獨(dú)立同分布隨機(jī)場(chǎng)變量序列重對(duì)數(shù)律的精確漸近性.Gut和Spǎtaru[12]討論了在E[X2(1og(

4、1+|X|))d-1(1oglog(e+|X|))δ]<∞的條件下,i.i.d隨機(jī)場(chǎng)重對(duì)數(shù)律的一種精確漸近性.本文討論了隨機(jī)場(chǎng)重對(duì)數(shù)律精確漸近性的另外兩種形式 定理2.2.1如上定義和約定,且對(duì)δ>0,E[X2(1oglog|X|)1+δ]<∞,有l(wèi)imε→σ√2√ε2-2σ2∑n(log|n|)(d-1)/|n|P(|Sn|≥ε√|n|loglog|n|)=σ√2/(d-1)! 定理2.2.3設(shè)EX=0,且EX2=σ2

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論