多值随机变量论文_王洪霞

导读:本文包含了多值随机变量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:变量,区间,大数,空间,概率,定律,收敛性。

多值随机变量论文文献综述

王洪霞^[1]（2018）在《容度空间上集值随机变量的一致可积》一文中研究指出首先,给出了集值随机变量在容度空间上一致可积的定义及其两个充分条件;接着,研究了一致可积和依均值收敛的关系;最后,探讨了一致可积概念在集值Choquet积分序列收敛中的应用。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2018年01期）

陈传勇,陈平炎^[2]（2015）在《B值随机变量序列一类加权和的完全收敛性》一文中研究指出在没有任何几何假设条件下,本文获得了取值于Banach空间随机变量序列一类加权和的完全收敛性,推广和改进了已有的结果.作为应用获得了取值于p型Banach空间随机变量序列的完全收敛性,特别获得了经验过程在L_p范数下的完全收敛性,1≤p<2.(本文来源于《应用数学学报》期刊2015年03期）

孙莉娟^[3]（2015）在《负相关的集值随机变量序列的大数定律》一文中研究指出经典的单值随机变量的极限理论已经有了很成熟的结果。但是这些结论都是假设单值随机变量是独立的,但是我们经常看到一个单值随机变量的增加反而会引起另一个单值随机变量的减少,这是负相关研究的实际意义。而在现实生活中,因为有些事件具有不确定性,这时应用单值随机变量描述一个事件具有很大的局限性,不能更好地描述事件的发展。而集值随机变量能更好地刻画事件。集值随机变量是单值随机变量的推广。极限理论是概率论中主要内容之一,且包含很多内容,如大数定律、中心极限定律、大偏差等。本文主要研究了两部分内容,负相关集值随机变量序列加权和的弱大数定律和强大数定律。第一部分主要证明了负相关集值随机变量序列加权和的弱大数定律,这里的收敛性是在Hausdorff距离意义下给出的。在给出弱大数定律之前,类似单值随机变量负相关的定义,利用支撑函数给出了集值随机变量负相关的定义,并对负相关集值随机变量的一些性质进行讨论,而区间值随机变量是特殊的集值随机变量,我们就特别地讨论了负相关区间值随机变量的结论和其性质,并证明区间值随机变量序列加权和的弱大数定律。最后证明了集值随机变量序列加权和的弱大数定律,这个结果是对Bozorgnia, Patterson, Taylor的1992年和1993年的文章中负相关单值随机变量序列加权和的弱大数定律的推广第二部分主要证明了负相关集值随机变量序列加权和的强大数定律,这里的收敛性是在Hausdorff距离意义下给出的。首先给出了两集合间Hukuhara差,和支撑函数的性质,并用支撑函数给出了Hausdorff距离的等价定义。最后类似第二章,也是对Bozorgnia, Patterson, Taylor的1992年和1993年的文章中负相关单值随机变量序列加权和的强大数定律的结果进行了推广,给出了负相关集值随机变量序列加权和的强大数定律。而在证明强大数定律过程中,主要分为叁部分,所以先给出了叁个引理,且给出叁个引理的证明,最后得到结论。(本文来源于《北京工业大学》期刊2015-05-01）

袁征,曹文营^[4]（2014）在《区间值随机变量的可积性与条件期望》一文中研究指出首先在概率空间(Ω,A,P)上讨论了可测区间值函数,证明了区间值随机变量与二维随机变量的等价性.在此基础上又分别研究了区间值随机变量的可积性与条件期望.这两个性质对研究区间值马氏过程和区间值鞅有很大的帮助.(本文来源于《许昌学院学报》期刊2014年05期）

董云,陈智豪^[5]（2012）在《关于m值随机变量序列的一个强极限定理》一文中研究指出本文引进m值随机变量序列滑动似然比和滑动相对熵的概念,并利用这两个概念给出了关于给定值在此随机序列中出现频率的一个强极限定理及其相关推论。(本文来源于《安庆师范学院学报(自然科学版)》期刊2012年04期）

林一星^[6]（2012）在《在P_(bkc)(c[0,1])与P_(bkc)(L~p[0,1])取值的集值随机变量(1)》一文中研究指出对拟连续测度空间(G,β,u)的一致有界等度连续函数族,通过包含关系,取凸包和闭包,构造了在Pbkc(c[0,1])与Pbkc(Lp[0,1])取值的集值随机变量及连续的集值映射,深化了集值随机过程理论研究.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2012年01期）

胡少勇,吴贤毅^[7]（2011）在《实值随机变量的高阶随机序(英文)》一文中研究指出在本文中,我们讨论了实值随机变量的高阶随机序问题.基于生存函数和分布函数的n阶序我们给出了实值风险的n阶停止–损失序一个更明朗的、更确切的刻画.进一步的,我们研究了基于不同效用函数的叁种高阶经济序,我们得到了这些序之间的关系和性质.(本文来源于《应用概率统计》期刊2011年06期）

吴伟^[8]（2011）在《B-值随机变量序列加权和的弱大数律及L~r收敛性》一文中研究指出讨论了B-值随机变量序列加权和的弱大数定律及Lr收敛性,同时获得了稳定P型Banach空间性质的刻画.(本文来源于《大学数学》期刊2011年01期）

吴斌^[9]（2010）在《B值随机变量阵列加权和的大数定律》一文中研究指出在"Cesàro一致可积"系列条件下研究了B值随机变量阵列加权和的弱大数定律,并刻划了Banach空间的几何性质,使[2]中的结果得到改进和推广.(本文来源于《商丘师范学院学报》期刊2010年03期）

鄢朝兴^[10]（2009）在《B值随机变量Jamison型加权和的强收敛性》一文中研究指出讨论了不同分布B值随机变量Jam ison型加权和在尾概率一致有界的条件下的强大数定律,在一定意义上丰富和充实了古典的强大数定律。(本文来源于《宜春学院学报》期刊2009年06期）

多值随机变量论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

在没有任何几何假设条件下,本文获得了取值于Banach空间随机变量序列一类加权和的完全收敛性,推广和改进了已有的结果.作为应用获得了取值于p型Banach空间随机变量序列的完全收敛性,特别获得了经验过程在L_p范数下的完全收敛性,1≤p<2.

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

多值随机变量论文参考文献

[1].王洪霞.容度空间上集值随机变量的一致可积[J].模糊系统与数学.2018

[2].陈传勇,陈平炎.B值随机变量序列一类加权和的完全收敛性[J].应用数学学报.2015

[3].孙莉娟.负相关的集值随机变量序列的大数定律[D].北京工业大学.2015

[4].袁征,曹文营.区间值随机变量的可积性与条件期望[J].许昌学院学报.2014

[5].董云,陈智豪.关于m值随机变量序列的一个强极限定理[J].安庆师范学院学报(自然科学版).2012

[6].林一星.在P_(bkc)(c[0,1])与P_(bkc)(L~p[0,1])取值的集值随机变量(1)[J].纯粹数学与应用数学.2012

[7].胡少勇,吴贤毅.实值随机变量的高阶随机序(英文)[J].应用概率统计.2011

[8].吴伟.B-值随机变量序列加权和的弱大数律及L~r收敛性[J].大学数学.2011

[9].吴斌.B值随机变量阵列加权和的大数定律[J].商丘师范学院学报.2010

[10].鄢朝兴.B值随机变量Jamison型加权和的强收敛性[J].宜春学院学报.2009

论文知识图

标签：变量论文;  区间论文;  大数论文;  空间论文;  概率论文;  定律论文;  收敛性论文;