1) probability operator measure
概率算子测度
1.
This paper gives a new sufficient and necessary condition for the weak convergence of probability operator measure.
该文在已有的结果和方法的基础之上给出了概率算子测度弱收敛的一个新的充要务件与已知的结论相比,多了一个f厂有界的限制,但少了f非负或f非正的假定。
2) probability measure
概率测度
1.
Data mining expand model research based on probability measure;
基于概率测度的数据挖掘扩展模型研究
2.
The average direct theorems obtained means that the order of average error bounds of best approximation is determined by the structural properties of functions in a set in which the probability measure is supported.
讨论了Ｗｉｅｎｅｒ空间上连续函数最佳逼近平均误差界的阶，它由概率测度及其所支撑的集合上其函数的结构性质决定。
3) probabilistic equicontinuous operator
概率等度连续算子
1.
This paper uses the idea of probabilistic metric to analyse the probabilistic equicontinuous operator, gives the definition of probabilistic equicontinuous operator and probabilistic Quasi-bounded set, mainly studies the property of probabilistic equicontinuous operator.
本文是运用概率度量的思想来讨论概率等度连续算子,给出了PN空间中概率拟有界集和概率等度连续算子的概念,研究了概率等度连续算子的特性。
4) way of probability measures
概率测算法
1.
It analysis the enterprise quota by steps such as judging system error,eliminating bulky error,checking that whether the quantity of valid data is up to the request or not,using the way of probability measures,so can avoid the fault because of the data distortion.
分析了企业定额编制方法的原理,介绍了通过判断系统误差、剔除粗大误差、检验有效数据数量是否符合要求、利用概率测算法等步骤最终确定企业定额的方法,从而避免由于数据失真造成的企业定额编制失误。
5) probabilistic operators
概率型算子
1.
The pointwise estimate for Szász-Kantorovick probabilistic operators by new Ditzian modulus of continuity is derived.
利用新的Ditzian光滑模导出了Szász-Kantorovick概率型算子的点态估计。
6) Lupas probabilistic operator
Lupas概率算子
1.
On the saturation theorem for the integral type Lupas probabilistic operator;
积分型Lupas概率算子的饱和定理
补充资料：概率测度的弱收敛
概率测度的弱收敛
eak convergence of probability measores
【补注】概率测度弱收敛的一般背景是在完全可分度虽空间(n犯川C sPace)(X，p)(亦见完全空间(comP-letesPace);可分空间(sep娜blesP毗))上讨论的，p是距离，具有定义在X的BOrel子集上的概率测度召。，n二O，l，，…如果对定义在X上的每个有界连续函数f，当。~二时，有Jfd产。~了fd拜。，则称拜，弱收敛到产。.如果在X中取值的随机变量氦的分布是拜。，n=o，l，…，如果拼。弱收敛到群。就写作省。人‘。，并且称七。依分布收敛到么，(亦见依分布收敛(①n凭r罗nCe in dis苗bution)). 在概率论中使用最普通的距离空间是k维Euclide空间Rk，〔0，l]上连续函数空间C[0，11以及在仁O，11上右连续具有左极限的函数空间Dto，1]. 更为丰富的距离空间中的弱收敛比在Eucljd空间中的用处大得多.这是因为在R’中依分布收敛的各种各样的结果可由它借助于连续映射定理(conti-nuo璐maPping tl篮幻哪)导出.该定理说，如果在(x，，)中着。二‘。且映射儿:x~R是连续的(或至少是可测的，且P(尝。6D*)二O，其中D*是h的不连续点集)，则h(亡。)‘h(省。).在许多应用中极限随机元是Bro”.运动(Bro认们坦n mot」on)，它以概率1具有连续轨道. 最基本的弱收敛结果之一是关于和s。=艺夕_:x.，n)1，的L心璐ker定理(功nsker tll印reTn)，其中戈是具有EX:=0，EX)‘1，i=1，2，…，的独立同分布随机变量.可以这样来陈述其轮廓:在C【O，l]中，令S。=o，S。(t)二n一”，{SL。:l+(nt一[nt])·戈。t〕+、}，o(t(l，其中卜]表示x的整数部分，则功挑ker定理断言s。(t)车w(t)，其中w(t)是标准Brown运动.应用连续映射定理很容易提供对诸如~1、*‘。S*，max，、*‘。k一”2 15*l，艺又_:了(S*)。)和艺二_，:(s、，s*+1)等函数的依分布收敛结果，其中I是示性函数而下(“，b)=l，如ab<仇=0，其他.概率测度的弱收敛【W.山。皿到曰岁翔沈of声触晒ty~-，.留;c“浦aa cxo口”Moc、解妙~oc珊0益Me伽]
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参考词条