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1)  fluctuation limit theorem
波动极限定理
2)  limit theorem
极限定理
1.
On the limit theorem of Directly Riemann integral;
关于Directly-Riemann积分的极限定理
2.
Lebesgue integeral limit theorems of the continuous parameter;
连续参数的L积分极限定理
3.
Several of limit theorems for sequences of random variables;
随机变量序列的几个极限定理
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3)  limit theorems
极限定理
1.
Probability limit theorems of classical combinatorial optimization problems;
经典组合优化问题的概率极限定理(英文)
2.
The purpose of this paper is to study some limit theorems for m-valued countable nonhomogeneous two-order Markov Chains in Wiener probability space by using an analytic method, which was invented by Professor Liu Wen.
利用刘文教授提出的分析方法在Wiener概率空间中研究m值可列非齐次二重马氏链的一些极限定理。
3.
Some limit theorems of H-valued semimartingale random measures are established.
本文还引入了H-值半鞅测度序列依分布弱收敛的概念,建立了H-值半鞅测度的极限定理,给出了H-值半鞅测度弱收敛的条件。
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4)  Cesaro-limit theorem
Gesaro-极限定理极限定理
5)  strong limit theorem
强极限定理
1.
A generalization of strong limit theorems for sequences of arbitrary random variables;
任意随机变量序列强极限定理的一个推广
2.
Some strong limit theorems for the sequence of arbitrary random variables;
关于任意随机变量序列的若干强极限定理
3.
The strong limit theorems for finite nonhomogeneous Markov chains;
有限非齐次马尔可夫链的强极限定理
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6)  strong limit theorems
强极限定理
1.
Strong Limit Theorems for Independent Rough Variables Sequence
独立粗糙变量序列的一类强极限定理
2.
A class of strong limit theorems of Markov chains in random environments by martingale method is proved.
通过随机环境中马氏链的一般构造性定义,利用鞅方法,得到了随机环境中马氏链的一类强极限定理。
3.
In this paper,some strong limit theorems for the sequence of arbitrary random variables on generalized random selection are discussed by means of martingale method.
采用鞅方法研究了对任意随机变量序列关于广义随机选择普遍成立的一类强极限定理,并作为推论得到了m阶马氏过程,鞅序列,鞅差序列,独立随机变量序列的一类强极限定理。
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补充资料：极限定理


极限定理
limit theorems

　　极限定理[场‘td挂如曰.1招;npe八e月‘，。e犯opeM。]，概平论中的 概率论中一类定理的通称，这些定理为大量随机源共同作用的结果呈现某种规则性给出条件.由J.氏n幻幽(1713)和P.加place(1812)建立的最初的极限定理，论述了某一事件E在n次独立试验中出现的频率拜。/n偏离其概率p(0O，不等式 }sA} !——{尸C }n”1成立的概率当n~的时趋于零. 关于可应用大数律的很一般的条件首先由n.月.qe6I，lllles(1867)求出，随后又由A.A.MapKos(1侧沁)加以推广.关于可应用大数律的必要与充分条件的问题，由A H.K~叮oPoB(1928)彻底解决.如果所有随机变量有共同的分布函数，那么这些条件就简化为一个:x。有有限的数学期望(这由A.只.X月1护丑HH在1929年证明). 中心极限定理.称中心极限定理对序列(l)成立，如果对任意的:、和:2，不等式 万一B。O， C，二cl+二‘+c。，如果当刀一二时L。=C。/B:+‘趋于零，那么中心极限定理对(1)成立.中心极限定理可应用的条件问题的最终解答，就一般轮廓而言，是由C.H.执p-山祀翻(1926)得到，并由W Feller(1935)完成的.在中心极限定理的条件下，当:。随n趋于无穷而无界地增长时，形如、。一A:>:。B，不等式成立的概率用l一中(艺。)逼近的相对精度可以是很低的.为增加此精度而必须的修正因子，由关于大偏差概率的极限定理表出(见大偏差的概率(probabi五ty ofl盯罗由访a-tio扔);C价”lx牙定理(Cm刀记rthcorem)).先是H.C扮1记r及W.FeUer，后又有幻B.刀阮朋以与其他人研究了此问题.有关这一学科分支的典型结果，最方便的是用独立同分布随机变量Xl，XZ，…的和(2)为例来解释，其中任X，一o且。X，一1，因此有A。一。，B。二石· 例如，考虑不等式 s，)z。石的概率，它等于1一F。(:。)，其中F。(z。)是随机变量s。/杯的分布函数，而对固定的:。二:，当。一，的时有 1一F。(:)~l一小(:).(3)如果:。依赖于n且当n~的时有z。~的，那么就有 l一F，(z，)~0及1一小(z，)~0，而公式(3)是无用的.这时有必要获得逼近的相对精度即1一F。(:，)与I一小(:。)之比的界.特别地，自然产生的问题是，在什么条件下，当z。~的时， l一F_f万、 一一1.(4、 l一中(z。) 要关系式(4)对任意增长的:，(事实上只要对其阶大于石的:。
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参考词条