谱正Lévy测度,spectrally positive Lévy measure,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) spectrally positive Lévy measure 点击朗读

谱正Lévy测度

2) Lévy measure 点击朗读

Lévy测度

For a (c,B)-semi-stable distribution μ on R~N, the eigenvalue of B and c is used to give a necessary and sufficient condition for ∫_(|x|≤1)|x|~r M(dx)<∞, where M is the Lévy measure of μ.

对于 (c,B) -算子半稳定 (operator semi- stable)分布 μ,利用 c和 B的特征根得出∫| x |≤ 1 |x|r M(dx) <∞的充分必要条件 ,其中 M是 μ的 Lévy测度。

3) spectrally positive Levy processes 点击朗读

谱正Lévy过程

Using the property of the spectrally positive Levy processes, it is proved that the Cramer-Lundberg approximati.

我们应用谱正Lévy过程的性质对其研究,证明了这三类风险模型同古典风险模型一样,破产概率的极限行为也满足指数形式。

4) normal spectral measure space 点击朗读

正规谱测度空间

5) the Lévy processes with positive jumping 点击朗读

带正跳的Lévy过程

The extreme distribution for the Lévy processes with positive jumping are given by the relations of the extreme distribution and ruin probability.

根据概率统计学和经济学理论,利用风险分析中的破产概率与带正跳的Lévy过程的一类极值分布间的关系,求得该极值分布的表达式,进而建立带正跳的Lévy过程与不破产概率模型,通过计算机仿真模拟,得到的结果较为符合实际。

6) spectrum measure correction 点击朗读

谱测量修正

补充资料：Lévy度量

Lévy度量
Levy metric

　　功y度量【I初川州对c;JIe，H MeTp“Ka] 一维随机变量的分布函数(dis苗bution fiinction)空间了中的一种度量，即对任意F，G〔_式令 L三L(F，G)==诫{::F(x一。)一:成G(x)续F(x+。)+。，丫x}.这是由珑岁引出的(见[IJ).如果在F和G的图之间画上边平行于坐标轴的正方形(在图的不连续点添上垂直线段)，则创门之中最大的边长就是L. 肠理度量可以看作L柳一 npoxo即。度母(脱vy一Pro幻lorov nr州c)的特殊情形.L己Vy度量的定义可以延拓到所有R’上的非降函数类M上(度量允许取无穷值). I户叮度量最重要的性质.1)U甲度量导出L二中的弱拓扑(见分布的收敛(dis们butions，conVer罗nl羌of)).度量空间(了，L)是完全可分的.M中函数序列按度量L的收敛性等价于完全收敛. 2)如果F〔M，且若令 F一、(x)二inf{t:F(t)o)是分布F的绝对矩(a比ol-ute伽nrnt)，则 L(F，E)簇(口，(F))rl(r+’). 6)M上的L台y度量与积分平均度量，、一，1(:，G)一丁。;(x)一G(、)}汉x之间的关系是 LZ簇P1’ 7)M上的L6vy度量与一致度量户=p(F，G)=suP}F(x)一G(x)}之间的关系是 L簇p蕊L+mm{Q;(L)，Q。(L)}，(*)其中 Q;(x)=suP}F(t+x)一F(t)1(Q;(x)是F‘了的集中函数(田功比泊加山nfL田ctjon)).特别地，如果函数之一，例如G，有一致有界的导数，则。([l+s驴G’(x)]L·(*)的一个推论是当极限分布连续时弱收敛和一致收敛等价的玛lya .1’J IHBeHK。定理. 8)如果凡，。(x)=F(。x+a)，其中a和‘>O是常数，则对任意F，G只犷， L(6F，“G)蕊‘L(Fa.，，G。.。)(特别地，脱Vy度量对于分布的推移是不变的)，且从L(凡，，，G。，。)一，(F，G). 9)如果f，g是与分布函数F，G相应的特征函数(cha田日比ristic丘mc石on)，则对任意T>C， T 二，。。、，1 r.，，」、，、dt二hiT L(F，G)蕊去1 If(r)一g(t)i牛+Ze，摆es. 7r公’J““‘”t一T 砚四度量的概念可以推广到R”上分布函数的‘清形.【补注】注意:在苏联数学文献(且在上面的主要文章)中，分布函数通常是左连续的，而在西方文献中，它们是右连续的.所以在2)和7)中必须稍作改变. 设F是一分布函数，或更广义地，是一个非降左连续函数，则F具有可数的不连续点集.这个集合的补集称为F的连续集(contin山ty set)C(F).分布函数序列F。称为弱收敛于分布F，如果在F的连续集C(F)上收敛.如果还有F。(十的)~F(co)及F。(一①)~F(一co)，则称此序列完全收敛(亦见分布的收敛(conVe耳罗nce of distribu石ons)和收敛性的类型(conVe班男nCe，t作岛of)).
　　

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参考词条

正规测度正测度正交测度巴克谱测度谱风险测度光谱纯度<测>

检测谱度谱测度图谱测度复谱测度幅度谱校正正则测度

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 谱正Lévy测度 1) spectrally positive Lévy measure 谱正Lévy测度 2) Lévy measure Lévy测度 1. For a (c,B)-semi-stable distribution μ on R~N, the eigenvalue of B and c is used to give a necessary and sufficient condition for ∫_(\|x\|≤1)\|x\|~r M(dx)<∞, where M is the Lévy measure of μ. 对于 (c,B) -算子半稳定 (operator semi- stable)分布 μ,利用 c和 B的特征根得出∫\| x \|≤ 1 \|x\|r M(dx) <∞的充分必要条件 ,其中 M是 μ的 Lévy测度。 3) spectrally positive Levy processes 谱正Lévy过程 1. Using the property of the spectrally positive Levy processes, it is proved that the Cramer-Lundberg approximati. 我们应用谱正Lévy过程的性质对其研究,证明了这三类风险模型同古典风险模型一样,破产概率的极限行为也满足指数形式。 4) normal spectral measure space 正规谱测度空间 5) the Lévy processes with positive jumping 带正跳的Lévy过程 1. The extreme distribution for the Lévy processes with positive jumping are given by the relations of the extreme distribution and ruin probability. 根据概率统计学和经济学理论,利用风险分析中的破产概率与带正跳的Lévy过程的一类极值分布间的关系,求得该极值分布的表达式,进而建立带正跳的Lévy过程与不破产概率模型,通过计算机仿真模拟,得到的结果较为符合实际。 6) spectrum measure correction 谱测量修正补充资料：Lévy度量 Lévy度量 Levy metric 　　功y度量【I初川州对c;JIe，H MeTp“Ka] 一维随机变量的分布函数(dis苗bution fiinction)空间了中的一种度量，即对任意F，G〔_式令 L三L(F，G)==诫{::F(x一。)一:成G(x)续F(x+。)+。，丫x}.这是由珑岁引出的(见[IJ).如果在F和G的图之间画上边平行于坐标轴的正方形(在图的不连续点添上垂直线段)，则创门之中最大的边长就是L. 肠理度量可以看作L柳一 npoxo即。度母(脱vy一Pro幻lorov nr州c)的特殊情形.L己Vy度量的定义可以延拓到所有R’上的非降函数类M上(度量允许取无穷值). I户叮度量最重要的性质.1)U甲度量导出L二中的弱拓扑(见分布的收敛(dis们butions，conVer罗nl羌of)).度量空间(了，L)是完全可分的.M中函数序列按度量L的收敛性等价于完全收敛. 2)如果F〔M，且若令 F一、(x)二inf{t:F(t)o)是分布F的绝对矩(a比ol-ute伽nrnt)，则 L(F，E)簇(口，(F))rl(r+’). 6)M上的L台y度量与积分平均度量，、一，1(:，G)一丁。;(x)一G(、)}汉x之间的关系是 LZ簇P1’ 7)M上的L6vy度量与一致度量户=p(F，G)=suP}F(x)一G(x)}之间的关系是 L簇p蕊L+mm{Q;(L)，Q。(L)}，()其中 Q;(x)=suP}F(t+x)一F(t)1(Q;(x)是F‘了的集中函数(田功比泊加山nfL田ctjon)).特别地，如果函数之一，例如G，有一致有界的导数，则。([l+s驴G’(x)]L·()的一个推论是当极限分布连续时弱收敛和一致收敛等价的玛lya .1’J IHBeHK。定理. 8)如果凡，。(x)=F(。x+a)，其中a和‘>O是常数，则对任意F，G只犷， L(6F，“G)蕊‘L(Fa.，，G。.。)(特别地，脱Vy度量对于分布的推移是不变的)，且从L(凡，，，G。，。)一，(F，G). 9)如果f，g是与分布函数F，G相应的特征函数(cha田日比ristic丘mc石on)，则对任意T>C， T 二，。。、，1 r.，，」、，、dt二hiT L(F，G)蕊去1 If(r)一g(t)i牛+Ze，摆es. 7r公’J““‘”t一T 砚四度量的概念可以推广到R”上分布函数的‘清形.【补注】注意:在苏联数学文献(且在上面的主要文章)中，分布函数通常是左连续的，而在西方文献中，它们是右连续的.所以在2)和7)中必须稍作改变. 设F是一分布函数，或更广义地，是一个非降左连续函数，则F具有可数的不连续点集.这个集合的补集称为F的连续集(contin山ty set)C(F).分布函数序列F。称为弱收敛于分布F，如果在F的连续集C(F)上收敛.如果还有F。(十的)~F(co)及F。(一①)~F(一co)，则称此序列完全收敛(亦见分布的收敛(conVe耳罗nce of distribu石ons)和收敛性的类型(conVe班男nCe，t作岛of)). 　　说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条正规测度正测度正交测度巴克谱测度谱风险测度光谱纯度<测>

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