泛函极限定理,Functional limit theorems,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) Functional limit theorems 点击朗读

泛函极限定理

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2) lower bound of functional limit theorem 点击朗读

泛函极限定理的下界

3) functional central limit theorem 点击朗读

泛函中心极限定理

A functional central limit theorem is obtained for a statinary linear process of the form X t=∑∞j=0a jε t-j , where { ε t; t∈Z +} is a stationary sequence of asymptotically linearly negatively quadrant dependent (ALNQD) random variables with E ε t =0, Eε 2 t<∞, and sup t∈Z +E|ε t| 2+δ <∞ for some δ>0 and ∑∞j=0|a j|<∞.

对平稳线性过程Xt=∑∞j=0ajεt-j进行讨论,其中{εt;t∈Z+}为平稳的渐近线性坐标负相依(ALNQD)随机变量序列,满足Eεt=0,Eε2t<∞,以及对某个δ>0有supt∈Z+E|εt|2+δ<∞成立,且常数aj满足∑∞j=0|aj|<∞,得到了一个泛函中心极限定理。

4) upper bound of functional limit theorem 点击朗读

泛函极限定理的上界

5) the functional central limit theorem 点击朗读

泛函型中心极限定理

6) functional almost sure central limit theorem 点击朗读

泛函型几乎处处中心极限定理

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

极小泛函泛灰极限 Gesaro-极限定理极限定理强极限定理

极限定理泛函中值定理泛函极限的收敛速率泛函极值泛函极小

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 泛函极限定理 1) Functional limit theorems 泛函极限定理例句>> 2) lower bound of functional limit theorem 泛函极限定理的下界 3) functional central limit theorem 泛函中心极限定理 1. A functional central limit theorem is obtained for a statinary linear process of the form X t=∑∞j=0a jε t-j , where { ε t; t∈Z +} is a stationary sequence of asymptotically linearly negatively quadrant dependent (ALNQD) random variables with E ε t =0, Eε 2 t<∞, and sup t∈Z +E\|ε t\| 2+δ <∞ for some δ>0 and ∑∞j=0\|a j\|<∞. 对平稳线性过程Xt=∑∞j=0ajεt-j进行讨论,其中{εt;t∈Z+}为平稳的渐近线性坐标负相依(ALNQD)随机变量序列,满足Eεt=0,Eε2t<∞,以及对某个δ>0有supt∈Z+E\|εt\|2+δ<∞成立,且常数aj满足∑∞j=0\|aj\|<∞,得到了一个泛函中心极限定理。 4) upper bound of functional limit theorem 泛函极限定理的上界 5) the functional central limit theorem 泛函型中心极限定理 6) functional almost sure central limit theorem 泛函型几乎处处中心极限定理补充资料：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:。说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条极小泛函泛灰极限 Gesaro-极限定理极限定理强极限定理

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