1) Strassen's local law of the iterated logarithm
Strassen局部重对数律
2) two-parameter diffusion processes
局部Strassen重对数律
1.
Using large deviation for two-parameter diffusion processes,local Strassen s law of the iterated logarithm for two-parameter diffusion processes and the iterated stochastic integrals were obtained.
应用二参数扩散过程的大偏差得到了二参数扩散过程的局部Strassen重对数律,还得到了二参数重随机积分的局部Strassen重对数律。
3) Strassen's law of the iterated logarithm
strassen重对数律
4) local functional LIL
局部泛函重对数律
1.
In this paper , we obtain local functional LIL for symmetric stable processes.
给出了对称稳定过程的局部泛函重对数律,并推广了布朗运动的结果,也为对称马氏过程局部泛函重对数律的研究作了点探索。
5) iterated logarithm
重对数律
1.
The law of the iterated logarithm of geometric series for negatively associated sequence;
NA列几何加权级数的重对数律
2.
Considering the product of geometric series,where negatively associated sequences are identically distributed with mean zero and variance 1,a law of iterated logarithm obtained when β converges to one.
为了进一步研究NA列,对同分布NA随机变量列,在期望为0,方差为1的条件下,建立了几何加权级数的乘积和在β趋于1时的重对数律。
3.
Considering the geometric series ξ(β)=∑∞k=1β kX k,(0<β<1), where X i are identically distributed negatively associated sequences with mean zero and variance 1, a law of iterated logarithm obtained when β converges to one.
对同分布NA随机变量序列 ,在期望为 0 ,方差为 1的条件下 ,建立了几何加权级数 ξ( β) =∑∞k=1βkXk,( 0 <β <1) ,在 β趋于 1时的一个重对数律。
6) law of the iterated logarithm
重对数律
1.
The law of the iterated logarithm and the strong law of large munbers for product sums of PA sequences;
PA列乘积和的重对数律和强大数律
2.
In this paper,we prove strong approximations and the functional law of the iterated logarithm for linear processes generated by i.
本文讨论由独立同分布随机变量列产生的线性过程的泛函型重对数律和强逼近,同时又给出由NA随机变量列产生的线性过程的重对数律。
3.
Using the property of Brownian motion and the contraction principle , we get moderate deviations and law of the iterated logarithm for the length of intersection of p one-dimensional Wiener sausages.
利用布朗运动的相关性质和收缩原理,得到p个Wiener sausage相交部分长度的中偏差和重对数律。
补充资料：重对数律
重对数律
law of the iterated logarithm
重对数律汇如of血i加m目峡洲.m;"o.二仲卿加-r即H中Ma3业oH」 概率论中的一个极限定理，它是强大数律(stIDngbwof拍卿nUm次淞)的精密化.设X，，XZ，…是一列随机变量，且令 S。=Xl+…+X。，为简单起见，假定对每个n，S。有零中位数.关于强大数律的定理是讨论在什么条件下，当n~的时，S。/a。~0几乎必然(a.:.)成立，其中{a。}为一数列，而关于重对数律的定理则是考虑数列{。。}，使之成立 S_ lim sllP一=l(a.5.)，(l) 月一国一C.或 。、S·p鲁一，(一)·(2)式(l)等价于对任意。>0， p{S。>(l+s)c。(1 .0·)}二0，且 p{S。>(l一。)e。(1 .0·)}二l，其中1.0.表示无穷次发生. 形如(l)与(2)的关系式在比强大数律所蕴含的估计更受限制的条件下成立.如果{X。}是一列独立有相同分布且数学期望等于零的随机变量，那么 玉_o(a.、、.当。一。时 砚(K~OropoB定理(Kolrr幻即田vth印IeIn));若添加条件o
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参考词条