2) functional laws of iterated logarithm
泛函重对数定律
1.
In this paper, we study the functional sample path properties for k-dimensional Brownian motion, and by the method of establishing large deviation formulas in topology of high-dimensional functions’s space generated by uniform norm, obtain the functional laws of iterated logarithm for k-dimensional Brownian motion.
利用了一致范数在高维连续函数空间生成的拓扑下建立大偏差公式的方法,获得了k-维Brown运动的泛函重对数定律。
3) fixed reproducing kernel
固定重构核函数
1.
But it is easy for the same process of shape function constructed by fixed reproducing kernel function.
而采用固定重构核函数建立的无网格法的形函数,其求导过程与传统重构核相比要简单许多,这将大简化无网格法的计算过程。
4) positive definite radial basis functions
正定径向基函数
5) Orientation state function
定向状态函数
6) multiple vector-valued scaling functions
多重向量值尺度函数
补充资料：Марков过程的泛函
Марков过程的泛函
functional of a Markov process
M仰助“过程的泛函【加犯份班司健a扮如d如vpr以犯岛;中y业，o.a月oT Map二招e.o np()朋eCea] 一个以可测方式依赖于MaPKo.过程轨道的随机变量或随机函数，其可测性条件随具体情况而定.在MaP盆oB过程的一般理论中，采用以下的泛函定义.假设给定一个具有时间推移算子氏的非停止齐次M叩-Ko。过程(M田玉ov plx兀启弥)X二(xr，风，氏)，其相空间为可测空间(In纷s幽 blespaCe)LE，少)，设才是基本事件空间中包含每个形如{。:x，“B}(t)0，B任分)的事件的最小。代数，/’是对于所有可能的测度Px(x‘E)关于/’的完全化的交.如果对于每个t)O，7，关于。代数才门不是可测的，那么，称随机函数叭(‘)0)为Ma伴oB尽捍X的攀甲(丘功d沁n目of此MaJ改ov Pnx君邓)· 人们特别关心的是M川阵..过程的乘性和加性泛函.它们分别润足条件下，十:，下;疏凡和，，十，，，，+氏大，s，亡》0.这里假定，，在【0，co)上是右连续的(代替这些条件，有时只假定对所有固定的s，t)O，这些条件关于P:几乎处处成立).在停止和非齐次过程的情形下，采用类似的方式来定义.MaPI..过程x‘(x，，心，不，P)的加性泛函的例子可以通过以下方式得到:设对于t<‘，，，等于f(x，)一f(x。)，或北f(气)d:，或随机函数f(x，)在:。10，，]中跳跃值的和，这里f(x)是有界并且关于岁可侧的函数(第二和第三个例子只在某些附加限制下有效).从任意加性泛函，.，可以得到乘性泛函以py，.在标准MaP-血过程的情况下，设t
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