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        關于可列非齊次馬氏鏈泛函滑動平均的一類強極限定理

        2015-01-03 07:05:32范愛華
        關鍵詞:馬氏愛華定律

        吳 玉,崔 影,范愛華

        (安徽工業(yè)大學數(shù)理科學與工程學院,安徽馬鞍山243032)

        關于可列非齊次馬氏鏈泛函滑動平均的一類強極限定理

        吳 玉,崔 影,范愛華

        (安徽工業(yè)大學數(shù)理科學與工程學院,安徽馬鞍山243032)

        用分析的方法研究可列非齊次馬氏鏈泛函的極限性質(zhì)。首先利用漸近對數(shù)似然比作為連續(xù)型隨機序列相對獨立隨機序列的偏差的一種隨機性度量,構造幾乎處處收斂的上鞅,再由B-C引理,得到關于可列非齊次馬氏鏈泛函滑動平均的一類強極限定理,并推廣了經(jīng)典結(jié)果。

        可列非齊次馬氏鏈;泛函;B-C引理;強極限定理

        馬爾科夫過程是隨機過程中歷史最悠久且最為重要的一類隨機過程,它為信息科學、管理科學以及金融決策等各個領域提供了強有力的數(shù)學工具。自1907年蘇聯(lián)科學家Markov引出馬爾科夫鏈概念以來,人們對馬氏鏈的研究已經(jīng)形成了較為完整的理論體系,取得了豐富的研究成果。近年來,關于非齊次馬氏鏈的研究引起了許多學者的廣泛的興趣,如:文獻[1]研究了隨機環(huán)境中馬氏鏈的一類強極限定理,推廣了在隨機環(huán)境中馬氏鏈的泛函極限定理的結(jié)果;文獻[2]研究關于獨立同分布隨機序列的極限定理,得到了獨立同分布隨機序列滑動平均的熵定理和中心極限定理;文獻[3]研究非齊次馬氏鏈函數(shù)的強大數(shù)定律,并且給出了直接加于鏈和過程樣本函數(shù)上的充分條件;文獻[4-5]研究一類對可列非齊次馬氏鏈普遍成立的強大數(shù)定理,且在幾乎處處收斂的條件下,給出了任意非齊次馬氏鏈狀態(tài)序偶出現(xiàn)頻率和轉(zhuǎn)移概率的一種關系;文獻[6]中給出了可列非齊次馬氏鏈M元狀態(tài)序組出現(xiàn)頻率的一類強極限定理,所得的結(jié)論對任意可列非齊次馬氏鏈普遍成立;文獻[7]中通過構造新的概率密度函數(shù),在適當?shù)南拗茥l件下建立了幾乎處處收斂鞅,得到了關于非負隨機序列和的強大數(shù)定律和一類隨機偏差定理;文獻[8-9]研究了可列非齊次馬氏鏈泛函的強大數(shù)定律。上述文獻利用純分析的方法討論了馬氏鏈的極限性質(zhì),推廣了相關的結(jié)論。本文在文獻[6]的基礎上,用分析的方法研究可列非齊次馬氏鏈的泛函的極限性質(zhì),以得到非齊次馬氏鏈泛函滑動平均的一個強大數(shù)定律,并對經(jīng)典強大數(shù)定律加以推廣。

        1 預備知識

        定義1隨機過程{Xn,n=1,2,…}稱為Markov鏈,若它只取有限或可列個值,并稱它們是過程的狀態(tài),{1,2,…}或其子集記為S,稱為過程的狀態(tài)空間。對任意的n≥0以及狀態(tài)i0,i1,…,in-1,in,有

        式(1)刻畫了Markov鏈的特性,稱為Markov性。

        定義2設{Xn,n≥0}是狀態(tài)空間為S={0,1,2,…}的非齊次馬氏鏈,{fn(x),n≥0}是定義在S上的一列實值函數(shù),稱隨機過程

        為非齊次馬氏鏈{Xn,n≥0}的泛函。

        2 主要結(jié)論

        定理1設{Xn,n≥1}是非齊次馬氏鏈,其初始分布與轉(zhuǎn)移矩陣分別為

        其中 pn(i,j)=P(Xn+1=j|Xn=i)。

        推論1設{Xn,n≥1}是獨立隨機變量序列,{an,n≥0}是一列非負有界整數(shù)列,若D2為滿足下列條件的點ω的全體:

        [1]武曉敏,楊衛(wèi)國.隨機環(huán)境中馬氏鏈的一類強極限定理[J].安徽工業(yè)大學學報:自然科學版,2008,25(1):100-103.

        [2]簡旭,吳玉,范愛華.關于獨立同分布隨機序列的若干極限定理[J].安徽工業(yè)大學學報:自然科學版,2014,31(2):209-211.

        [3]朱成喜,陳俊雅,魏文元.非齊次馬氏鏈函數(shù)的強大數(shù)定律[J].數(shù)學學報,1988,31(4):464-474.

        [4]汪忠志,楊衛(wèi)國.一類對可列非齊次Markov鏈普遍成立的強大數(shù)定律[J].系統(tǒng)科學與數(shù)學,2011,28(5):702-706.

        [5]Yang W G.Convergence in the Cesàro sense and strong law of large numbers for nonhomogeneous Markov chains[J].Linear Algebra and itsApplications,2002,354(1/2/3):275-288.

        [6]金少華.可列非齊次馬氏鏈的一個強極限定理[J].應用數(shù)學,1997,10(1):42-45.

        [7]Wang Z Z.A class of random deviation theorems for sums of nonnegative stochastic sequences and strong law of large numbers [J].Statistics&Probability Letters,2006,76(18):2017-2026.

        [8]Liu W.Relative entropy densities and a class of limit theorems of the sequence of m-valued random variables[J].The Annals of Probability,1990,18(2):829-839.

        [9]Liu G X,Liu W.On the strong law of large numbers for functional of countable nonhomogeneous Markov chains[J].Stochastic Processes and theirApplications,1994,50(2):375-391.

        責任編輯:丁吉海

        Some Limit Theorems on MovingAverage of Functions for Countable Non-homogeneous Markov Chains

        WU Yu,CUI Ying,FANAihua
        (School of Mathematics&Physics Science and Engineering,Anhui University of Technology,Ma'anshan 243032,China)

        Based on asymptotic method,some limit properties of non-homogeneous Markov chains are studied.Firstly,asymptotic logarithmic likelihood ratio is used as a random measure of deviation between a sequence of continuous random variables and independent ones.Then,by constructing an almost everywhere convergence super-martingale and Borel-Cantelli lemma,a class of strong limit theorems on moving average of functions for countable non-homogeneous Markov chains are obtained.The classical results are generalized.

        non-homogeneous Markov chain;functional;B-C lemma;strong limit theorem

        O211.3

        A

        10.3969/j.issn.1671-7872.2015.01.016

        2014-05-09

        安徽工業(yè)大學青年教師科研基金(QZ201314);安徽工業(yè)大學研究生創(chuàng)新基金(2013093)

        吳玉(1991-),女,安徽廬江人,碩士生,研究方向為概率論及其應用。

        范愛華(1964-),女,安徽安慶人,教授,研究方向為概率論極限理論。

        1671-7872(2015)-01-0081-04

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