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        行混合陣列部分和最大值的完全收斂性

        2015-02-22 06:31:23沈建偉
        浙江科技學(xué)院學(xué)報 2015年1期

        沈建偉

        (浙江科技學(xué)院 理學(xué)院,杭州 310023)

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        浙江科技學(xué)院學(xué)報,第27卷第1期,2015年2月

        Journal of Zhejiang University of Science and Technology

        Vol.27 No.1, Feb. 2015

        沈建偉

        (浙江科技學(xué)院 理學(xué)院,杭州 310023)

        摘要:利用隨機(jī)變量的截尾方法和混合序列的矩不等式,得到了一定條件下行混合序列部分和最大值的完全收斂性,推廣了若干已有的結(jié)果。

        關(guān)鍵詞:行混合陣列;完全收斂性;部分和;截尾

        1預(yù)備知識

        設(shè){Xn,n≥1}是定義在概率空間(Ω,A,P)上的隨機(jī)變量序列,FS=σ(Xi,i∈S?)為σ-域。在A中給定σ-域F和R。令

        對k≥0,令

        定義1對隨機(jī)序列{Xn,n≥1},若存在k∈,使得,則稱{Xn,n≥1}為混合序列。

        文中總設(shè)C代表正常數(shù),在不同的地方可以代表不同的值。I(A)代表集A的示性函數(shù)。

        2主要結(jié)果及證明

        如果

        (1)

        那么對于?ε>0,

        (2)

        (3)

        假設(shè)gn(x)滿足條件1),則在區(qū)間|x|≤an中,可得

        (4)

        假設(shè)gn(x)滿足條件2),在區(qū)間|x|≤an中,可得

        (5)

        因此,無論gn(x)滿足條件1)或2),在區(qū)間|x|≤an中,都有

        (6)

        若條件1)滿足,結(jié)合式(4)、式(1)可得

        故無論gn(x)滿足條件1)或條件2),都有式(3)成立。

        易見:對于?ε>0,

        故要證明式(2)成立,只需證明:

        (7)

        (8)

        首先證式(7)。

        若條件1)滿足,由0

        當(dāng)|Xni|>an時,

        gn(|Xni|)>gn(an)。

        當(dāng)|Xni|>an時,

        再證式(8)。由Markov不等式、引理1、式(6)、式(1)可得

        證畢。

        在定理1中,在條件1)中取pn≡1,在條件2)中取pn≡2,則可得如下結(jié)果:

        注:此結(jié)論即為文獻(xiàn)[9]中的定理2.2。

        注:此結(jié)論推廣了文獻(xiàn)[11]中的定理5.2.3的結(jié)果。

        注:此結(jié)論推廣了文獻(xiàn)[11]中的定理5.3.5的結(jié)果。

        如果

        (9)

        那么對于?ε>0,式(2)成立。

        定理2的證明沿用定理1的記號,要證明式(2)成立,只需證明:

        (10)

        由Jensen不等式、式(10)、式(9)可得

        由1/pn<2/pn≤1

        (11)

        由0

        由Markov不等式、引理1、Jensen不等式、式(10)、式(11)可得

        證畢。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Bradley R C. On the spectral density and asymptotic normality of weakly dependent random fields[J]. Journal of Theoretical Probability,1992,5(2):355-373.

        [2]Peligrad M, Gut A. Almost-sure results for a class of dependent random variables[J]. Journal of Theoretical Probability,1999,12(1):87-104.

        [4]吳群英.ρ混合序列的若干收斂性質(zhì)[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報,2001,18(3):58-64.

        [5]吳群英.ρ混合序列加權(quán)和的完全收斂性和強(qiáng)收斂性[J].應(yīng)用數(shù)學(xué),2002,15(1):1-4.

        [8]Guo M L, Dong J, Ren Y. Complete moment convergence of weighted sums for arrays of rowwiseρ*-mixing random variables[J].應(yīng)用數(shù)學(xué),2013,26(1):18-27.

        [10]Utev S, Peligrad M. Maximal inequalities and an invariance principle for a class of weakly dependent random variables[J].Journal of Theoretical Probability,2003,16(1):101-115.

        [11]吳群英.混合序列的概率極限理論[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

        Complete convergence for maximal partial sums of arrays of

        SHEN Jianwei

        (School of Sciences, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, China)

        Abstract:The complete convergence for the maximal partial sums of arrays of rowwise-mixing sequence of random variables was obtained under some suitable conditions by the truncation methods of random variables and moment inequalities of-mixing sequence. The results available extended some known theorems.

        Key words:arrays of rowwise-mixing sequence; complete convergence; partial sums; truncation

        中圖分類號:O211.4

        文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        文章編號:1671-8798(2015)01-0001-05

        作者簡介:沈建偉(1972—),男,浙江省蕭山人,講師,碩士,主要從事概率極限理論研究。

        收稿日期:2015-01-06

        doi:10.3969/j.issn.1671-8798.2015.01.001

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