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        單無限馬氏環(huán)境下可列齊次馬氏鏈的一類強偏差定理

        2020-09-21 13:48:38石志巖丁承軍
        數(shù)學(xué)雜志 2020年5期
        關(guān)鍵詞:馬氏信源測度

        石志巖,周 紅,丁承軍

        (江蘇大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

        1 引言

        稱fn(ω)為{(Xn,ξn),n≥0}的熵密度,其中l(wèi)n是以e為底的自然對數(shù).

        定義 1設(shè)是定義在可測空間(Ω,F)上分別取值于Θ和χ的隨機變量序列.設(shè)Q為可測空間(Ω,F)上的另一個概率測度,若對任意x,y∈χ,n∈N+,有

        則稱在概率測度Q 下為單無限隨機環(huán)境下的馬氏鏈.特別地,若是馬氏鏈,則稱在概率測度Q下為單無限馬氏環(huán)境下的馬氏鏈.

        易知,若在概率測度Q 下為單無限馬氏環(huán)境下的馬氏鏈,則{(Xn,ξn),n≥0}在概率測度Q 下是馬氏雙鏈[1].特別地,若{ξn,n≥0}是初始分布為p′(θ0),轉(zhuǎn)移概率為K(θ,α)的馬氏鏈,則在概率測度Q下,{(Xn,ξn),n≥0}是一個具有初始分布

        和轉(zhuǎn)移矩陣

        的馬氏雙鏈.設(shè){(Xn,ξn),n≥0}在概率測度Q下的有限維分布為

        在鼻胃鏡可通過狹窄病變的病例中,利用鼻胃鏡成功輔助完成46例消化道狹窄內(nèi)鏡下治療,成功率100%。在食管癌中,行16例支架置入/調(diào)整術(shù),2例光動力治療;食管術(shù)后吻合口狹窄中,行5例支架置入術(shù),2例吻合口狹窄擴張術(shù),1例引流管置入術(shù),1例光動力治療術(shù);食管外壓性狹窄中,行1例支架置入術(shù);食管不明原因性狹窄中,行1例擴張術(shù)。胃癌中,行7例支架置入術(shù),1例腸梗阻導(dǎo)管置入術(shù);胃術(shù)后吻合口狹窄中,行2例支架置入術(shù),1例營養(yǎng)管置入術(shù)。結(jié)直腸癌中,行4例支架置入術(shù),2例腸梗阻導(dǎo)管置入術(shù)(表6)。

        易知,若{(Xn,ξn),n≥0}在概率測度Q下為馬氏環(huán)境下馬氏鏈,則

        設(shè)概率測度P和Q為可測空間(Ω,F)上的概率測度,令

        稱h(P|Q)為P關(guān)于Q的漸近對數(shù)似然比.特別地,若{(Xn,ξn),n≥0}在概率測度Q下是單無限馬氏環(huán)境下的馬氏鏈,則

        隨機環(huán)境中的馬氏鏈的研究已有相當(dāng)長的歷史,Nawrotzkill[2,3]建立了隨機環(huán)境中的一般理論.Cogburn[1,4,5]構(gòu)造了Hopf-鏈,利用Hopf-鏈理論深入研究了平穩(wěn)環(huán)境中馬氏鏈的遍歷理論,中心極限定理,直接收斂和轉(zhuǎn)移函數(shù)的周期性關(guān)系以及不變概率測度的存在性.Hu[6-8]對連續(xù)時間參數(shù)的隨機環(huán)境中的馬氏過程的存在性,等價性,q-過程的存在唯一性進行了研究.李應(yīng)求等[9-11]利用鞅差理論來研究隨機環(huán)境中的馬氏鏈,在假設(shè)馬氏雙鏈遍歷的條件下,得到了馬氏環(huán)境中馬氏鏈的強大數(shù)定律成立的充分條件以及馬氏環(huán)境中若干強極限定理.石志巖等[12-14]研究了隨機環(huán)境下樹指標馬氏鏈的定義及其存在性,以及馬氏環(huán)境下Cayley樹指標馬氏鏈的Shannon-McMillan定理.

        強偏差定理(亦稱小偏差定理)是由不等式表示的一類強極限定理,它是強極限定理的推廣.劉文和楊衛(wèi)國[15]研究了馬氏逼近和任意隨機變量序列的一類小偏差定理;楊衛(wèi)國[16]研究了任意N值隨機變量序列關(guān)于m階非齊次馬氏鏈的一類小偏差定理;彭維才[17]研究了關(guān)于齊次樹上隨機場的一類強偏差定理;石志巖[18]研究了樹指標隨機過程的一類強偏差定理;石志巖和季金莉等[19]研究了可列齊次馬氏鏈的一類強偏差定理.

        本文首先給出漸近對數(shù)似然比的概念,通過構(gòu)造非負鞅的方法,建立可列狀態(tài)齊次馬氏鏈的強偏差定理.最后,我們得到了單無限馬氏環(huán)境下可列齊次馬氏鏈的強大數(shù)定律及Shannon-McMillan定理.

        2 主要結(jié)論及證明

        引理1

        證該引理的詳細證明與文獻[20]的引理1類似,故此處省略.

        引理2設(shè)P和Q是定義在可測空間(Ω,F)上的兩個概率測度,且{(Xn,ξn),n≥0}在概率測度Q下為定義1中定義的單無限馬氏環(huán)境下的馬氏鏈.f(x,θ;y,α)是(χ×Θ)2上的實函數(shù),λ為一個實數(shù).令

        其中EQ表示在概率測度Q下的期望,則{tn(λ,ω),Fn,n≥1}是概率測度P下的非負鞅.

        證令則

        因此{tn(λ,ω),Fn,n≥1}是概率測度P下的非負鞅.

        定理1設(shè)P和Q是定義在可測空間(Ω,F)上的兩個概率測度,{(Xn,ξn),n≥0}在概率測度Q下為取值于可數(shù)狀態(tài)空間(χ×Θ)的單無限馬氏環(huán)境下的馬氏鏈,f(x,θ;y,α)是定義于(χ×Θ)2上的實函數(shù).令c≥0,

        假設(shè)存在實數(shù)α>0,對任意正整數(shù)k,有

        且任意(x,θ)∈(χ×Θ),有

        其中EQ表示在概率測度Q下的期望.則有

        特別地

        證由引理2知,{tn(λ,ω),Fn,n≥1}是在概率測度P下是非負鞅,由Doob鞅收斂定理[21]知,存在一個有限非負隨機變量t∞(λ,ω)使得P-a.e.,故

        由(10)和(19)式有

        3 Shannon-McMillan定理

        fn(ω)在某種意義下收斂于常數(shù)(L1收斂,依概率收斂,a.e.收斂),在信息論中稱為Shannon-McMillan定理或熵定理或稱為信源的漸近等分性(AEP).Shannon[22]首先研究了有限字母集上的平穩(wěn)遍歷信源依概率收斂的漸近等分性;McMillan[23]和Breiman[24]分別證明有限字母集上的平穩(wěn)遍歷信源L1收斂和a.e.收斂的漸近等分性;鐘開萊[25]研究了字母集為可列的情況;劉文和楊衛(wèi)國[26,27]給出了一類非齊次馬氏信源的漸近等分性以及m階非齊次馬氏信源的漸近等分性.本節(jié)我們將研究單無限馬氏環(huán)境下可列齊次馬氏鏈的Shannon-McMillan定理.

        定理3設(shè){(Xn,ξn),n≥0}是取值于可數(shù)狀態(tài)空間(χ×Θ)的隨機變量序列.設(shè)P是強遍歷的,且π是由P決定的唯一平穩(wěn)分布.若

        附錄

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