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        關于樹指標馬氏雙鏈隨機矩陣的一個強偏差定理

        2023-02-19 12:12:28金少華田雪然王麗君
        應用數(shù)學 2023年4期
        關鍵詞:實值二叉樹雙鏈

        金少華 ,田雪然 ,王麗君

        (1.河北工業(yè)大學理學院,天津 300401;2.保定學院數(shù)據(jù)科學與軟件工程學院,河北 保定 071000)

        1.引言

        樹指標隨機過程已成為近年來發(fā)展起來的概率論的研究方向之一.強偏差定理一直是國際概率論界研究的中心課題之一.文[1]研究給出了關于樹指標非齊次馬氏鏈的廣義熵遍歷定理.文[2]首先引入漸近對數(shù)似然比作為二叉樹上任意隨機場與分叉馬爾科夫鏈偏差的度量.然后,通過構(gòu)造一個非負鞅,建立了二叉樹指標分支Markov鏈隨機場的一類強偏差定理.作為推論,得到了二叉樹指標分叉馬爾科夫鏈的強大數(shù)定律和漸近均分性.文[3]研究給出了非齊次樹上馬氏雙鏈的一個強極限定理.文[4]給出了連續(xù)狀態(tài)非齊次馬爾科夫鏈滑動平均的強大數(shù)定律.文[5]研究了隨機環(huán)境下具有一致有界度的樹上隨機場泛函的一類小偏差定理.文[6]給出了關于樹指標非齊次馬氏鏈的一個強偏差定理.本文通過引入非齊次樹指標馬氏雙鏈樣本相對熵率的概念和構(gòu)造非負鞅,研究給出了關于非齊次樹指標馬氏雙鏈的一個強偏差定理.

        2.基本概念

        設{Nn,n ≥1}是一列正整數(shù)集,T是一個具有根頂點O的無限樹,如果T的第n(n ≥0)層上的每個頂點均與第n+1層上的Nn+1個頂點相鄰,則稱T為廣義Bethe樹或廣義Cayley樹.特別地,若對非負整數(shù)集N,用模m的同余關系對其分類得到模m的剩余類

        定義2.1設I1{0,1,2,···,N}和I2{0,1,2,···,M}為兩個有限集,{Xτ,為定義在概率空間{?,F,P}上取值于I1的隨機變量族,{p(x),1}是{Xτ,的概率分布.{Yτ,是定義在概率空間{?,F,P}上并取值于I2的馬氏鏈,其轉(zhuǎn)移概率分布列為{ln(y1,y2),y1,y22}.若{Xτ,和{Yτ,滿足

        則{Yτ,為馬氏環(huán)境,{Xτ,是馬氏環(huán)境{Yτ,中的馬氏鏈,此時稱{(Xτ,Yτ),為馬氏雙鏈,其隨機矩陣列為

        設G是{?,F}上的另一概率測度,{(Xτ,Yτ),在概率測度G下的聯(lián)合分布為

        稱r(ω)為概率測度P相對于概率測度G的樣本相對熵率.

        定義2.2對于一組定義在上且取值于非負區(qū)間[0,b](b>0)的實值函數(shù)列{fn(Xξ0,Xξ1,···,Xξn)},令

        則稱{Zn,n ≥0}為廣義賭博系統(tǒng).(傳統(tǒng)的賭博系統(tǒng)取值于兩點集{0,1}).

        3.關于樹指標馬氏雙鏈的一個強偏差定理

        引理3.1設{(Xτ,Yτ),為如前定義的樹T上的馬氏雙鏈,{fk(x,θ,y,β)}是定義在I1×I2×I1×I2上的四元實值函數(shù)列,{Zn,n ≥0}如前定義,λ>0為一常數(shù),令

        證由(2.5)式,有

        又由(3.1)式、(3.2)式、(3.3)式和(3.4)式,有

        由(3.6)式與(3.7)式,有

        定理3.1設{(Xτ,Yτ),為如前定義的非齊次樹T上的馬氏雙鏈,{fk(x,θ,y,β)}是定義在I1×I2×I1×I2上的四元實值函數(shù)列,{Zn,n ≥0}與r(ω)均如前定義,設c ≥0為一常數(shù),α>0為一常數(shù),且

        當?α

        因P(A?)1,故(3.10)式在c0時也成立.

        故由(3.21)式和(3.22)式知(3.11)式成立.從而定理3.1成立.

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