Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá trị trong không gia
Khám phá sự hội tụ của tổng các biến ngẫu nhiên phụ thuộc. Phân tích các định lý giới hạn cho chuỗi giá trị có mối liên hệ, ứng dụng trong xác suất và thống kê.
Luan An
Luận án tiến sĩ toán học
Năm xuất bản
Số trang
92
Thời gian đọc
14 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan về Hội tụ Phần tử Ngẫu nhiên Phụ thuộc
- Số trang:
- 92 trang
- Trường:
- Trường Đại học Vinh
- Chuyên ngành:
- Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
- Tác giả:
- Nguyễn Thị Thanh Hiền
- Năm:
- 2020
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan về Hội tụ Phần tử Ngẫu nhiên Phụ thuộc
Luật số lớn là một trụ cột của lý thuyết xác suất. Nó mô tả sự ổn định của trung bình mẫu. Điều này đặc biệt quan trọng trong thống kê và nhiều ứng dụng thực tiễn. Nghiên cứu luật số lớn thường tập trung vào các biến độc lập. Tuy nhiên, nhiều hệ thống thực tế có các phần tử phụ thuộc. Việc mở rộng lý thuyết hội tụ cho các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc là cần thiết. Đặc biệt là khi các phần tử nhận giá trị trong không gian phức tạp như không gian Hilbert. Luận án này giải quyết các vấn đề này, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi hội tụ của các tổng trong các điều kiện phụ thuộc.
1.1. Tầm quan trọng của luật số lớn
Luật số lớn là nền tảng của lý thuyết xác suất. Nó mô tả hành vi trung bình của các biến ngẫu nhiên. Luật này khẳng định trung bình cộng của một dãy biến ngẫu nhiên hội tụ về kỳ vọng. Điều này có ý nghĩa sâu sắc trong thống kê và nhiều lĩnh vực khoa học khác. Nó giải thích tại sao kết quả thực nghiệm thường ổn định khi số lượng quan sát tăng. Luật số lớn là cơ sở cho các ước lượng thống kê.
1.2. Lý do chọn đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu hội tụ của tổng các biến ngẫu nhiên là bài toán kinh điển. Tuy nhiên, phần lớn lý thuyết tập trung vào các biến độc lập. Trong thực tế, nhiều hệ thống phức tạp có các phần tử phụ thuộc lẫn nhau. Việc mở rộng luật số lớn cho các biến phụ thuộc là cần thiết. Luận án này giải quyết sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc. Các phần tử này nhận giá trị trong không gian Hilbert. Điều này mở rộng phạm vi ứng dụng của lý thuyết xác suất.
1.3. Mục tiêu nghiên cứu chính
Mục tiêu chính là thiết lập các điều kiện cho sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc. Nghiên cứu tập trung vào các kiểu phụ thuộc âm như phụ thuộc âm đôi một và liên kết âm. Các loại hội tụ được xem xét bao gồm hội tụ hầu chắc chắn, hội tụ theo xác suất và hội tụ đầy đủ. Kết quả được chứng minh trong không gian Hilbert. Luận án cũng khảo sát vai trò của hàm biến đổi chậm trong các định lý hội tụ.
II. Khái niệm Phần tử Ngẫu nhiên Phụ thuộc Âm
Trong lý thuyết xác suất, sự phụ thuộc giữa các biến ngẫu nhiên là một lĩnh vực nghiên cứu phức tạp. Các biến ngẫu nhiên phụ thuộc âm và liên kết âm là hai khái niệm quan trọng. Chúng mô tả các kiểu tương tác đặc biệt. Các định nghĩa này cung cấp khung lý thuyết để phân tích tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc. Việc hiểu rõ các khái niệm này là then chốt. Nó cho phép xây dựng các định lý hội tụ mạnh mẽ hơn. Các mối liên hệ giữa chúng cũng được làm rõ để ứng dụng chính xác.
2.1. Định nghĩa biến ngẫu nhiên phụ thuộc âm
Biến ngẫu nhiên phụ thuộc âm là một khái niệm quan trọng. Nó mô tả một loại mối quan hệ giữa các biến. Một tập hợp các biến được gọi là phụ thuộc âm đôi một nếu mọi cặp biến trong tập đều phụ thuộc âm. Điều này có nghĩa là giá trị lớn của một biến có xu hướng đi kèm với giá trị nhỏ của biến kia. Định nghĩa này cung cấp một khung lý thuyết cho việc nghiên cứu các hệ thống với tương tác âm.
2.2. Phần tử ngẫu nhiên liên kết âm trong H
Khái niệm liên kết âm mở rộng từ biến ngẫu nhiên sang phần tử ngẫu nhiên. Đặc biệt, nó được xem xét trong không gian Hilbert. Một tập hợp các phần tử ngẫu nhiên là liên kết âm nếu với bất kỳ hai hàm tăng nào, covariance của chúng là không dương. Điều kiện này yếu hơn độc lập nhưng mạnh hơn nhiều loại phụ thuộc khác. Nó cho phép áp dụng nhiều kỹ thuật đã biết.
2.3. Mối liên hệ các khái niệm phụ thuộc
Có nhiều khái niệm về sự phụ thuộc giữa các biến ngẫu nhiên. Phụ thuộc âm đôi một và liên kết âm là hai trong số đó. Liên kết âm thường ngụ ý phụ thuộc âm đôi một. Tuy nhiên, điều ngược lại không phải lúc nào cũng đúng. Việc phân biệt và hiểu rõ mối quan hệ giữa các loại phụ thuộc này là rất quan trọng. Nó giúp lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp. Các nghiên cứu này mở rộng ứng dụng của lý thuyết xác suất.
III. Luật Số Lớn cho Dãy Phần tử Ngẫu nhiên Phụ thuộc
Luật số lớn là trọng tâm của nghiên cứu hội tụ. Nó được phân chia thành luật mạnh và luật yếu, tùy thuộc vào loại hội tụ. Đối với các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc, việc thiết lập các luật này đòi hỏi những điều kiện và kỹ thuật đặc biệt. Sự hiện diện của hàm biến đổi chậm cũng có vai trò quan trọng. Nó ảnh hưởng đến các điều kiện moment và tốc độ hội tụ. Nghiên cứu này cung cấp các kết quả chi tiết về luật số lớn cho các chuỗi ngẫu nhiên phụ thuộc, đặc biệt trong không gian Hilbert.
3.1. Luật mạnh số lớn và hội tụ đầy đủ
Luật mạnh số lớn khẳng định sự hội tụ hầu chắc chắn của trung bình mẫu. Đây là một kết quả mạnh mẽ hơn so với hội tụ theo xác suất. Trong ngữ cảnh các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc, việc thiết lập luật mạnh số lớn là một thách thức. Luận án nghiên cứu các điều kiện để luật mạnh số lớn vẫn đúng. Hội tụ đầy đủ là một dạng hội tụ mạnh hơn hội tụ hầu chắc chắn. Nó yêu cầu tổng của các xác suất của các sự kiện lệch lớn phải hội tụ.
3.2. Luật yếu số lớn cho biến phụ thuộc
Luật yếu số lớn khẳng định trung bình mẫu hội tụ theo xác suất về kỳ vọng. Đây là một kết quả cơ bản, cung cấp sự ổn định cho các ước lượng thống kê. Mặc dù yếu hơn luật mạnh, nó vẫn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Việc chứng minh luật yếu số lớn cho các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc đòi hỏi kỹ thuật khác. Đặc biệt là khi các phần tử nhận giá trị trong không gian Hilbert. Điều này giúp hiểu rõ hơn về hành vi của các chuỗi ngẫu nhiên phụ thuộc.
3.3. Ảnh hưởng của hàm biến đổi chậm
Hàm biến đổi chậm đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập các điều kiện hội tụ. Chúng ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ và các điều kiện suy rộng. Trong luật số lớn cho các biến phụ thuộc, sự xuất hiện của các hàm biến đổi chậm thường liên quan đến các điều kiện moment. Chúng giúp nới lỏng các ràng buộc về phân phối của các phần tử ngẫu nhiên. Việc sử dụng hàm biến đổi chậm cho phép xây dựng các định lý tổng quát hơn.
IV. Nghiên cứu Hội tụ trong Không gian Hilbert
Không gian Hilbert cung cấp một môi trường toán học mạnh mẽ cho việc nghiên cứu các đối tượng phức tạp. Các phần tử ngẫu nhiên trong không gian này có thể đại diện cho các hàm hoặc quá trình ngẫu nhiên. Việc khảo sát các loại hội tụ như hầu chắc chắn và theo xác suất trong không gian Hilbert là thiết yếu. Nó mở rộng phạm vi ứng dụng của lý thuyết xác suất sang các bài toán chiều cao vô hạn. Các kết quả này có ý nghĩa lớn trong thống kê hàm và các mô hình dữ liệu phức tạp.
4.1. Đặc điểm phần tử ngẫu nhiên trong H
Không gian Hilbert là một không gian vectơ đầy đủ với tích vô hướng. Điều này cho phép định nghĩa chuẩn và khoảng cách. Phần tử ngẫu nhiên nhận giá trị trong không gian Hilbert là khái quát của biến ngẫu nhiên. Chúng có thể là các hàm hoặc các đối tượng phức tạp hơn. Việc nghiên cứu hội tụ trong không gian này đòi hỏi các công cụ toán học nâng cao. Các tính chất của không gian Hilbert ảnh hưởng trực tiếp đến các định lý hội tụ. Nó mở rộng lý thuyết xác suất cho các đối tượng phức tạp hơn số thực.
4.2. Các loại hội tụ hầu chắc chắn theo xác suất
Hội tụ hầu chắc chắn (almost sure convergence) là loại hội tụ mạnh. Nó có nghĩa là chuỗi hội tụ tại hầu hết các điểm mẫu. Hội tụ theo xác suất (convergence in probability) là loại hội tụ yếu hơn. Nó có nghĩa là xác suất để chuỗi cách xa giới hạn sẽ tiến về không. Luận án xem xét cả hai loại hội tụ này cho tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc. Việc phân tích sự khác biệt giữa chúng là quan trọng. Các điều kiện cho mỗi loại hội tụ được thiết lập cụ thể.
4.3. Ứng dụng của kết quả trong không gian H
Các kết quả về hội tụ trong không gian Hilbert có nhiều ứng dụng. Chúng được sử dụng trong phân tích chuỗi thời gian, thống kê hàm và mô hình ngẫu nhiên. Ví dụ, trong kinh tế lượng, các quá trình ngẫu nhiên có thể được xem xét là các phần tử trong không gian Hilbert. Các định lý hội tụ giúp chứng minh tính nhất quán của các ước lượng. Chúng cũng hữu ích trong việc xây dựng các mô hình dự báo.
V. Đóng góp và Hướng Phát triển Hội tụ Biến Phụ thuộc
Luận án này mang lại những đóng góp đáng kể cho lý thuyết hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc. Các kết quả mới được thiết lập, mở rộng kiến thức hiện có. Các ứng dụng tiềm năng của các kết quả này cũng rất đa dạng, từ kinh tế đến khoa học tự nhiên. Bên cạnh đó, luận án cũng gợi mở nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo. Điều này có thể bao gồm việc mở rộng sang các kiểu phụ thuộc khác hoặc các không gian toán học mới, thúc đẩy sự phát triển của lý thuyết xác suất.
5.1. Kết quả mới đạt được trong luận án
Luận án đóng góp vào việc mở rộng lý thuyết hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc. Các điều kiện mới cho luật số lớn mạnh và yếu được thiết lập. Đặc biệt, nghiên cứu được thực hiện cho các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc âm và liên kết âm. Các kết quả này được chứng minh trong không gian Hilbert. Việc sử dụng các hàm biến đổi chậm đã giúp nới lỏng các giả thiết. Đây là một đóng góp quan trọng cho lý thuyết xác suất.
5.2. Khả năng ứng dụng thực tiễn
Các kết quả của luận án có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Chúng có thể được dùng để phân tích dữ liệu phức tạp với cấu trúc phụ thuộc. Ví dụ, trong mô hình tài chính, các chuỗi lợi nhuận thường có sự phụ thuộc. Trong khoa học môi trường, các phép đo có thể liên quan đến nhau. Các định lý hội tụ cung cấp cơ sở lý thuyết cho các phương pháp thống kê trong các ngữ cảnh này.
5.3. Hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai
Nghiên cứu có thể được mở rộng theo nhiều hướng. Một hướng là xem xét các kiểu phụ thuộc khác như martingale hay chuỗi ngẫu nhiên phụ thuộc mạnh. Một hướng khác là khám phá hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên trong các không gian khác. Ví dụ, không gian Banach hoặc không gian metric. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào định lý giới hạn trung tâm cho các biến phụ thuộc trong không gian Hilbert. Điều này mở ra nhiều vấn đề thú vị.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (92 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH NGUYỄN THỊ THANH HIỀN SỰ HỘI TỤ CỦA TỔNG CÁC PHẦN TỬ NGẪU NHIÊN PHỤ THUỘC NHẬN GIÁ TRỊ TRONG KHÔNG GIAN HILBERT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGHỆ AN - 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH NGUYỄN THỊ THANH HIỀN SỰ HỘI TỤ CỦA TỔNG CÁC PHẦN TỬ NGẪU NHIÊN PHỤ THUỘC NHẬN GIÁ TRỊ TRONG KHÔNG GIAN HILBERT Chuyên ngành: Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học Mã số: 9.06 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. LÊ VĂN THÀNH NGHỆ AN - 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các kết quả viết chung với các tác giả khác đã được sự nhất trí của đồng tác giả trước khi đưa vào luận án. Các kết quả được trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trước đó.
Tác giả Nguyễn Thị Thanh Hiền ii LỜI CẢM ƠN Luận án được hoàn thành tại Trường Đại học Vinh dưới sự hướng dẫn của PGS. Lời đầu tiên, tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới PGS. Lê Văn Thành, người đã đặt bài toán, định hướng nghiên cứu, động viên, giúp đỡ tận tình và chu đáo trong suốt quá trình tác giả học tập và thực hiện luận án. Tác giả xin cảm ơn ThS.
Vũ Thị Ngọc Ánh và TS. Võ Thị Hồng Vân về những thảo luận và góp ý từ lúc viết bản thảo cho tới khi hoàn thiện luận án. Trong quá trình hoàn thành luận án, tác giả đã nhận được sự quan tâm và góp ý của GS. Nguyễn Văn Quảng, TS.
Nguyễn Thị Thế, TS. Nguyễn Trung Hòa, TS. Nguyễn Thanh Diệu, TS. Dương Xuân Giáp, PGS.
Phan Đức Thành, PGS. Trần Xuân Sinh cùng các nhà khoa học và các đồng nghiệp trong bộ môn Xác suất thống kê và Toán ứng dụng. Tác giả xin chân thành cảm ơn về những sự giúp đỡ quý báu đó. Tác giả xin được gửi lời cảm ơn tới Viện Sư phạm Tự nhiên và Phòng Đào tạo Sau đại học, Trường Đại học Vinh về sự hỗ trợ và tạo mọi điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành nhiệm vụ của một nghiên cứu sinh.
Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới bạn bè đồng nghiệp, các nghiên cứu sinh, các thành viên trong nhóm seminar do PGS. Lê Văn Thành chủ trì về những góp ý, thảo luận bổ ích. Cuối cùng, tác giả xin gửi tới gia đình, người thân, bạn bè lời biết ơn chân thành và sâu sắc về sự động viên, chia sẻ đã dành cho tác giả trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và công tác. Nguyễn Thị Thanh Hiền iii MỤC LỤC Một số ký hiệu thường dùng trong luận án 1 Mở đầu 3 Chương 1.
Kiến thức chuẩn bị 10 1. Biến ngẫu nhiên phụ thuộc âm, biến ngẫu nhiên liên kết âm. Phần tử ngẫu nhiên liên kết âm, phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc âm 16 1. Hàm biến đổi chậm.
Luật số lớn và sự hội tụ đầy đủ của dãy các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc âm đôi một theo tọa độ nhận giá trị trong không gian Hilbert 31 2. Luật mạnh số lớn và sự hội tụ đầy đủ. Luật yếu số lớn. Luật số lớn và sự hội tụ đầy đủ của dãy các phần tử ngẫu nhiên liên kết âm theo tọa độ nhận giá trị trong không gian Hilbert 56 3.
Luật mạnh số lớn và sự hội tụ đầy đủ. Luật yếu số lớn. 71 Kết luận và kiến nghị 78 Danh mục các công trình liên quan trực tiếp đến luận án 80 Tài liệu tham khảo 81 1 MỘT SỐ KÝ HIỆU THƯỜNG DÙNG TRONG LUẬN ÁN N Tập hợp các số nguyên dương R Tập hợp các số thực (Ω, F, P) Không gian xác suất đầy đủ H Không gian Hilbert thực, khả ly B(H) σ - đại số Borel của H B Tập các chỉ số của hệ cơ sở trực chuẩn của H log x Logarit cơ số 2 của số thực dương x ln x Logarit tự nhiên của số thực dương x a+ max{a, 0}, trong đó a ∈ R a− max{−a, 0}, trong đó a ∈ R EX Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên hoặc phần tử ngẫu nhiên X Var(X) Phương sai của biến ngẫu nhiên X Cov(X, Y ) Covariance của các biến ngẫu nhiên X và Y I(A) Hàm chỉ tiêu của tập hợp A h. Hầu chắc chắn P Xn → X Xn hội tụ theo xác suất đến X L Xn →2 X Xn hội tụ theo trung bình cấp 2 đến X |A| Lực lượng của tập hợp A X (j) Tọa độ thứ j của phần tử ngẫu nhiên X h·, ·i Tích vô hướng trong H k.k Chuẩn sinh bởi tích vô hướng trong H kXk Chuẩn của phần tử ngẫu nhiên X [x] Phần nguyên của số thực x d X=Y Các phần tử ngẫu nhiên X và Y cùng phân phối lim inf An Giới hạn dưới của dãy các biến cố {An } lim sup An Giới hạn trên của dãy các biến cố {An } N (0, 1) Phân phối chuẩn tắc 2 N (µ, σ 2 ) Phân phối chuẩn với các tham số µ, σ 2 f (n) f (n) ∼ g(n) lim = 1, trong đó f (n) và g(n) là các hàm số dương n→∞ g(n) tr.
i Trang thứ i trong tài liệu được trích dẫn tr. i-j Từ trang thứ i đến trang thứ j trong tài liệu được trích dẫn RV Họ các hàm biến đổi chính quy SV Họ các hàm biến đổi chậm K Hằng số dương và có thể không giống nhau ở mỗi lần xuất hiện an = o(1) lim an = 0 n→∞ 2 Kết thúc chứng minh 3 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài 1. Luật số lớn là một bài toán cổ điển của lý thuyết xác suất, nó khẳng định trung bình cộng của các biến ngẫu nhiên độc lập, cùng phân phối hội tụ hầu chắc chắn hoặc hội tụ theo xác suất về kỳ vọng của các biến ngẫu nhiên đó.
Tuy nhiên, nó vẫn luôn là vấn đề thời sự, được nhiều nhà toán học quan tâm, nghiên cứu và có nhiều ứng dụng trong thống kê, toán kinh tế, khoa học tự nhiên và một số lĩnh vực khác. Chính vì vậy, việc nghiên cứu luật số lớn không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn có ý nghĩa thực tiễn. Tính độc lập của các biến ngẫu nhiên đóng một vai trò quan trọng khi nghiên cứu về lý thuyết xác suất. Tuy nhiên, các hiện tượng ngẫu nhiên xảy ra trong thực tiễn thường phụ thuộc lẫn nhau.
Do đó, chúng ta phải tìm hiểu, nghiên cứu các kiểu phụ thuộc khác nhau của các biến ngẫu nhiên để phù hợp với những bài toán ứng dụng trong thực tế như: phụ thuộc martingale, phụ thuộc địa phương (local dependence), liên kết âm (negative association), phụ thuộc âm (negative dependence),. Những thông tin về phân phối, các đặc trưng, dáng điệu,.của tổng các biến ngẫu nhiên phụ thuộc (khi số các biến ngẫu nhiên đủ lớn) có rất nhiều ứng dụng trong thống kê, khoa học máy tính, ma trận ngẫu nhiên, toán tài chính, điều khiển tối ưu,.Tùy vào từng cấu trúc phụ thuộc khác nhau mà chúng ta cần có những kỹ thuật, công cụ khác nhau để giải quyết các bài toán với các cấu trúc phụ thuộc tương ứng. Sự phát triển các định lý giới hạn trong lý thuyết xác suất đã dẫn đến nhiều kết quả tổng quát hơn các kết quả cổ điển. Một trong những hướng tổng quát đó là, từ những kết quả đã có đối với các biến ngẫu nhiên nhận giá trị thực mở rộng sang cho các phần tử ngẫu nhiên nhận giá trị 4 trong các không gian trừu tượng khác nhau như: không gian metric, không gian Banach, không gian Hilbert,.
Khi nghiên cứu về luật số lớn và các định lý giới hạn, đã có rất nhiều tác giả thu được những kết quả tốt như: Gilles Pisier, Michel Talagrand, Andrew Rosalsky, Pedro Terán, Nguyễn Văn Quảng, Nguyễn Trần Thuận,. Sự hội tụ của tổng có trọng số các biến ngẫu nhiên có nhiều ứng dụng trong điều khiển ngẫu nhiên và thống kê toán học, như các mô hình hồi quy phi tham số, phương pháp đánh giá bình phương tối thiểu,. Bài toán đánh giá bình phương tối thiểu của mô hình hồi quy bội ngẫu nhiên được khởi xướng trong bài báo năm 1978 bởi các tác giả Lai, Robbins và Wei [31]. Kể từ đó đến nay, mô hình này được kế thừa và tiếp tục phát triển trong các mô hình phụ thuộc khác nhau, chẳng hạn như Breton, Musiela xét cho quá trình nửa martingale [8] và gần đây là công trình của Arie Preminger và Giuseppe Storti xét cho quá trình nhiễu có xác suất đuôi rất lớn [2].
Bài toán mô hình hồi quy phi tham số cũng được đưa về tổng có trọng số các biến ngẫu nhiên. Với các lý do nêu trên, chúng tôi chọn đề tài nghiên cứu cho luận án là: “Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá trị trong không gian Hilbert”. Mục đích nghiên cứu Trong luận án này, chúng tôi nghiên cứu điều kiện để dãy các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá trị trong không gian Hilbert thỏa mãn luật mạnh số lớn, luật yếu số lớn và sự hội tụ đầy đủ. Cụ thể, chúng tôi nghiên cứu các nội dung sau: - Nghiên cứu các bất đẳng thức và các tính chất liên quan đối với tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá trị trong không gian Hilbert; - Xây dựng khái niệm phụ thuộc âm theo tọa độ, phụ thuộc âm đôi một theo tọa độ đối với các phần tử ngẫu nhiên nhận giá trị trong không gian 5 Hilbert; - Thiết lập luật yếu số lớn đối với tổng ngẫu nhiên và tổng không ngẫu nhiên của các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc âm, liên kết âm nhận giá trị trong không gian Hilbert; - Thiết lập luật mạnh số lớn đối với dãy các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc âm, liên kết âm nhận giá trị trong không gian Hilbert; - Tìm các ví dụ và phản ví dụ để minh họa cho các kết quả lý thuyết; - Nghiên cứu và đề xuất các điều kiện để thu được sự hội tụ đầy đủ đối với tổng có trọng số các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá trị trong không gian Hilbert.
Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu chính của luận án bao gồm: - Các phần tử ngẫu nhiên liên kết âm, phụ thuộc âm, phụ thuộc âm đôi một đối với các phần tử ngẫu nhiên nhận giá trị trong không gian Hilbert; - Các định lý giới hạn dạng luật yếu số lớn, luật mạnh số lớn, sự hội tụ đầy đủ. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu chủ yếu của luận án là tính phụ thuộc trong lý thuyết xác suất, sự hội tụ của tổng các biến ngẫu nhiên.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Thị Thanh Hiền (2020). Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Vinh]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/su-hoi-tu-cua-tong-cac-phan-tu-ngau-nhien-phu-thuoc-nhan-gia-tri-trong-khong
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" nghiên cứu về vấn đề gì?
Khám phá sự hội tụ của tổng các biến ngẫu nhiên phụ thuộc. Phân tích các định lý giới hạn cho chuỗi giá trị có mối liên hệ, ứng dụng trong xác suất và thống kê.
Luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Vinh. Năm bảo vệ: 2020.
Luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" thuộc chuyên ngành Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" có bao nhiêu trang?
Luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" có 92 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Sự hội tụ của tổng các phần tử ngẫu nhiên phụ thuộc nhận giá" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.