n维m值随机变量的特征函数

本文给出ｎ维ｍ值随机变量特征函数的定义,了它的性质,给出了异于实数域上随机变量序列的特征收敛性定理,并得到了对密码民密码分析有有限个ｍ值随机变量和是均匀分布的条件。     

关于随机变量和的特征函数

给出一个两两独立但不相互独立的ｎ（ｎ≥３）个随机变量的一般形上的反例,以此说明不仃互独立的随机变量的和的特征函数可以等个于个分量特征函数的乘积。     

m值逻辑函数的相关度和相关系数

本文提出了ｍ（ｍ≥２为正整数）值逻辑函数的相关度和相关系数的概念;给出了任一ｍ值逻辑函数与仿射函数相关度的概率表示式及谱表示式;讨论了独立性和相关性的关系。特别在本文的定义下,ｍ值逻辑函数的相关系数圆满地保留了实值随机变量相关系数的性质。     

m值逻辑函数的相关度和相关系数

本文提出了ｍ（ｍ≥２为正整数）值逻辑函数的相关度和相关系数的概念；给出了任一ｍ值逻辑函数与仿射函数相关度的概率表示式及谱表示式；讨论了独立性和相关性的关系。特别在本文的定义下，ｍ值逻辑函数的相关系数圆满地保留了实值随机变量相关系数的性质。     

取值于有限域上的独立随机变量和的极限分布定理

利用文献［１］中所定义的取值于有限域上随机变量的特征函数,首先得到了在一定条件下取值于有限域上的独立随机变量和的极限分布为均匀分布的充分必要条件,再利用无穷乘积的有关性质,又给出了取值于有限域上的独立随机变量和的极限分布为均匀分布的若干充分条件,特别地,当独立随机变量取值于素域时,所得的充分条件更易于验证且不难满足．从所得结论看,取值于有限域上独立随机变量和的极限分布收敛于均匀分布的条件并不难满足,这与相互独立的实值随机变量和的分布在许多情况下收敛于正态分布是类似的．     

椭球过程的导数与积分的特征函数

令X(t)为椭球随机变量,我们引入椭球过程的概念。在椭球过程的导数与积分存在的条件下,本文给出了椭球过程的导数与积分的特征函数。     

关于高斯过程的几个问题

本文给出了高斯过程n维分布密度的一种推导方法;并用特征函数对n维随机变量的中心极限定理给出一种简易证明;最后对零均值高斯过程的高阶混合矩归纳出了一个通用的递推关系式。     

带有随机自由度的卡方随机变量的渐近分布

利用特征函数与母函数的方法得到了当自由度为随机变量时的卡方随机变量的渐近分布.     

整值随机变量序列的一类强律的信息条件

引进相对熵密度偏差作为任意整值随机变量序列相对于服从几何分布的独立随机变量序列的偏差一种度量，并通过限制相对熵密度偏差，给出了整值随机变量序列的强大数定理成立的一个充分条件．     

数学期望的计算方法与技巧

利用数学期望的定义、性质、公式、随机变量分布的对称性,以及母函数、特征函数等,探讨了数学期望的几种计算方法。     

整值随机变量序列的一个强大数定律

引进整值随机变量序列相对于Ｐｏｉｓｓｏｎ乘积分布的和随机比较系数的概念，并利用这一个概念给出了相依整值随机变量序列的一个强大数定律．     

整值随机变量序列的一类强律的信息条件

引进相对熵密度偏差作为的任意整值随机变量序列相对于股从几何分布的独立随机变量序列的偏差一种度量，并通过限制相对熵密度偏差，给出了整值随机变量序列的强大数定理成立的一个充条件。     

似然比与整值随机变量序列的一类极限定理

引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从负二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上得到了任意整值随机变量的一类用不等式表示的极限定理，独立随机变量序列的一类强律是其特例。     

整值随机变量序列的一个强大数定律

引进整值随机变量序列相对于Ｐｏｉｓｓｏｎ乘积分布的和随机比较系数的概念，并利用这一个概念给出了相依整值随机变量序列的一个强大数定律。     

取值于有限域上的独立随机立变量和的极限分布定理

利用文献中所定义的取值于有限域上随机变量的特征函数,首先得到了在一定条件下取值于有限域上的独立变量和的极限分布均匀分布的充分必要条件,再利用无穷乘积的有关性质,又给出了取值于有限域上的独立 机变量和极限分布为均匀分布的若干充分条件,特别是地当独立同变量取值于素域时,     

B值同分布鞅随机变元序列矩收敛的注记

讨论了一类B值同分布鞅随机变量的矩完全收敛性,在二阶光滑空间中当一定矩存在条件下,利用切尾法、下鞅的极大值不等式、高阶法等分析技巧,给出了此类B值同分布鞅随机变量的矩完全收敛性的充分条件,揭示了B值同分布鞅随机变量的矩完全收敛性与矩存在性之间的关系,得到了满意的结果。     

独立同分布的m值随机变量和的极限分布定理

本文利用概率性质、齐次马氏链有关理论、矩阵理论以及初等数论的有关知识,得到了独立同分布的ｍ值随机变量和的极限分布为均匀分布的若干充要条件     

模糊随机变量

本文在可测模糊集值函数的基础上引入了模糊随机变量的定义,证明了它们与Kwakernaak意义下的模糊随机变量和Puri意义下的模糊随机变量在一定条件下是相互等价的.给出了模糊随机变量的数学期望的新定义.讨论了模糊随机变量及其期望的一些基本性质,建立了相应的理论框架.提出了一种新的模糊随机预测的算法.     

关于二值马氏链的一个强大数定律

引进了二值随机变量序列相对于二值马尔可夫链的随机比较系数的概念,利用这个概念给出了二值马尔可夫链的一个新的强大数定律．     

独立同分布的m值随机变量和的极限分布定理

本文利用概率性质、齐交翁氏链有关理论、矩阵理论以及初等数论的有关知识,得到了独立同分布的ｍ值随机变量和极限分布为均匀分布的若干充要条件。