【摘 要】
:
研究了B-值随机Dirichlet级数∑X(ω)e及∑aX(ω)e和B-值双随机Dirchlet级数∑X(ω)e及∑aX(ω)e的性质,得到了这类级数在收敛性、增长性等方面的结果.第一部分研究了B-值Dir
论文部分内容阅读
研究了B-值随机Dirichlet级数<∞>∑<,n=1>X<,n>(ω)e<-λ<,n>s>及<∞>∑<,n=1>a<,n>X<,n>(ω)e<-λ<,n>s>和B-值双随机Dirchlet级数<∞>∑<,n=1>X<,n>(ω)e<-λ<,n>(ω)s>及<∞>∑<,n=1>a<,n>X<,n>(ω)e<-λ<,n>(ω)s>的性质,得到了这类级数在收敛性、增长性等方面的结果.第一部分研究了B-值Dirichlet级数的收敛性和增长性,给出了级数收敛的条件、收敛横坐标的简洁公式、级数增长性的条件.第二部分运用大数定律、Borel-cantelli引理研究了B-值随机Dirichlet级数收敛条件、收敛横坐标的Valiron公式、级数增长级的充要条件.第三部分用强大数定律、中心极限定理研究了B-值双随机Dirichlet级数随机系数部分{X<,n>(ω)}及随机指数部分{λ<,n>(ω)}的极限性质,得到了在不同条件下收敛横坐标的简洁公式.第四部分研究了在一定条件下B-值双随机Dirichlet级数在收敛全平面、收敛半平面上的增长级几乎处处等于某B-值Dirichlet级数的增长级及其与指数和系数的关系式.
其他文献
人脸的定位与识别问题是一个人脸认证系统中最关键的问题,该文围绕这些问题,在等级学习、子空间学习、流形学习及基于图模型的参数优化等方向展开了研究.人脸定位问题最重要
本文主要研究了Armendariz环和斜Armendariz环.证明了UFD关于其主理想的商环是Armendariz环.这推广了Rege和Chhawchharia关于PID的相应结论.本文还证明了,若R是Armendariz环且
本文研究了带有止步和中途退出的M/M/1/N休假排队系统。首先根据马尔可夫过程的方法导出了稳态概率所满足的方程组,通过把转移率矩阵写成分块矩阵的形式,由此求出了稳态概率
该文主要介绍并比较分析了三类度量信用风险的违约模型,它们分别是(i)结构性模型;(ii)简约式模型;(iii)不完全信息模型.文中还给出了一新的违约模型-二叉树模型及其相关结果.
该文主要研究权重不同参与者之间的秘密共享方案.秘密共享在密钥管理的方法上是一个非常重要而且必须考虑和研究的课题,但是随着计算机的网络信息的发展,要求对于每个参与者
本文的主要工作是关于两类随机排队网络的遍历性与一类随机排队网络的扩散逼近存在性的证明。文中对随机排队网络的遍历性和扩散逼近的研究提出了一些新的技巧,用这些新的技巧
非单调超协调推理是一种在不协调与不完全知识下推理的形式,是人工智能中有关常识表示与推理的一个研究领域,具有重要的科学意义.在该文中,我们对非单调超协调推理的如下问题
该文有两部分组成.第一部分主要通过构造一个新的函数并利用Cheeger技术给出推广的Latala-Oleszkiewicz不等式的常数估计.第二部分主要对给定的单死过程,构造了一个合适的生
信息Agent是一种智能Agent,规划是研究信息Agent的核心理论之一,已成为人工智能中重要的研究领域,具有重要的理论意义和应用价值.该学位论文对信息Agent系统和规划问题中的一
该文考虑了对称正则长波(SRLW)方程的多辛算法.辛算法是从辛几何观点出发,利用变分原理构造的具有保持原Hamilton系统辛几何结构性质的一种算法.其基本思想:首先,利用正则变