B值随机元阵列加权和的Lr收敛性

{Xni,1≤i≤Kn↑∞,n≥1}为B值随机元序列，{ani,1≤i≤Kn↑∞,n≥1}为实数阵列，研究了∑i=1KnaniXni的L^r收敛性。     

B值随机元阵列加权和的完全收敛性

利用随机元阵列一致有界性,得到了B值随机元阵列加权和的完全收敛性的一般性结论,推广了相关文献的主要结果.     

END相依序列加权和的强收敛性

研究了END相依随机变量序列加权和的强收敛性,推广了关于独立随机变量情形时的相应结果.     

END相依序列加权和的强收敛性

研究了END相依随机变量序列加权和的强收敛性,推广了关于独立随机变量情形时的相应结果.     

负相依随机变量阵列加权和的强收敛性

为了讨论行内两两NQD阵列的强收敛性,引入了强h可积条件,得到了如下结果:Sn=∑k=unEXnk)→0,a.s.,其中{Xnk,un≤k≤Vn}是行内两两NQD阵列,{ank,un≤k≤vn}是常数列.上述结果强化了Ce-abrena(2005)的结果.最后讨论了一般非负随机变量阵列的情形,得到了类似的结果.     

END随机变量序列的完全矩收敛与强收敛性

利用推广的负象限相依随机变量序列的有关矩不等式及截尾的方法,在一定的矩条件下,得到了END随机变量序列完全收敛与完全矩收敛的一个上界,推广了独立同分布情形的结论。结合END序列的三级数定理,在随机控制的矩条件下,获得了其强收敛性的若干结果。     

B值随机变量阵列加权和的大数定律

在"Cesàro一致可积"系列条件下研究了B值随机变量阵列加权和的弱大数定律,并刻划了Banach空间的几何性质,使[2]中的结果得到改进和推广.     

用反例证明随机变量序列各种收敛性的关系

本文用构造反例的方法证明了随机变量序列五种收敛性的不可逆性。     

一类加权的两两PQD列部分和的Marcinkiewicz型强大数律

讨论一类特殊的PQD列加权和的强收敛性，得到了与独立列相同形式的结果。     

AANA阵列加权和的完全收敛性

在适当的矩条件和权系数条件下,利用AANA序列的矩不等式和随机变量的截尾技术,讨论了AANA随机阵列加权和的完全收敛性,并给出了证明AANA序列加权和的完全收敛性和强收敛性的充分条件．     

NA列加权和的强收敛性

研究了NA列的强收敛性，推广了关于独立随机变量情形时的相应结果。     

两参数两两独立的随机变量序列加权和的强大数定律

用概率论中常用的极限理论方法研究了两参数两两独立的随机变量序列加权和的强大数定律,并且在文中给出的条件下得到了强大数定律的结果,这些结论可以推广到r维参数的情形.     

不同分布的(ρ~)混合序列加权和的收敛性

讨论了不同分布^-ρ混合序列加权和的完全收敛和强收敛,推广了Stout和Thrum定理。     

混合序列加权和的强大数定律

设{Xn,n≥1}是同分布随机变量序列,{ank,n≥1,1≤k≤n}是满足某种条件的常数序列,本文在ψ-混合序列、ρ-混合序列、-混合序列条件下讨论了加权和∑nk=1ankXk的Kolmogorov强大数定律.     

B值随机元阵列加权和收敛的等价性

在相对较弱的条件下,建立并证明B值随机序列元序列（阵列）加权和的依概率收敛,a．s．收敛,完全收敛等价性定理,进而改进和完善了Hsu,Taylor,Manuel,Kuczmaszewska和Szynal所做的结果．     

随机序列和的几乎必然收敛

通过研究上可加的r阶矩结构的随机序列和的几乎必然收敛性、收敛速度，给出了2个重要定理的证明，得出的随机序列和的收敛速度在数量级上已达到最优，并给出了定理的相关应用．     

重尾随机变量的随机加权和

本文讨论了当X1,X2…,Xn（-∞,∞）上分布函数分别为F1,F2,…,Fn的n个随机变量,其中Fk∈S（r）,k=1,2…n,{θk,1≤k≤n}是与{Xk,1≤k≤n}独立的n个相互独立随机变量情形下,重尾随机变量的随机加权和,证明了当→∞时渐近关系式p（^n∑i=1θiXi〉x）-∑i≠jFi（γ）^-Fi（x/θi）成立