模糊级数的收敛性

本文将在新的序关系和模糊数列的极限意义下，定义模糊级数的收敛性，并讨论了模糊级数的收敛性的判别法及其基本性质。     

随机变量收敛性的一个充分条件

通过研究随机变量收敛性的定义，探讨随机变量序列以效率1收敛与依概率敛的等价条件，给出了随机变量收敛的一个定理：随机变量序列｛ξn｝单调下降取正值，则若ξn→^pξ→^a&;#183;eξ。     

随机变量收敛性的一个充要条件

通过研究随机变量收敛性的定义 ,探讨随机变量序列以概率 1收敛与依概率收敛的等价条件 ,给出了随机变量收敛的一个定理 :随机变量序列 { ξn}单调下降取正值 ,则若ξn P　　 ξ必有ξn a· e　　 ξ.     

任意随机变量序列的收敛性

得到了任意随机变量序列的收敛性定理。     

模糊随机变量序列的一个强大数定律

利用连续模糊数的性质和数学分析的结论，通过构造适当的零测度子集序列，将任意随机变量的强极限定理推广到模糊随机变量情形，得到了任意模糊随机变量序列的一个强大数定律，它是独立同分布等情形模糊随机变量强大数定律的推广.     

基于模糊随机变量的资产组合选择模型研究

本文利用随机变量表示各种投资的收益率,在概率理论和随机机会规划理论的基础上建立了投资组合的决策模型,导出与原问题有紧密联系的附属问题及求解这类问题的一种有效算法.     

从测度论的观点看随机变量的收敛性

本文主要从测度论的观点阐述分析随机变量的收敛性。在此首先用概率论的语言分析了概率、随机变量,并在此基础上探讨了随机变量的两种收敛。     

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。     

基于综合期望值最大化的模糊多属性决策方法

针对只有部分属性权重信息,而属性指标表示形式多样的多属性决策问题,给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法；并提出了通过一个线性规划模型求解最优权重向量,把方案的综合模糊期望值,用以确定方案的优劣次序的决策方法最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。     

对随机变量的k-阶矩的讨论

文章从随机变量k-阶矩的定义出发,结合已有的定理推导出一些不等式,进而说明一些相关随机变量k-阶矩存在的条件。     

对随机变量的k-阶矩的讨论

文章从随机变量k-阶矩的定义出发,结合已有的定理推导出一些不等式,进而说明一些相关随机变量k-阶矩存在的条件。     

任意变量逻辑函数的卡诺图化简探索

逻辑函数化简中,卡诺图化简以其简便、准确的特点而常被大家青睐,但多被用于五变量以内的函数。这里介绍一种对于任意变量逻辑函数的卡诺图表示及化简方案。     

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。     

受控的独立随机变量和的一个极限定理(英文)

本文讨论了受控独立随机变量序列的部分和的极限问题，证明了当控制变量X满足E|X|＜∞，数列{αn}满足αn＞0，αnn-1↓b（b＞0），αn2n-1↑∞时，     

随机变量独立性的若干判别法

从n个随机变量相互独立的定义出发介绍了若干个常用的判别随机变量独立性的法则.     

随机变量数学期望存在性的若干判定条件

研究随机变量数学期望存在的条件．主要根据放缩法和积分区域变换法研究．得出了几个较实用的判断条件,对数学期望存在性判断问题,可以根据不同问题选择不同的方法,这样可起到事半功倍的效果．     

投资决策中有方案偏好的模糊多属性决策方法

针对属性值以模糊语言形式给出,属性权重完全未知但给出有方案偏好信息的模糊多属性决策问题给出决策方法。该方法是将模糊语言给出的属性评估及方案偏好转换为梯形模糊数,通过建立一个不确定二次规划模型来确定属性的权重,基于加权平均法则来对规范化的模糊属性值及权重进行集结,利用模糊数大小比较的期望值方法来对方案进行排序和择优．最后给出一个应用实例．     

可交换随机变量与独立同分布随机变量之间的关系

由于可交换随机变量的基本结构定理De Finetti定理---可交换随机变量无限序列以其尾σ-代数为条件是独立同分布的,因而可交换随机变量应具有类似于独立同分布随机变量的性质。本文给出了可交换随机变量与独立同分布随机变量间关系的一些结论。