检索结果-南通市图书馆

LIL behavior for B-valued strong mixing random variables

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Science China Mathematics 2011年第4期54卷 785-792页

作者： fu keang ZHANG LiXin School of Statistics and Mathematics Zhejiang Gongshang UniversityHangzhou 310018China Department of Mathematics Zhejiang UniversityHangzhou 310027China

Given a sequence of mixing random variables {X1,Xn;n≥1} taking values in a separable Banach space B,and Sn denoting the partial sum,a general law of the iterated logarithm is established,that is,we have with probability one,lim supn→∞‖Sn‖/cn = α0 < ∞ for a regular normalizing sequence {cn}1,where α 0 is a precise value.

关键词： law of the iterated logarithm(LIL) φ*-mixing Banach space of type p

A LIL for independent non-identically distributed random variables in Banach space and its applications

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Science China Mathematics 2008年第2期51卷 219-232页

作者： LIU WeiDong fu keang ZHANG LiXin Department of Mathematics Zhejiang UniversityHangzhou 310027China

In this paper,we prove a general law of the iterated logarithm (LIL) for independent non-identically distributed B-valued random *** an interesting application,we obtain the law of the iterated logarithm for the empir... 详细信息

关键词： law of the iterated logarithm independent random variable autoregressive Hilbertian processes covariance operator 60F15

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关于修整和强逼近的一个注记

数学物理学报（A辑） 2013年第2期33卷 267-275页

作者：傅可昂浙江工商大学统计与数学学院杭州310018

设{X,X_n;n≥1}是一独立同分布的随机变量序列.如果|X_m|是新序列{|X_k|;k≤n}中的第r大元素,则令X_n^((r)=X_m.同时记部分和与修整和分别为S_n=sum from k=1 to n X_k和^((r))S_n=S_n-(X_n^((1))+…+X_n^((r))).该文在EX^2可能是无穷的条件下,得到了修整和^((r))S_n的广义强逼近定理.作为应用,建立了关于修整和以及修整和乘积的广义泛函重对数律.

关键词：强逼近修整和乘积泛函重对数律

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线性过程的广义强逼近及其应用

系统科学与数学 2013年第7期33卷 862-868页

作者：傅可昂浙江工商大学统计与数学学院杭州310018

设{Xt；t≥1}是由Xt=∑^∞i=0 aiεt-i所定义的线性过程，其中{ai；i≥0}是一实系数序列，{εi；-∞〈i〈∞}是一双边无穷的独立同分布随机变量序列．在髓Eε0^2可能为无穷的情形下，证明了{Xt；t≥1}的一个广义强逼近定理，作为应用，... 详细信息

设{Xt；t≥1}是由Xt=∑^∞i=0 aiεt-i所定义的线性过程，其中{ai；i≥0}是一实系数序列，{εi；-∞〈i〈∞}是一双边无穷的独立同分布随机变量序列．在髓Eε0^2可能为无穷的情形下，证明了{Xt；t≥1}的一个广义强逼近定理，作为应用，得到了线性过程部分和与部分和乘积的广义重对数律，以及具有相依重尾扰动项的AR（1）模型的渐近性质．

关键词：线性过程强逼近重对数律部分和乘积调整部分和

B值强混合随机变量几何加权级数的广义重对数律

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数学年刊（A辑） 2012年第1期33卷 17-26页

作者：傅可昂张立新浙江工商大学统计与数学学院杭州310018 浙江大学数学系杭州310027

设（x，Xn；n≥0）是一取值于可分Banazh空间中的同分布Ф＊-混合随机变量序列，并记其几何加权级数为ξ（β）=∑∞n=0βnXn,其中0〈p〈1．在X的二阶矩可能不存在的条件下，建立了ξ（β）的一个广义重对数律．

关键词： Banach空间混合相依几何加权级数重对数律

重尾非线性自回归模型自加权M-估计的渐近分布

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数学物理学报（A辑） 2020年第2期40卷 475-483页

作者：傅可昂丁丽李君巧浙江工商大学统计与数学学院杭州310018

考虑非线性自回归模型xt=f(xt-1,…,xt-p,θ)+∈t,其中θ为q维未知参数,{∈t}为随机误差.在允许误差方差无穷的重尾条件下,构造θ的自加权M-估计,并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟,在随机误差服从某些重尾分布的条件下,说... 详细信息

考虑非线性自回归模型xt=f(xt-1,…,xt-p,θ)+∈t,其中θ为q维未知参数,{∈t}为随机误差.在允许误差方差无穷的重尾条件下,构造θ的自加权M-估计,并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟,在随机误差服从某些重尾分布的条件下,说明自加权M-估计比最小二乘和L1估计更有效.

关键词：非线性自回归自加权M-估计重尾渐近正态

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自正则部分和的完全矩的精确渐近性(英文)

应用概率统计 2010年第1期26卷 99-104页

作者：臧庆佩傅可昂杨卫国江苏大学理学院镇江212013 淮阴师范学院数学科学学院淮安223300 浙江工商大学统计与数学学院杭州310018

设{X,Xn;n≥1}为吸引域为正态吸引域的独立同分布的随机变量序列,本文证明了其自正则部分和的完全矩的精确渐近性.

关键词：精确渐近性自正则部分和完全矩

GRCA(1)模型中误差方差自加权估计的渐近分布

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浙江大学学报（理学版） 2019年第4期46卷 416-421页

作者：傅可昂丁丽李婷陈豪何文凯浙江工商大学统计与数学学院

考虑随机系数自回归模型yt=Φtyt-1+ut,其中Φt为随机系数,ut为随机误差。在允许Φt与ut相依以及Εu^4t无穷的条件下,构造了误差方差的自加权估计,并证明了该估计的渐近正态性。最后通过数值模拟,说明自加权估计的稳健和有效性。

关键词：广义随机系数自回归误差方差自加权估计渐近正态

Reducing the measurement errors in nonadiabatic holonomic quantum computers

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Science China(Physics,Mechanics & Astronomy) 2025年第1期Mechanics & Astronomy) .卷 64-70页

作者： Guo-fu Xu Department of Physics Shandong University

Nonadiabatic holonomic quantum computers serve as the physical platform for nonadiabatic holonomic quantum *** quantum computation has entered the noisy intermediate-scale era, building accurate intermediate-scale nonadiabatic holonomic quantum computers is clearly necessary. Given that measurements are the sole means of extracting information, they play an indispensable role in nonadiabatic holonomic quantum computers. Accordingly, developing methods to reduce measurement errors in nonadiabatic holonomic quantum computers is of great importance. However, while much attention has been given to the research on nonadiabatic holonomic gates, the research on reducing measurement errors in nonadiabatic holonomic quantum computers is severely lacking. In this study, we propose a measurement error reduction method tailored for intermediate-scale nonadiabatic holonomic quantum computers. The reason we say this is because our method can not only reduce the measurement errors in the computer but also be useful in mitigating errors originating from nonadiabatic holonomic gates. Given these features,our method significantly advances the construction of accurate intermediate-scale nonadiabatic holonomic quantum computers.

关键词： quantum holonomy quantum computation measurement errors