【摘 要】
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精细大偏差作为精算数学的核心内容已逐渐成为当前精算界研究的热门主题,它在定量刻画极端事件上起到了极其重要的作用.在风险理论中,重尾分布通常用来描述大额索赔模型.它们在保险和金融数学中起到了重要的作用.由于实际需要,相关随机变量序列精细大偏差的研究已引起广泛关注.自Nagaev,A.V.,和Nagaev.S.V.首次建立了独立同分布的重尾随机变量序列和的精细大偏差理论以来,这方面的研究一直很火热,并
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精细大偏差作为精算数学的核心内容已逐渐成为当前精算界研究的热门主题,它在定量刻画极端事件上起到了极其重要的作用.在风险理论中,重尾分布通常用来描述大额索赔模型.它们在保险和金融数学中起到了重要的作用.由于实际需要,相关随机变量序列精细大偏差的研究已引起广泛关注.自Nagaev,A.V.,和Nagaev.S.V.首次建立了独立同分布的重尾随机变量序列和的精细大偏差理论以来,这方面的研究一直很火热,并出现了大量的研究成果.Joag-Dev和Proschan[10]在1983引入了NOD序列的概念,但是关于NOD序列的文章还不是很多.本文主要研究了NOD序列部分和与随机和的大偏差问题.全文由三部分组成：第一部分主要介绍了一些常见的重尾分布族,并相应的给出了其一些简单性质,接着对精细大偏差的研究背景和已有结果进行了回顾,最后对本文将要研究的内容进行了简单概括.第二部分首先引入了NOD序列的概念,并给出了其一些简单的性质,接着考虑了F∈εRV（-α,-β）的重尾分布族,并得到了εRV分布族上同分布NOD序列部分和大偏差结果,最后在此基础上给出了随机和情形下大偏差的结果.第三部分在第二部分的基础上我们将条件减弱,进一步推广了NOD序列部分和与随机和的大偏差结果,得到了D分布族上不同分布负NOD序列部分和与随机和的大偏差结果.
其他文献
随机变量的极限理论是概率论中的重要理论之一.近年来,许多学者研究了随机变量在独立情形下或混合相依情形下的强大数定律和线性形式的强稳定性,而负相依随机变量序列是一类重要的随机变量且在概率统计的应用上相当有用,因此一类负相依随机变量序列的收敛性问题有必要去研究.关于这方面的研究一直都很活跃,并出现了大量的研究成果.例如,对两两NQD列、NA列这几类负相依随机变量序列收敛性的研究.本文研究了一类负相依随
大豆是一种重要的原材料,其具有良好的营养价值及低成本的优势特性。在大豆全产业链加工中,大豆分离蛋白、大豆浓缩蛋白、大豆组织化蛋白、水解蛋白、大豆油脂以及副产物（豆渣）的加工和利用对具有优势功能特性食品的开发及利用具有深远的影响,在食品工业中具有广泛的应用前景。文中综述了大豆产品的加工特性及功能特性,并分析大豆全产业链加工中存在的问题及不足,希望对今后大豆全产业链加工提供一定的理论基础。
作为补体系统是唯一的抑制物,C1抑制物（C1INH）的N-端氨基酸能与LPS结合,对内毒素血症以及内毒素休克具有积极的治疗意义。实验前期工作：检测了C1INH N-端1至59氨基酸片段与LPS的结合能力,然后根据其N-端1至59氨基酸序列,设计了7条短肽,经ELISA检测它们与LPS的结合能力,发现其N-端18至30氨基酸C1INH（18-30）的短肽在体外实验中与LPS结合效果最好。为了增强C1
根据通信原理可知,序列的相关性准则是各种扩频通信中最为主要的工程准则之一.为了区分多路通信中一条链路上的多个用户的信号,理论上采用正交划分的方法.在正交编码理论中, Hadamard矩阵的每一行和每一列都是一个正交码组,因此关于它的研究很多.此外,为了克服原来信号自相关函数表征定义的局限性,赵晓群等学者提出了阵列偶的概念,以两个阵列的互相关函数定义为阵列偶的自相关函数.自信号偶理论提出以来,众学者
Snashall和Solberg在2004年利用Hochschild上同调对有限维k-代数A上的有限生成模引入了支撑簇（Support variety）理论,并提出了Snashall-Solberg猜想：代数A的Hochschild上同调环模去齐次幂零元生成的理想（即HH*（A）/N）是有限生成代数.此猜想被证明对很多代数类都成立,直到2008年,Xu F.通过研究范畴代数的Hochschild上
本文抓住Cartan-Thullen的一个著名的定理,即收敛域总是一个全纯域,将这个定理推广到一般的随机级数中,并得到Rademacher序列和Sein-haus序列的一系列结果,并且将一维随机Dirichlet级数结果推广到二维随机Dirichlet级数。
图G顶点数和边数分别用n和m表示.如果m=n,称图G为单圈图；如果m=n+1,称图G为双圈图.u（n,d）和（?）（n,d）分别表示顶点数为n,直径为d的单圈图和双圈图集合.A（G）表示图G的邻接矩阵,其特征值λi即为图G的特征值.图G的第k阶谱矩记为Sk（G）=∑（?）ki（G）（k=0.1,…, n-1）． S（G）=（So（G）,S1（G）,…,Sn-1（G））表示图G的谱矩序列.对于两个图
随机级数最早是由Emile Broel在1896年提出,但作为理论研究则始于二十世纪三十年代H.Steinhaus,R.E.A.C.Paley及A.Zygmund发表的几篇论文（文献[5]）.此后,在三十世纪五十年代至七十年代,中外学者对随机级数作了许多研究,并取得许多重要成果.近年来国内外学者研究了随机幂级数及随机Dirichlet级数的收敛性、增长性、值分布,得到了一系列创造性的成果,但他们研
现在应用非常广泛的时间序列分析的前提条件是其存在一个平稳分布,而平稳分布的存在就是存在一个不变测度,本文详细的阐述了两种状态空间下的不变测度的存在的条件和构造方法.第一种情况：马链的状态空间是一般状态空间,若已知马链是φ-不可约,且有一个可达原子,则利用该原子的禁止概率可构造马链Φ的一个次不变测度,该次不变测度在马链常返的条件下还是一不变测度；若没有可达原子则需要利用分裂技巧去构造次不变测度.在没
本文主要研究了B值Dirichlet级数的系数估计问题并将结果在B值随机Dirichlet级数上加以应用。Dirichlet级数的概念是19世纪中期L. Dirichlet先生在研究数论问题的过程中引进的。Riemanng函数,Taylor级数均可以看成Dirichlet级数的特例。除了解决数论所提出的问题,Dirichlet级数它本身的分析性质也非常值得研究,其最初的研究者有S.Mandelbr