导读:本文包含了基于期望的不等式论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:次线性期望,独立随机变量,Bernstein不等式,Kolmogorov不等式
基于期望的不等式论文文献综述
兰玉婷,张宁[1]（2018）在《次线性期望下的若干矩不等式》一文中研究指出本文在Peng建立的次线性期望空间下证明了Bernstein不等式,Kolmogorov不等式以及Rademacher不等式.进一步,本文分别应用Bernstein不等式、Kolmogorov不等式以及Rademacher不等式对次线性期望空间下随机变量列的拟必然收敛性质进行了深入研究,并得到了相应的强收敛定理.(本文来源于《应用数学学报》期刊2018年02期）
刘继成,任佳刚[2]（2017）在《一个数学期望不等式的探讨》一文中研究指出利用Fubini定理,证明了两个独立同分布随机变量和与差绝对值之差的期望的精确表达式,该结论蕴含了[1]的主要结果,并讨论了该等式的一个有趣的等价形式.(本文来源于《大学数学》期刊2017年05期）
张莎莎,寇喜鹏[3]（2017）在《随机仿射变分不等式的改进期望加权残差法》一文中研究指出本文在绝对值残差和加权期望残差方法的基础上针对带有非线性扰动的随机仿射变分不等式问题考虑了期望和方差的凸组合形式,得到了改进的期望加权残差极小化问题.通过拟蒙特卡洛方法,本文得到问题的离散近似问题,并研究了问题目标函数的可微性及其水平集的有界性,然后对问题进行了收敛性分析.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
张莎莎[4]（2017）在《随机非线性变分不等式的一种改进期望残差方法研究》一文中研究指出变分不等式理论是数学规划中的重要组成部分,被广泛的应用到控制论、自然科学和经济均衡等很多方面。考虑到实际生产问题中常常有不确定因素存在,所以随机变分不等式的研究很有必要,本文针对非线性随机变分不等式提出一种改进的期望残差方法,并在一定条件下对随机变分不等式进行了相关分析。本文主要研究结果可以概括为以下两部分:(1)针对带有非线性扰动的随机仿射变分不等式问题,考虑期望和方差的凸组合形式,得到了改进的期望残差极小化的确定问题。一方面,在一定条件下研究了目标函数的可微性和水平集的有界性。另一方面,利用拟蒙特卡洛方法得到了改进期望残差极小化问题的离散近似问题,并对该离散近似问题的最优解以及稳定点的收敛性进行了分析。(2)针对一般的随机非线性变分不等式,首先利用期望和方差的凸组合,得到了改进的期望残差极小化问题。其次,在样本空间是紧集的情况下,利用拟蒙特卡洛方法得到了改进的期望残差极小化问题的离散近似问题,并研究了该离散近似问题的收敛性。最后,在样本空间为非紧的情况下,利用紧近似的方法,得到了改进期望残差极小化问题的紧近似问题,并在一定条件下对该紧近似问题进行了收敛性分析。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
周武,谢川,黄南京[5]（2017）在《加权期望残差极小化方法求解一类随机拟变分不等式》一文中研究指出拟变分不等式是变分不等式及不动点理论的一个重要分支,其被广泛的应用于博弈论、物流管理、金融经济等领域.由于现实问题受随机因素干扰,上述问题中许多模型都可以由随机拟变分不等式描述,例如随机Nash均衡、随机供应链模型等.用加权期望残差极小化方法研究了一类随机拟变分不等式,并在一定条件下,通过拟蒙特卡洛方法得到了加权期望残差极小化模型的解.(本文来源于《西南民族大学学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
吴娟,胡晓山,廖俊俊[6]（2016）在《随机变量绝对值的期望不等式》一文中研究指出在任意两个随机变量独立同分布的条件下,得到有关绝对值的数学期望不等式,并利用测度论给予完整证明.(本文来源于《大学数学》期刊2016年06期）
江龙,陈敏[7]（2016）在《基于加权g-期望的Jensen不等式,矩不等式与大数定律》一文中研究指出在g-期望的基础上提出加权g-期望ε~λ_g[·]的概念。证明了当生成元g关于y非增且关于(y,z)满足正齐次性时,基于加权g-期望的矩不等式一般成立。在λ≥1/2且生成元g不依赖于y的条件下,在g关于z满足超齐次性时,建立了基于加权g-期望的Jensen不等式;当g关于z满足次线性时,建立了基于加权g-期望的大数定律。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2016年08期）
沙明娥[8]（2016）在《加权期望残差极小化方法求解一类随机混合变分不等式》一文中研究指出考虑有限维空间中的一类随机混合变分不等式,将求解随机混合变分不等式转化为加权期望残差极小化模型,并在一定条件下,通过拟蒙特卡洛方法得到了加权期望残差极小化模型的解.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
刘明术[9]（2015）在《数学期望不等式的几个重要推论》一文中研究指出从概率论角度,构造随机变量密度函数,对期望不等式进行讨论并推广,证明方法简洁,方便易证,为不等式的证明提供方法.(本文来源于《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
程羽[10]（2015）在《次线性期望下的概率极限理论及概率不等式》一文中研究指出由于受到金融风险与保险领域实际应用的需求所推动。山大教授,同时也是中科院院士的彭实戈先生创造性地提出了次线性期望的概念,并给出了次线性期望理论完整的公理体系。该体系很好地弥补了经典概率空间及其理论在金融领域应用的不足。经过多年的发展,次线性期望理论已经被大多数概率学者所接受；并受到越来越多其他领域中的专家的注意。次线性期望理论也被越加宽广且深入地研究着。大偏差理论是高等概率论中一个非常重要的分支,其主要目的是对指数型概率不等式进行刻画,大偏差理论所计算出的精确度要高于大数定律。随着近几十年的发展,大偏差理论已经成为概率论领域的一个非常热门的研究方向。收敛性可以是概率极限最忠诚的朋友,如果离开了收敛性对于概率极限的研究也就失去了意义。不同的收敛性刻画了概率极限所具有的不同性质,是概率论当中特别是概率极限理论中极为重要的理论工具。收敛性在次线性空间理论中也是非常重要的一个工具。概率不等式在概率论中同样是一个非常关键的角色,它的重要性在某些情况下甚至超过了概率等式。在证明研究中正确地应用概率不等式,可以更加便捷地得到我们需要的结果。在本论文中,我们将所对概率极限理论(大偏差理论,独立随机变量序列的收敛性两个探究方向)；以及概率不等式等问题进行次线性期望下的探究与证明。在次线性期望下的概率极限理论部分给出了大偏差理论中的"Varadhan积分引理”和"Bryc的逆Varadhan积分引理”在次线性期望空间下的推广；除此之外,还在第五章中给出了次线性期望下的一致可积性的定义,并证明了一致可积性的判定定理；在第二节中给出了次线性期望下的叁种收敛性(拟必然收敛,依容度收敛,平均收敛),并给出了平均收敛与一致可积以及依容度收敛之间的判定定理的证明。在次线性期望下的概率不等式方面,即本论文的第3章中,我们给出了2个涉及到级数的概率不等式在次线性期望下的证明。(本文来源于《景德镇陶瓷学院》期刊2015-04-01）
基于期望的不等式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用Fubini定理,证明了两个独立同分布随机变量和与差绝对值之差的期望的精确表达式,该结论蕴含了[1]的主要结果,并讨论了该等式的一个有趣的等价形式.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于期望的不等式论文参考文献
[1].兰玉婷,张宁.次线性期望下的若干矩不等式[J].应用数学学报.2018
[2].刘继成,任佳刚.一个数学期望不等式的探讨[J].大学数学.2017
[3].张莎莎,寇喜鹏.随机仿射变分不等式的改进期望加权残差法[J].四川大学学报(自然科学版).2017
[4].张莎莎.随机非线性变分不等式的一种改进期望残差方法研究[D].重庆大学.2017
[5].周武,谢川,黄南京.加权期望残差极小化方法求解一类随机拟变分不等式[J].西南民族大学学报(自然科学版).2017
[6].吴娟,胡晓山,廖俊俊.随机变量绝对值的期望不等式[J].大学数学.2016
[7].江龙,陈敏.基于加权g-期望的Jensen不等式,矩不等式与大数定律[J].山东大学学报(理学版).2016
[8].沙明娥.加权期望残差极小化方法求解一类随机混合变分不等式[J].四川师范大学学报(自然科学版).2016
[9].刘明术.数学期望不等式的几个重要推论[J].牡丹江师范学院学报(自然科学版).2015
[10].程羽.次线性期望下的概率极限理论及概率不等式[D].景德镇陶瓷学院.2015
标签：次线性期望; 独立随机变量; Bernstein不等式; Kolmogorov不等式;