指数分布对任意非负连续型随机变量的逼近

利用指数型分布类研究相依连续型非负随机变量序列的极限性质，得到一类强偏差定理，即用不等式表示的一类强极限定理，证明中提出了将似然比和Laplace变换应用于强极限定理研究的一种方法。     

连续型随机变量的一类强律与Laplace变换方法

研究了相依连续型非负随机变量序列的极限性质,利用似然比的概念和Laplace变换方法得到了一类强偏差定理,即用不等式表示的一类强极限定理．     

一类随机偏差定理

利用对数似然比的概念研究非负整值相依随机变量序列的极限性质，得到一类随机偏差定理，即用不等式表示的一类强极限定理，其偏差界语依赖于样本点证明中提出了将母函数的工具应用于强极限定理研究的一种途径。     

有界值赌博系统的强极限定理

在刘文教授所创的分析方法基础上,结合公平赌博系统的知识通过构造收敛鞅,讨论了取值于[0,]的有界随机变量公平赌博系统的强极限定理.作为推论,讨论二值赌博系统的强极限定理.     

非负整值随机变量序列的一类强偏差定理

利用上鞅的性质，研究似然比rn与ψn之间的若干极限关系，得到了一类用不等式表示的强极限定理(称之为强偏差定理)，其偏差界依赖样本点。     

关于次高斯随机序列的一类强偏差定理

讨论次高斯随机序列部分和的极限性质,引入相对熵的概念,利用似然比极限性质并与分析方法相结合,推广了关于次高斯随机序列已有的强极限定理,并给出了用不等式表示的一类关于次高斯随机序列的强极限定理,即强偏差定理。     

关于任意信源的一类强偏差定理

设{Xn，n≥0)是字母集为S={1，2，…，m)的任意信源，其联合分布为p(x1,…，xn),利用相对于非齐次马氏信源熵密度偏差的概念，研究任意离散信源的极限性质，得到了一类用不等式表示的强极限定理(称之为强偏差定理)。     

树上随机过程的强极限定理

研究了树上任意随机过程的强极限定理,所得的结果推广了树上可列非齐次马氏链的极限定理。     

可控制随机变量序列的强极限定理

建立可控制随机变量序列的一个强极限定理,其方法是通过构造适当的鞅,然后利用鞅收敛定理进行证明。Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ强大数定律是结果的一个特例。     

关于可列非齐次马氏泛函的一类强偏差定理

引入样本相对熵率作为任意随机变量序列相对于可列非齐次马氏链的强偏差的一种度量来研究任意随机变量序列的极限性质,同时引入了一种全新的概率研究方法--分析法,得到了一类用不等式表示的强极限定理,即强偏差定理.     

连续信源与无记忆Gaussian信源的比较及若干强偏差定理

引入相对熵密度偏差作为一般连续信源相对无记忆Ｇａｕｓｓｉａｎ信源的偏差的一种随机性度量,利用似然比构造几乎处处收敛的上鞅,结合文献「１,４」中提出的分析方法,得到了任意连续型随机变量序列平方和的一类强偏差定理,其中包含连续信源相对熵密度的若干极限定理。     

局部次高斯随机序列算术平均的强偏差定理

利用相对熵的概念及分析方法,研究局部次高斯随机序列部分和的极限性质,推广了关于局部次高斯随机序列已有的强极限定理,并给出了用不等式表示的一类关于局部次高斯随机序列部分和算术平均的强极限定理。     

非齐次隐Markov模型随机变换的强极限定理

利用鞅差序列的收敛定理,研究了非齐次隐Markov模型三元泛函变换的强极限定理,作为推论,得到了非齐次隐Markov模型随机选择与随机公平比的若干极限定理。     

二重非齐次马氏链随机变换的一个强极限定理

将赌博系统的随机变换概念推广到二重马氏链情形，利用鞅方法，研究二重非齐次马氏链函数的强极限定理，作为推论得到二重马氏随机选择的若干强极限定理。     

相依随机序列滑动平均的若干极限定理

基于服从指数分布的独立随机变量序列,构造带参数的滑动似然比,给出任意随机序列的用不等式表示的强极限定理,即小偏差定理。所得结果推广了已有结论。