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。     

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．     

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。     

渐近对数似然比与一类强偏差定理

引进渐近对数似然比的概念,并利用它来研究相依离散随机变量序列的极限性质.得到了一类用不等式表示的强极限定理,本文称之为强偏定理,其偏差界依赖于.     

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)。     

随机变量序列与指数分布序列的比较及若干强偏差定理

利用对数似然比作为一般非负连续型随机变量序列相对于服从指数分布的独立但不同分布随机变量序列偏差的一种随机性度量，运用鞅理论及分析方法，研究了一类随机变量序列加权和的用不等式表示的极限定理，即强偏差定理。     

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.     

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。     

关于可列齐次马氏链泛函的一个强极限定理

利用鞅差序列的收敛定理,给出了一类关于可列齐次马尔科夫链泛函的强极限定理。     

可列值赌博系统的一个强极限定理

将关于Bernoulli序列赌博策略的一个强极限定理推广到取可列值的任意相依随机变量序列，证明中给出了将条件矩母函数的工具应用于赌博系统强极限定理研究的一种途径．     

关于独立同分布随机序列的若干极限定理

利用Borel-Cantelli引理与概率论极限理论中的纯分析方法,给出了独立同分布随机序列滑动平均的熵定理和中心极限定理。概率论中关于独立同分布的经典结果—渐近均分性定理以及中心极限定理是本文的推论。     

关于赌博系统的一个强极限

利用条件概率将关于Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ序列赌博系统的一个强极限定理推广到任意相依离散随机变量序列的情况。此外,通过允许选择函数在一个区间中取值,推广了随机选择的概念。     

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。     

关于随机选择系统的Shannon-McMillan定理

将随机选择的概念引入Shannon-McMillan定理的研究，给出了离散无记忆信源关于随机选择系统的几乎必然Shannon—McMillan型定理，证明中给出了将测度的网微分法应用于强极限定理研究的一种途径.     

关于Weibull分布的一个强极限定理

利用几乎处处收敛的上鞅 ,结合分析方法 ,得到了具有Weibull分布的独立随机变量序列的一个强极限定理。     

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。