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非线性概率论中的若干极限定理

中文摘要第1-17页
英文摘要第17-30页
第一章 非线性概率空间简介及相关收敛性质第30-56页
   ·非线性概率空间第30-37页
     ·上-下概率与上-下期望第30-31页
     ·次线性期望第31-33页
     ·Choquet期望第33-35页
     ·BSDE与g-期望第35-37页
   ·非线性概率空间中随机变量列的收敛性第37-56页
     ·拟必然收敛及相关性质第38-42页
     ·Kolmogorov不等式及其应用第42-46页
     ·Rademacher不等式及随机变量列的收敛性第46-56页
第二章 渐近负相关随机变量的Rosenthal不等式第56-69页
   ·前言第56-57页
   ·渐近负相关随机变量及相关引理第57-61页
   ·Rosenthal不等式第61-67页
   ·Rosenthal不等式的应用第67-69页
第三章 上概率下的加权大数定律第69-89页
   ·前言第69-70页
   ·垂直独立与相关引理第70-73页
   ·上概率下的加权大数定律第73-84页
   ·加权大数定律的应用第84-89页
     ·随机变量序列的稳定性第84-85页
     ·不变原理第85-86页
     ·负相关随机变量的Marcinkiewicz-Zygmund型大数定律第86-89页
第四章 卷积独立随机变量的相关性质第89-100页
   ·卷积独立概念及基本性质第89-90页
   ·卷积独立随机变量的极限定理第90-95页
   ·卷积独立下的Borel-Cantelli引理第95-100页
第五章 次线性期望下的中心极限定理第100-114页
   ·前言第100-101页
   ·G-正态分布及相关引理第101-103页
   ·中心极限定理第103-114页
第六章 上集值概率及上模糊集值概率下的大数定律第114-134页
   ·前言第114-115页
   ·上集值概率及相关性质第115-124页
   ·上集值概率下的强大数定律第124-127页
   ·上模糊集值概率下的大数定律第127-134页
参考文献第134-143页
博士在读期间完成论文情况第143-144页
致谢第144-146页
学位论文评阅及答辩情况表第146页

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