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概率论设置中的线性。 (英语) Zbl 1383.46022号

作者考虑了概率论中的一些经典(反例)示例,并研究了获得线性相关结果的可能程度。因此,例如,作者回忆说,存在一个使用概率空间\((\Omega,\mathcal F,\mathcal P)\上定义的马尔可夫链\(\{X_n:n\in\mathbb n\}\)构造的鞅,使得\((X_n(\Omega))_n\)对每个\(\Omega\in\Omega\)与\(E[|X_n|]_n\to\infty\)与\(n\)收敛(参见,例如[R.B.灰分真实分析和概率。纽约州纽约市:学术出版社(1972;Zbl 1381.28001号)]). 在这里,作者证明了具有\(E[|X_n|]_n\to\infty\)的随机变量\(\{X_n\;:\;n\in\mathbb n\}\)的收敛序列集是可线性的(即,该集与\(0\)一起包含无限维向量空间)。在其他结果中,证明了以下几点。
定理。考虑概率空间((mathbb R^+,mathcal B(mathbbR^+),lambda),其中,(mathcal B\)表示Borel集,(lambda\)表示Lebesgue测度。那么具有有限期望值的无界随机变量集(f:\mathbb R\to\mathbbR)是可代数的。(也就是说,这个集合与\(0\)一起包含一个无限生成的代数。)也:
定理。给定一个概率空间((Omega,mathcal F,mathcal P),相互独立的随机变量序列集(X_n:n\inmathbb n})的平均值为零,这样(|frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_i|\)发散到(infty)几乎可以确定是线性的。

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46E30型 可测函数空间(L^p-空间、Orlicz空间、Köthe函数空间、Lorentz空间、重排不变空间、理想空间等)
60F99型 概率论中的极限定理
15A03号 向量空间,线性相关性,秩,线性
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