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關(guān)于非齊次樹指標(biāo)馬氏鏈隨機(jī)矩陣的一個(gè)強(qiáng)偏差定理

2023-01-07 07:19金少華王麗君譚彥華
關(guān)鍵詞:二叉樹馬氏定律

金少華,王麗君,譚彥華

(河北工業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,天津 300401)

0 引言

強(qiáng)偏差定理一直是國際概率論界研究的中心課題之一,對(duì)強(qiáng)偏差定理的研究不僅對(duì)概率論與隨機(jī)過程自身的發(fā)展很有意義,而且在統(tǒng)計(jì)學(xué)中統(tǒng)計(jì)量的分析及排隊(duì)論的逼近理論中有廣泛應(yīng)用。樹模型近年來已引起物理學(xué)、概率論及信息論界的廣泛興趣。樹指標(biāo)隨機(jī)過程已成為近年來發(fā)展起來的概率論的研究方向之一??茖W(xué)家在研究桿狀菌的分裂時(shí),總結(jié)出桿狀菌分裂的規(guī)律,即一個(gè)桿狀菌在分裂時(shí),從中間斷開,這樣就分裂成兩個(gè)新桿狀菌,這兩個(gè)新的桿狀菌為原來?xiàng)U狀菌的后代。如果把每一次分裂中的桿狀菌看成一個(gè)頂點(diǎn),那么桿狀菌的分裂過程就可以抽象為一個(gè)二叉樹結(jié)構(gòu)。如果桿狀菌分裂時(shí)受到周邊環(huán)境的影響,這樣桿狀菌的分裂過程就可以抽象為一個(gè)隨機(jī)環(huán)境中的二叉樹模型,因此研究隨機(jī)環(huán)境中樹指標(biāo)隨機(jī)過程不僅具有理論意義,更具有應(yīng)用價(jià)值[1]。文獻(xiàn)[2]首先研究給出了二叉樹有限狀態(tài)分枝馬氏鏈的隨機(jī)序偶出現(xiàn)頻率的強(qiáng)大數(shù)定律,之后研究給出了二叉樹有限狀態(tài)分枝馬氏鏈函數(shù)的強(qiáng)大數(shù)定律,作為推論給出了二叉樹有限狀態(tài)分枝馬氏鏈的Shannon-McMillan定理。Shi Zhiyan等[3]給出了m根Cayley樹上m階漸近奇偶馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律。Huang Huilin等[4]研究給出了2根Cayley樹上二重循環(huán)馬氏鏈的漸近均分性。Tang Ying等[5]給出了齊次樹指標(biāo)漸近奇偶馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律,并通過一個(gè)例子說明了所得結(jié)果的重要性。劉建國等[6]利用二元函數(shù)延遲平均的強(qiáng)極限定理和條件期望的平滑性,給出了可列馬氏鏈狀態(tài)出現(xiàn)頻率延遲平均的強(qiáng)大數(shù)定律。文獻(xiàn)[7]研究給出了齊次樹指標(biāo)馬氏環(huán)境中的馬爾科夫鏈的Shannon-McMillan定理。楊潔等[8]研究給出了關(guān)于齊次樹指標(biāo)馬氏鏈的廣義熵遍歷定理。文獻(xiàn)[9]研究給出了樹指標(biāo)馬氏雙鏈的Shannon-McMillan定理。文獻(xiàn)[10]給出了連續(xù)狀態(tài)非齊次馬氏鏈多元函數(shù)的強(qiáng)大數(shù)定律。Yang Jie等[11]給出了非齊次馬氏鏈廣義樣本相對(duì)熵的強(qiáng)大數(shù)定律。Shi Zhiyan等[12]給出了隨機(jī)環(huán)境中Cayley樹指標(biāo)馬氏鏈的Shannon-McMillan定理。文獻(xiàn)[13]給出了馬氏環(huán)境中樹指標(biāo)馬氏鏈隨機(jī)轉(zhuǎn)移概率調(diào)和平均的強(qiáng)極限性質(zhì)。文獻(xiàn)[14]給出了2個(gè)漸近循環(huán)馬爾科夫鏈之間相對(duì)熵密度率的強(qiáng)極限定理。文獻(xiàn)[15]給出了關(guān)于樹上m重非齊次馬氏信源的一個(gè)小偏差定理。本文通過引入滑動(dòng)相對(duì)熵的概念,研究給出了關(guān)于非齊次樹指標(biāo)馬氏鏈的一個(gè)強(qiáng)偏差定理。

1 基本概念

設(shè){Nn,n≥1}是一列正整數(shù)集,T是一個(gè)具有根頂點(diǎn)O的無限樹,如果T的第n(n≥0)層上的每個(gè)頂點(diǎn)均與第n+1層上的Nn+1個(gè)頂點(diǎn)相鄰,則稱T為廣義Bethe樹或廣義Cayley樹。特別地,若對(duì)非負(fù)整數(shù)集N,用模m的同余關(guān)系對(duì)其進(jìn)行分類得到如下模m的剩余類:

當(dāng)n∈(i)時(shí),令Nn+1∈αi(αi均為正整數(shù)且不同時(shí)為1),i=0,1,2,…,m-1,就得到了一類特殊的非齊次樹Tα0,α1,…,αm-1。以下恒以T表示樹Tα0,α1,…,αm-1,以S(t)表示頂點(diǎn)t的所有子代的子圖,Ln表示第n(n≥0)層上所有頂點(diǎn)的子圖。

定義1設(shè){Ω,F,P}為一概率空間,{Xσ,σ∈T}為定義在該概率空間上并于字母集S={1 ,2,…,m}上取值的隨機(jī)變量族,設(shè)

是S上一概率分布,而

是定義在S2上的隨機(jī)矩陣列,如果?t,si∈T滿足si∧t≤1≤i≤n,有

并且

則稱{Xσ,σ∈T}為具有初始分布(1)與轉(zhuǎn)移矩陣列(2)的在S上取值的樹指標(biāo)非齊次馬氏鏈。則其聯(lián)合分布為

設(shè)Q是可測(cè)空間(Ω,F)上另一概率測(cè)度,且隨機(jī)變量關(guān)于Q獨(dú)立,即存在S上的一列分布

設(shè){al,l≥1}是一單調(diào)不減的非負(fù)整數(shù)數(shù)列,令

定義2設(shè){Xσ,σ∈T}為具有初始分布(1)與轉(zhuǎn)移矩陣列(2)的在S上取值的樹指標(biāo)非齊次馬氏鏈,式(4)是給定的一列S上的分布。則稱

分別為{Xσ,σ∈T}相對(duì)于獨(dú)立測(cè)度Q的滑動(dòng)似然比和滑動(dòng)相對(duì)熵。

2 強(qiáng)偏差定理

引理1設(shè){Xσ,σ∈T}是如前定義的樹T上的非齊次馬氏鏈,如前定義。設(shè),對(duì)一切n≥1,取λξn,k使得

證由式(3),有

由式(10),有

由式(12)和式(13),有

定理1設(shè){Xσ,σ∈T}為具有初始分布(1)與轉(zhuǎn)移矩陣列(2)的在S上取值的樹指標(biāo)非齊次馬氏鏈。pξn,k,λξn,k,Rn(ω)及R(ω)均如前定義。設(shè)k∈S,Sξal,n(k,ω)表示Xξal+1,Xξal+2,…,Xξal+n中狀態(tài)k出現(xiàn)的次數(shù),c為一非負(fù)常數(shù),令

證由引理1及Doob鞅收斂定理知,存在集合A(λ),P(A(λ))=1,使得

則由式(19)和式(20)有

由式(21)有

當(dāng)λ>1時(shí),將式(22)兩端同除以lnλ,有

由式(23)與上極限的性質(zhì)

及不等式

當(dāng)c>0時(shí),函數(shù)在處取得最小值,于是有

當(dāng)c=0時(shí),取正有理數(shù)λi(i=1,2,…),使得λi→1+(i→+∞),并令,則對(duì)一切自然數(shù)i,由式(24),有

因?yàn)镻(A*)=1,故由式(26)及式(27)知式(17)成立。

當(dāng)0<λ<1時(shí),將式(22)兩端同除以lnλ,得

利用下極限的性質(zhì)

及不等式

由式(28)有

當(dāng)c>0時(shí),函數(shù)在處取得最大值,于是有

當(dāng)c=0時(shí),取正有理數(shù)λi(i=1,2,…),使得λi→1-(i→∞),并令,則對(duì)一切自然數(shù)i,由式(29),有

因?yàn)镻(A*)=1,故由式(31)及式(32)知式(18)成立。

推論1設(shè){Xσ,σ∈T}為具有初始分布(1)與轉(zhuǎn)移矩陣列(2)的在S上取值的樹指標(biāo)非齊次馬氏鏈。pξn,k,λξn,k,Rn(ω)及R(ω)均如前定義。設(shè)k∈S,Sξal,n(k,ω)表示Xξal+1,Xξal+2,…,Xξal+n中狀態(tài)k出現(xiàn)的次數(shù),令H(0)是滿足下面條件(33)式和(34)式的點(diǎn)ω的集合:

證在式(17)和式(18)中令c=0,即得式(35)成立。

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