RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 2013, том 155, книга 2, страницы 33–43 (Mi uzku1195)  

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Оценка скорости сходимости в многомерной предельной теореме для эндоморфизмов евклидова пространства

Ф. Г. Габбасовa, В. Т. Дубровинb

a Казанский государственный архитектурно-строительный университет, г. Казань, Россия
b Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, Россия

Аннотация: Пусть $W$ – невырожденная целочисленная квадратная матрица $d$-го порядка такая, что $|{\mathrm{det}  } W|>1$; $f_i(x)$ – заданные на единичном гиперкубе в $R^{  d}$ вещественнозначные периодические по каждому аргументу липшиц-непрерывные функции. Рассматриваются $m$-мерные векторы $(f_1(xW^k),\ldots,f_m(xW^k)), $ $k=1,2,\ldots$. Получена оценка порядка $O(n^{\varepsilon- 1/2})$, $\varepsilon$ — сколь угодно малое число, для расстояния между распределением нормированной суммы этих векторов и нормальным распределением на всех измеримых выпуклых множествах из $R^m$.

Ключевые слова: эндоморфизмы, предельная теорема, скорость сходимости.

Полный текст: PDF файл (279 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл
Тип публикации: Статья
УДК: 519.21
Поступила в редакцию: 24.03.2013

Образец цитирования: Ф. Г. Габбасов, В. Т. Дубровин, “Оценка скорости сходимости в многомерной предельной теореме для эндоморфизмов евклидова пространства”, Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 155, № 2, Изд-во Казанского ун-та, Казань, 2013, 33–43

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GabDub13}
\by Ф.~Г.~Габбасов, В.~Т.~Дубровин
\paper Оценка скорости сходимости в~многомерной предельной теореме для~эндоморфизмов евклидова пространства
\serial Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки
\yr 2013
\vol 155
\issue 2
\pages 33--43
\publ Изд-во Казанского ун-та
\publaddr Казань
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/uzku1195}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/uzku1195
  • http://mi.mathnet.ru/rus/uzku/v155/i2/p33

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Ф. Г. Габбасов, В. Т. Дубровин, “Многомерная предельная теорема о больших уклонениях для эндоморфизмов евклидова пространства”, Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 156, № 2, Изд-во Казанского ун-та, Казань, 2014, 16–24  mathnet
    2. Ф. Г. Габбасов, В. Т. Дубровин, В. С. Кугураков, “О многомерной предельной теореме для эндоморфизмов евклидова пространства”, Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 157, № 1, Изд-во Казанского ун-та, Казань, 2015, 25–34  mathnet  elib
    3. F. G. Gabbasov, V. T. Dubrovin, M. S. Fadeeva, “On the estimation of the convergence rate in the multidimentional limit theorem for the sum of weakly dependent random variables functions”, Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 160, № 2, Изд-во Казанского ун-та, Казань, 2018, 266–274  mathnet  isi [V. T. Dubrovin, F. G. Gabbasov, M. S. Fadeeva, “On the Estimation of the Convergence Rate in the Multidimentional Limit Theorem For the Sum of Weakly Dependent Random Variables Functions”, Uchenye Zap. Kazan. Univ.-Ser. Fiz.-Mat. Nauki, 160:2 (2018), 266–274  mathnet  mathscinet  isi]
  • Ученые записки Казанского университета. Серия Физико-математические науки
    Просмотров:
    Эта страница:129
    Полный текст:40
    Литература:40
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020