【摘 要】
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经典的概率极限理论研究的对象主要是随机变量的部分和的弱收敛性或强收敛性,[18][36]就是这方面的经典文献.随着实践的深入,人们越来越发现,许许多多的实际问题都可以转化为
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经典的概率极限理论研究的对象主要是随机变量的部分和的弱收敛性或强收敛性,[18][36]就是这方面的经典文献.随着实践的深入,人们越来越发现,许许多多的实际问题都可以转化为随机变量的部分和的收敛问题或过程部分和的收敛性问题.这类问题进一步发展就是随机过程的收敛性问题.因此,研究过程的部分和问题,越来越引起人们的注意.设X<,1>(t),X<,2>(t),…,X<,n>(t),…是D[0,1]上的iid的随机元.在历史上,Fisz(1959),Hahn(1978),Bass和Pyke(1985,1987),Jukneviěiené(1985),Paulauskas和Stieve(1990),Bézandry和Fernique(1990,1992),M.Bloznelis和V.Paulauskas(1993,1994)等在一定增量矩的条件下研究了正则化的部分和S<,n>=n<-1/2>∑<,i>=<,1>X<,i>(t)的弱收敛性,其中M.Bloznelis和V.Paulauskas(1994)在iid条件下给出的矩条件是目前为止最佳的.在第一部分中,我们研究过程的弱收敛性.在第二部分中,我们探讨有广泛实际背景的极值理论.
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