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Enregistrement W1923061459 · doi:10.1515/gmj.2001.377

On Convergence of Series of Random Elements via Maximal Moment Relations with Applications to Martingale Convergence and to Convergence of Series with <i>p</i>-Orthogonal Summands

2001· article· en· W1923061459 sur OpenAlexaff
Andrew Rosalsky, Andrei Volodin

Notice bibliographique

RevueGeorgian Mathematical Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbability and Risk Models
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsMartingale (probability theory)Banach spaceMartingale difference sequenceSequence (biology)Pure mathematicsWeak convergenceUnconditional convergenceRate of convergenceSeries (stratigraphy)Type (biology)Discrete mathematicsMathematical analysisApplied mathematicsCompact convergenceKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rate of convergence for an almost surely convergent series of Banach space valued random elements is studied in this paper. As special cases of the main result, known results are obtained for a sequence of independent random elements in a Rademacher type p Banach space, and new results are obtained for a martingale difference sequence of random elements in a martingale type p Banach space and for a p-orthogonal sequence of random elements in a Rademacher type p Banach space. The current work generalizes, simplifies, and unifies some of the recent results of Nam and Rosalsky [Teor. Īmovīr. ta Mat. Statist. 52: 120–131, 1995] and Rosalsky and Rosenblatt [Bull. Inst. Math. Acad. Sinica 11: 185–208, 1983, Nonlinear Anal. 30: 4237–4248, 1997].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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