Skorokhod 表示（定理）：概率论/随机过程中的一个重要结果，通常指Skorokhod 表示定理：在适当条件下（常见于可分度量空间的弱收敛），如果一列随机变量（或随机元素）的分布弱收敛到某个极限分布，那么可以在同一个概率空间上构造一组具有相同分布的“版本”，使它们几乎处处收敛（a.s. 收敛）到极限随机变量。
（不同教材会给出不同版本；例如在某些空间上会用到 Skorokhod space \(D[0,1]\) 与 J1 拓扑 的相关表述。）
/ˈskɔːrəkɔːd ˌrɛprɪzɛnˈteɪʃən/
The Skorokhod representation lets us assume almost sure convergence on a new probability space.
Skorokhod 表示让我们可以在一个新的概率空间上把弱收敛“转化”为几乎处处收敛来处理。
Using a Skorokhod representation, we construct processes with the same laws so that \(X_n \to X\) almost surely, which simplifies the limit argument in the proof.
借助 Skorokhod 表示，我们构造出分布相同的一组过程，使得 \(X_n \to X\) 几乎处处成立，从而简化证明中的极限论证。
Skorokhod 源自乌克兰/俄语姓氏（常见音译为“斯科罗霍德”），来自数学家 A. V. Skorokhod（20 世纪概率论与随机过程领域的重要人物）。representation 来自拉丁语词根 *re-*（再）+ praesentare（呈现），在数学语境里常译作“表示/表述/构造”，强调“在另一个空间中给出等价的实现（版本）”。
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