学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

随机环境中依赖年龄分枝过程

作 者: 吴庆平
导 师: 李应求
学 校: 长沙理工大学
专 业: 概率论和数理统计
关键词: 依赖年龄分枝过程 随机环境 爆炸问题
分类号: O211.65
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 19次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


Bellman-Harris模型是连续时间分枝过程中的一个重要模型,在生物学、人口学、物理学等诸多领域都具有广泛的应用.截至到目前,该模型已经取得了丰富的成果.该模型中不同代的不同个体全部遵循相同的概率分布率而独立地繁衍后代,且它们的寿命具有共同的分布,这种时齐性的假设给数学处理和实际模型的简化带来了极大的方便,但由于自然界中的增殖繁衍过程大多受到个体间的相互作用以及其他因素影响而具有某种相互依赖的关系,因而使得Bellman-Harris模型在应用上受到一定的限制.为此导师李应求教授改进了Bellman-Harris模型,提出了随机环境中依赖年龄分枝过程,此时Bellman-Harris模型成了新模型的一个特例,随机环境中依赖年龄分枝过程的提出在某种意义下弥补了Bellman-Harris模型中的时齐性假设而造成应用上有局限性的不足.导师李应求教授把Bellman-Harris模型中的很多结论推广到了新模型中.本文在导师的基础上,探讨了新模型中的{Z(x,t)}t≥0过程和{Z(t)}t≥0过程中的爆炸问题(其中Z(t)表示t时刻存活的粒子总数,Z(x,t)表示t时刻存活且年龄小于等于x的粒子总数),也将Bellman-Harris模型中的相关结论推广到了新模型中.

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
第一章 前言  8-16
  1.1 课题背景与发展概况  8-11
    1.1.1 确定环境情形  8-9
    1.1.2 随机环境中 G-W 过程  9-10
    1.1.3 随机环境情形  10-11
  1.2 本文的主要结果  11-16
第二章 {Z ( x, t )}_(t ≥0) 过程的相关性质  16-30
  2.1 引言与定义  16-17
  2.2 条件概率母函数的性质  17-19
  2.3 收敛到条件概率母函数的序列实例  19-22
    2.3.1 收敛序列 (Φ~ n0)  19-21
    2.3.2 收敛序列 Φ~n(1)  21
    2.3.3 收敛序列 (Φ~n (sJ(x-t )+1-J (x-t)))  21-22
  2.4 灭绝概率  22-24
  2.5 条件均值和均值  24-27
  2.6 条件均值的极限性质  27-30
第三章 爆炸问题  30-39
  3.1 引言与定义  30-31
  3.2 函数φ的性质  31-34
  3.3 爆炸的判定定理  34-35
  3.4 爆炸的存在定理  35-37
  3.5 爆炸的比较定理  37-39
第四章 今后的工作设想  39-40
参考文献  40-44
致谢  44-45
附录(攻读学位期间发表的论文.)  45

相似论文

  1. 随机环境下风险模型破产概率及复杂网络中的随机过程,F840
  2. 随机环境中分枝过程的若干问题的研究,O211.65
  3. 伴有移民的下临界独立同分布环境两性G-W分枝过程的极限行为,O211.4
  4. 随机环境中控制两性Galton-Watson分枝过程,O211.65
  5. 依赖人口数的两性G-W分枝过程,O211.65
  6. 随机环境下复合二项过程保险模型的破产概率,F840
  7. 随机环境下物流服务供应链分包合同策略研究,F274
  8. 随机环境中生灭过程及其极限性质,O211.62
  9. 关于随机环境中马氏链的弱常返性等若干问题的研究,O211.67
  10. 随机环境中一维紧邻随机游动的极限性质,O211.6
  11. 随机环境中马氏链的状态分类、大数定律与遍历理论,O211.6
  12. 关于随机环境中可数马氏链的位势问题,O211.62
  13. 随机环境中的马氏链,O211.62
  14. 随机环境中下临界分枝过程中的一些极限定理,O211.4
  15. 下临界分枝过程的界,O211.6
  16. 随机环境中下临界分枝过程的灭绝时,O211.6
  17. 关于绕积马氏链中若干问题的研究,O211.62
  18. 随机环境中一维随机游动的一些研究,O211.6
  19. 随机环境中马氏链的直接收敛及遍历定理,O211.6
  20. 随机环境中的随机游动的极限性质,O211.6
  21. 随机环境下的期权定价,F224

中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论) > 随机过程 > 分支过程
© 2012 www.xueweilunwen.com