导读:本文包含了分枝过程论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分枝,过程,偏差,微分方程,定理,移民,两性。
分枝过程论文文献综述
任敏,张光辉[1]（2019）在《随机环境中具有随机控制函数两性分枝过程》一文中研究指出主要讨论随机环境中具有随机控制函数的两性分枝过程,首先引入两性分枝过程的每个配对单元的条件均值增长率,讨论该条件均值增长率的性质,随着代数的增长条件均值的增长率的上、下界相互逼近,给出该两性分枝过程条件均值的上、下界.然后,利用Doob收敛定理、鞅收敛定理研究了两性分枝过程由此上、下界规范化后的极限性质,利用Fatou引理、控制收敛定理给出了几乎处处收敛和L1-收敛到非退化到0的随机变量的条件.(本文来源于《菏泽学院学报》期刊2019年05期）
[2]（2019）在《捷克研究发酵香肠加工和贮藏过程中的鸟分枝杆菌副结核亚种》一文中研究指出鸟分枝杆菌副结核亚种(Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis,MAP)是影响家畜和野生反刍动物健康和生产性能的副结核杆菌病(Johne’s disease)的病原。然而,在家猪等非反刍动物的组织中也发现了MAP,这是一个潜在的公共卫生问题。MAP可以存在于感染动物的粪便、乳液、肌肉和其他组织中,但可以不显现副结核或可见病变的临床征象。因此,兽医通过对肉的检验无法对受感染的动物进行区分,而且目前还没(本文来源于《肉类研究》期刊2019年06期）
张惠莉[3]（2019）在《随机指标分枝过程的正态逼近》一文中研究指出随机环境中的分枝过程(BPRE)是国内外概率论界研究的热点之一,其在生物学、物理学、工程学、经济学等领域中都有广泛的应用.通常,受所处空间各种因素的影响,粒子所处环境也在不断变化,所以较经典分枝过程而言,随机环境中中的分枝过程更能准确刻画粒子的变化规律.本文所研究的Poisson随机指标分枝过程(PRIBP)本质上也是BPRE.在分枝过程的研究中,分枝律的均值m的估计是重点内容之一,其中最重要的一种估计是Lotka-Nagacv估计.估计量与m之间的误差有多大是我们关心的主要问题.衡量误差的主要工具有正态偏差、大偏差及中偏差等.本文主要关注正态偏差结果.关于经典分枝过程的Lotka-Nagaev估计,常数值偏差时,Nagaev在1967年得到的极限分布为非正态,随机偏差时,Dion在1974年得到的极限分布为正态分布,Heyde在1971年得到了Berry-Esseen估计.后来由Gao和Hu在2012年得到了随机环境中的分枝过程的Lotka-Nagaev估计的Berry-Esseen估计及 LIL.本文考虑更一般的PRIBP的Lotka-Nagaev估计的正态偏差.文章的结构安排如下:在第一章中,我们简要地介绍了关于经典的Galton-Watson分枝过程的基础知识及Lotka-Nagaev估计的正态偏差的研究进展,然后给出了本文的主要结果.在第二章中,我们研究了 PRIBP的Lotka-Nagaev估计的二阶矩的衰减速度,并考虑以固定序列正则化后Lotka-Nagaev估计的渐近分布,其中二阶矩的衰减速度在求渐近分布的过程中起了关键作用.在第叁章中,我们研究了 PRIBP的Lotka-N agaev估计的渐近正态性以及Berry-Esseen估计,其中PRIBP的调和矩在计算Berry-Esseen估计时至关重要.最后,在第四章中利用本方法,进一步研究了 PRIBP产生的鞅过程的渐近分布,并给出了近期要进一步研究的内容.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2019-06-12）
邱丽娜[4]（2019）在《随机指标分枝过程Lotka-Nagaev估计的大偏差》一文中研究指出随机环境中的分枝过程(BPRE)是国内外概率论界研究的热点之一,其在生物学、物理学、工程学、经济学等领域中都有广泛的应用.通常,受所处空间各种因素的影响,粒子所处环境也在不断变化,所以较经典分枝过程而言,随机环境中的分枝过程更能准确刻画粒子的变化规律.本文所研究的随机指标分枝过程(RIBIP)本质上也是BPRE.在分枝过程的研究中,分枝律的均值m的估计是重点内容之一,其中最重要的一种估计是Lotka-Nagaev估计.估计量与m之间的误差有多大是我们关心的主要问题.衡量误差的主要工具有渐近分布、大偏差及中偏差等.本文主要关注大偏差与中偏差结果.经典分枝过程的Lotka-Nagaev估计的大偏差由Athreya在1994年得到.这一结果由Ney和Vidyashankar于2003年推广到一般情形(包括重尾情形).Fleischmann和Wachtel在2008年得到了此估计的中偏差结果.BPRE的Lotka-Nagaev估计的大偏差由Grama,Liu和Miqueu在2017年得到,其中偏差还未见有文献涉及.Wu于2012年研究了 Poisson RIBP的Lotka-Nagaev估计的大偏差.本文考虑更一般的更新RIBP的Lotka-Nagaev估计的大偏差与中偏差问题.本文以更新过程的指数矩的收敛速度及更新过程的大偏差来研究更新RIBP的Lotka-N agaev估计的大偏差与中偏差问题.文章的结构安排如下:在第一章中,我们简要地介绍了关于经典的Galton-Watson分枝过程的基础知识及Lotka-Nagaev估计的大偏差与中偏差问题的研究进展.然后介绍了 RIBP并且给出了本文的主要结果.更新过程的指数矩和大偏差是研究更新R.IBP的重要工具,我们在第二章中介绍这些结果的详细内容并由此得到了更新RIBP的调和矩的收敛速度.紧接着,在第叁章中我们研究了更新RIBP的Lotka-Nagaev估计的大偏差.分别讨论了分枝律为轻尾和重尾情形的详细结论.在第四章中我们给出了更新RIBP的Lotka-Nagaev估计的中偏差结果.我们以分枝过程的Schroder指数为重要指标分四种情形讨论了估计量与m的中偏差概率的收敛速度.最后,在第五章中我们对本文进行了总结并给出了今后的工作展望.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2019-06-12）
王敏[5]（2019）在《随机指标分枝过程的鞅收敛的大偏差》一文中研究指出随机环境中的分枝过程(BPRE)是近年来国际上在随机过程研究中的前沿课题之一,极限理论则是概率论中一向受重视的研究课题.因此.随机环境中分枝过程的极限理论是一个非常有意义的课题.本文所研究的随机指标分枝过程(RIBP)本质上也是BPRE.本文以Poisson过程的指数矩的收敛速度及Poisson过程的大偏差来研究Poisson RIBP的鞅收敛的大偏差与中偏差问题.全文共分为五章:第一章,我们首先介绍了关于经典的G alton-Watson分枝过程和BPRE的研究背景和发展现状;其次我们介绍了关于鞅收敛的大偏差与中偏差问题;最后我们给出了本文的主要结果.第二章是预备知识,主要介绍了后文需要用到的定义和性质.Poisson过程的指数矩和大偏差原理是研究Poisson RIBP的重要工具,我们将介绍这些结果的详细内容以及由此得到Poisson RIBP的调和矩的收敛速度.第叁章是鞅收敛的大偏差,我们研究了 Poisson RIBP的鞅收敛的大偏差问题,分别在分枝律为轻尾和重尾两种情形下得到了(WNt-W)/WNt的大偏差原理.第四章是鞅收敛的中偏差,我们给出了Poisson RIBP的鞅收敛的中偏差结果.我们以分枝过程的Schroder指数为重要指标分四种情形讨论了WNt与W的中偏差概率的收敛速度.第五章是总结与展望,下一步的主要工作为解决随机指标为更新过程时鞅收敛的大偏差问题.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2019-06-12）
杨叙,宗国纬[6]（2019）在《平稳分枝超Lévy过程是一个随机偏微分方程的轨道唯一解》一文中研究指出本文证明平稳(stable)分枝超Lévy过程的密度在一定条件下是如下随机偏微分方程的轨道唯一解:?/?tX_t(x)=AX_t(x)+bX_t(x)+X_(t-)(x)α/1■_t(x), t> 0, x∈R,其中A是超Lévy过程底运动的生成元,α∈(1, 2)和b∈R是常数,{■_t(x):t≥0, x∈R}是一个无负跳的单边的α-平稳噪声.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年04期）
李培森,杨叙,周晓文[7]（2019）在《一类连续状态非线性分枝过程的离散逼近》一文中研究指出本文考虑一类连续状态非线性分枝过程.直观上,这是一类带竞争且分枝速率与状态相依的连续状态分枝过程.我们可以用由Brown运动和Poisson随机测度驱动的随机微分方程的解来构造该类过程.本文的主要结果是构造一列离散状态Markov链,并在较弱的条件下,通过胎紧性结论以及构造无穷维乘积空间上的收敛序列的方法证明其在轨道空间上弱收敛于上述连续状态的非线性分枝过程.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年03期）
张梅[8]（2019）在《带移民分枝过程的极限定理》一文中研究指出本文介绍带移民分枝过程极限性质的部分文献,分为下临界、临界和上临界叁种情形;同时介绍了作者及合作者的一些最新研究进展,包括带移民临界分枝过程的大偏差和上偏差、带移民上临界分枝过程的调和矩以及大偏差和下偏差等.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年03期）
李增沪,张卫[9]（2019）在《带有相依移民的连续状态分枝过程》一文中研究指出通过求解由轨道空间上的Poisson随机测度驱动的随机积分方程,对于满足Yamada-Watanabe型条件的移民速度函数,本文给出了带相依移民连续状态分枝过程的构造.此构造改进了Dawson和Li (2003)、Fu和Li (2004)和Li (2011)等在Lipschitz条件下的结果.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年03期）
赵玲,彭朝晖,周远正[10]（2018）在《随机环境中两性分枝过程L~2-收敛的判别准则》一文中研究指出在随机环境中两性分枝过程L~1-收敛的对数判别准则的基础上,以条件均值增长率的上确界作为规范化因子,令{ε_k (ξ_n)}和{σ_k (ξ_n)}为非增长序列,当k≥k_0时,给出了W_n→WL~2的必要条件sum from k=0 to ∞ k~(-1)σ_k (ξ_n)<∞,同时求出了在一定条件下,当k≥1时,{W_n;n∈N}依L~2-收敛到非退化到的随机变量W的充分条件是sum from k=0 to ∞ k~(-1)σ_k (ξ_n)<∞和sum from k=0 to ∞ k~(-1)ε_k (ξ_n)<∞。(本文来源于《湖南文理学院学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
分枝过程论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
鸟分枝杆菌副结核亚种(Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis,MAP)是影响家畜和野生反刍动物健康和生产性能的副结核杆菌病(Johne’s disease)的病原。然而,在家猪等非反刍动物的组织中也发现了MAP,这是一个潜在的公共卫生问题。MAP可以存在于感染动物的粪便、乳液、肌肉和其他组织中,但可以不显现副结核或可见病变的临床征象。因此,兽医通过对肉的检验无法对受感染的动物进行区分,而且目前还没
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分枝过程论文参考文献
[1].任敏,张光辉.随机环境中具有随机控制函数两性分枝过程[J].菏泽学院学报.2019
[2]..捷克研究发酵香肠加工和贮藏过程中的鸟分枝杆菌副结核亚种[J].肉类研究.2019
[3].张惠莉.随机指标分枝过程的正态逼近[D].曲阜师范大学.2019
[4].邱丽娜.随机指标分枝过程Lotka-Nagaev估计的大偏差[D].曲阜师范大学.2019
[5].王敏.随机指标分枝过程的鞅收敛的大偏差[D].曲阜师范大学.2019
[6].杨叙,宗国纬.平稳分枝超Lévy过程是一个随机偏微分方程的轨道唯一解[J].中国科学:数学.2019
[7].李培森,杨叙,周晓文.一类连续状态非线性分枝过程的离散逼近[J].中国科学:数学.2019
[8].张梅.带移民分枝过程的极限定理[J].中国科学:数学.2019
[9].李增沪,张卫.带有相依移民的连续状态分枝过程[J].中国科学:数学.2019
[10].赵玲,彭朝晖,周远正.随机环境中两性分枝过程L~2-收敛的判别准则[J].湖南文理学院学报(自然科学版).2018
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