G(2,3)上的布朗运动

(续上期) 3 过程的构造 现在来构造G上的过程,令Ω=D([0,∞),G),对于n∈Z+,定义 Xn(t)=3-nY([Rnt]) (3.1) 并记Xn在于Px的导出分布为Px.X-1n,(x∈G0);由引理1及引理4容易证明.     

非时齐马氏链转移矩阵的性质

对非时齐马氏链转移矩阵的分析性质进行了讨论起因于非时齐马氏链广泛应用于随机控制和奇异摄动.得到了转移矩阵的一些连续性性质,特别是对Q-矩阵函数的概率意义进行了详细讨论,得到了在一状态停留的时间服从一指数分布,从一状态跳到另一状态的概率等较完整的结果,最后还给出一个Q-矩阵函数有界的充要条件.     

λ-系上概率测度的延拓(Ⅰ)

将定义在一个λ 系上的概率测度延拓为包含该λ 系的一个σ 上的概率测度 ,在许多重要场合 ,特别是在经济学中有着十分重要的意义 关于这种延拓的存在性、唯一性等 ,给测度论提出了一系列新的理论课题 ,本文试图在有限集的情形下对λ 系上概率测度的延拓问题作一些初步探讨     

排队论中的马尔可夫骨架过程方法（摘要）

周知，排队系统中需要研究的三大过程是：输入过程N(t)，等待时间过程W(t)和队长L(t)。排队系统如M/M/1，G/M/1，M/G/1，GI/G/1，MAP/G/1，SMAP/G/1，M G/G/1等，均可由相应的马尔可夫骨架过程的二元特征（h,g)来刻画，从而，马尔可夫骨架过程为研究这些过程提供了非常有效的工具和方法。但对于求GI/G/1和GI/G/n排队系统或新近发展起来的排队网络系统等的队长，熟知的方法不再有效了。     

Frac(D)/G/1排队系统的队长的瞬时分布

经典排队模型M/M/n,M/G/1,GI/M/n,GI/G/1,网络排队系统以及从这些排队系统中发展起来的各种休假排队系统,都假定顾客输入的时间间隔为独立同分布的随机变量或构成一个马氏链。许多场合,特别是在通讯中,遇到许多排队现象,“顾客”的输入常常出现一些与经典模型大不一样的情况,用分形理论(具体说用一个混沌变换)去刻划才能吻合得比较好。作为这方面工作的尝试,一般情形下,用马尔可夫骨架过程理论求出了这类模型的队长的瞬时分布。     

排队论中的马尔可夫骨架过程方法(摘要)

周知，排队系统中需要研究的三大过程是：输入过程N(t)，等待时间过程W(t)和队长L(t)。排队系统如M/M/1，G/M/1，M/G/1，GI/G/1，MAP/G/1，SMAP/G/1，M+G/G/1等，均可由相应的马尔可夫骨架过程的二元特征(h,g)来刻画，从而，马尔可夫骨架过程为研究这些过程提供了非常有效的工具和方法。但对于求GI/G/1和GI/G/n排队系统或新近发展起来的排队网络系统等的队长，熟知的方法不再有效了。     

一类随机环境下带有随机延滞的时序模型的极限性状

提出了一个随机环境下带有随机延滞的时序模型Xn 1=fZn 1(Xn,…,Xn-Zn 1) εn 1(Zn 1),应用马氏链的随机稳定性理论,讨论了该模型的极限行为,给出了关于{Xn}以几何速率按某种方式收敛的一个充分条件。     

GI/G/N排队系统中的马尔可夫骨架过程方法

侯振挺等[4]在排队论中引入了Markov骨架过程的方法,本文可以说是其续篇.考虑GI/G/N排队系统,设顾客到达时间间隔和服务时间的分布分别为F(t)和 G(t),L(t)为系统在时刻t的队长,θi(t)(i=0,1,…,N)及Ft0(t)如[4] ,令X(t)=(L(t),θ0(t),θ1(t),θ2(t),…,θN(t)).显然,X(t)是一个(齐次) Markov过程.若L(t)≠L(t-)或存在0≤j≤N,使得θj(t)≠θj(t-),则称t是X(t) 的一个跳跃点,并且所有跳跃点(τk)都是Markov时间;且X(t)关于(τk)是Mark ov型骨架过程.设t≥0,ti≥0(i=1,2,…,N),Ai(i=1,2,…,N) 为[0,∞)中Borel可测集,令 P(t,(i,t0,t1,…,tN),(j,A0,A1,… ,AN)) =P(L(t)=j,θ0(t)∈A0,θ1(t)∈A1,…,θN(t)|L(0)=i , θ0(0)=t0,θ1(0)=t1,…,θN(0)=tN) (1)     

空间曲面的分形维数

在分形的研究中，给出了许许多多的测度和维数的定义，即给出了空间曲面的一种测度及维数定义和相应的测度和维数的性质 ，并与其它维数进行了比较。     

空间曲面的分形维数

在分形的研究中，给出了许许多多的测度和维数的定义，即给出了空间的曲面的一种测度及维数定义和相应的测度和维数的性质，并与其它维数进行了比效。