Все
 
 
 


Локальный принцип больших уклонений для неоднородных процессов роста и гибели
 
Код статьиS055529230001324-0-1
DOI10.31857/S055529230001324-0
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Введенская Никита Дмитриевна 
Аффилиация: Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
Адрес:
Ямбарцев Анатолий Андреевич
Аффилиация:
Институт математики и статистики
Университет Сан-Паулу, Бразилия
Адрес: 
Сухов Юрий Михайлович
Аффилиация:
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
Университет штата Пенсильвания, США
Адрес: 
Логачёв Артем Васильевич
Аффилиация:
Новосибирский государственный университет
Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН
Новосибирский государственный университет экономики и управления
Адрес: 
Название журналаПроблемы передачи информации
ВыпускТом 54 Выпуск 3
Страницы73-91
Аннотация

Рассматривается процесс роста и гибели с непрерывным временем, в котором интенсивность скачков имеет асимптотически степенную зависимость от положения процесса. Получена грубая экспоненциальная асимптотика вероятностей траекторий нормированного процесса, находящихся в окрестности заданной неотрицательной непрерывной функции.

Ключевые слова
Источник финансированияИсследование выполнено в ИППИ РАН за счет гранта Российского научного фонда (проект № 14-50-00150); Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 18-11-00129); Исследование выполнено при финансовой поддержке фондов CNPq (грант 301050/2016-3) и FAPESP (грант 2017/10555-0)
Получено12.10.2018
Дата публикации12.10.2018
Кол-во символов331
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1469

Оценка читателей: голосов 0 

1. Dembo A., Zeitouni O. Large Deviations Techniques and Applications. New York: Springer, 1998.
2. Deuschel J.-D., Stroock D.W. Large Deviations. Boston: Academic Press, 1989.
3. den Hollander F. Large Deviations. Providence, RI: Amer. Math. Soc., 2000.
4. Olivieri E., Vares M.E. Large Deviations and Metastability. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2005.
5. Puhalskii A. Large Deviations and Idempotent Probability. Boca Raton: Chapman & Hall/ CRC Press, 2001.
6. Varadhan S.R.S. Large Deviations and Applications. Philadelphia: SIAM, 1984.
7. Suhov Y., Stuhl I. On Principles of Large Deviation and Selected Data Compression // arXiv:1604.06971 [cs.IT], 2016.
8. Suhov Y.M., Stuhl I. Selected Data Compression: A Refinement of Shannon’s Principle // Analytical and Computational Methods in Probability Theory (Proc. 1st Int. Conf. ACMPT’2017. Moscow, Russia. October 23–27, 2017). Lect. Notes Comp. Sci. V. 10684. New York: Springer, 2018
9. Mazel A., Suhov Yu., Stuhl I., Zohren S. Dominance of Most Tolerant Species in Multi-type Lattice Widom–Rowlinson Models // J. Stat. Mech. 2014. № 8. P. P08010.
10. Kelbert M., Stuhl I., Suhov Y. Weighted Entropy and Optimal Portfolios for Risk-Averse Kelly Investments // Aequationes Math. 2018. V. 92. № 1. P. 165–200.
11. Mogulskii A., Pechersky E., Yambartsev A. Large Deviations for Excursions of Non-homogeneous Markov Processes // Electron. Commun. Probab. 2014. V. 19. Paper № 37 (8 pp.).
12. Vvedenskaya N., Suhov Y., Belitsky V. A Non-linear Model of Trading Mechanism on a Financial Market // Markov Process. Related Fields. 2013. V. 19. № 1. P. 83–98.
13. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, 1966.
14. Кельберт М.Я., Сухов Ю.И. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Т. 2: Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов. М.: МЦНМО, 2010.
15. Karlin S., Taylor H.M. A First Course in Stochastic Processes. New York: Academic Press, 1975.
16. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985.
17. Дынкин Е.Б. Марковские процессы. М.: Физматгиз, 1963.
18. Ито К. Вероятностные процессы. Выпуск II. М.: Изд-во иностр. лит., 1963.
19. Itô K. Stochastic Processes: Lectures Given at Aarhus University. Berlin: Springer, 2004.
20. Itô K. Essentials of Stochastic Processes. Providence, RI: Amer. Math. Soc., 2006.
21. Karlin S., McGregor J. The Classification of Birth and Death Processes // Trans. Amer. Math. Soc. 1957. V. 86. № 2. P. 366–400.
22. Ledermann W., Reuter G.E.H. Spectral Theory for the Differential Equations of Simple Birth and Death Processes // Philos. Trans. Roy. Soc. London, Ser. A. 1954. V. 246. P. 321–369.
23. Norris J.R. Markov Chains. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1997.
24. Stroock D.W. An Introduction to Markov Processes. Berlin: Springer, 2014.
25. Боровков А.А., Могульский А.А. О принципах больших уклонений в метрических пространствах // Сиб. матем. журн. 2010. Т. 51. № 6. С. 1251–1269.
26. Боровков А.А., Могульский А.А. Принципы больших уклонений для траекторий случайных блужданий. I // Теория вероятн. и ее примен. 2011. Т. 56. № 4. С. 627–655.
27. Логачёв А.В. Локальный принцип большик уклонений для решений стохастических уравнений Ито с быстрым сносом // Укр. мат. вiсн. 2015. Т. 12. № 4. С. 457–471.
28. Боровков А.А., Могульский А.А. Неравенства и принципы больших уклонений для траекторий процессов с независимыми приращениями // Сиб. матем. журн. 2013. Т. 54. № 2. С. 286–297.
29. Данфорд Н., Шварц Дж.Т. Линейные операторы. Т. 1: Общая теория. М.: Изд-во иностр. лит., 1962.
30. Rudin W. Real and Complex Analysis. New York: McGrow-Hill, 1987.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх