带移民分枝过程的极限定理

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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、临界和上临界三种情形;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.
其他文献
Poisson-Dirichlet分布是定义在无穷维单纯形上的概率.它刻画了一个取值为离散概率的随机变量的分布.与Poisson-Dirichlet分布密切相关的随机测度包括GEM (Griffiths-Engen-McCloskey)分布、Dirichlet过程、两参数Dirichlet过程和两参数Poisson-Dirichlet分布等.构造与这些分布相应的测度值过程是近些年比较活跃的研究课题
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正则Dirichlet形式的正则子空间问题,即存在性及其刻画等问题,是作者关注近20年的问题,该问题来自第二作者对于Markov过程的Killing变换的Dirichlet形式刻画问题的研究,这个问题是Dirichlet形式理论的一个基本问题,在最近10年中取得了一点进展.本文将主要叙述问题及其背景,并介绍围绕该问题得到的一些结果与遗留的问题.
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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.
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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.
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本文的研究目标是离散观测下正倒向随机微分方程中未知参数的估计及其性质.作为第一步,本文考虑一个线性模型.本文先导出两个状态过程的关系式,进而找到离散观测数据的似然函数.最后详细讨论最大似然估计量的相合性和渐近正态性.
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本文使用Markov半群的无穷维Harnack不等式刻画Markov过程的长时间行为,建立可加泛函的极限定理,简化和放松了原有的条件.所获得的一般结果被应用于随机Hamilton系统和半线性随机偏微分方程,对于一类退化的扩散过程和无穷维扩散过程建立了所需的Harnack不等式,得到了相应的极限定理.
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随机游动是一类经典的随机过程.利用母函数等分析方法,已有丰富且深入的研究.而基于对(紧邻)随机游动轨道分解而得到的内在分枝结构,是研究非(空间)齐次随机游动的基本工具.这一方法首先被Kesten等(1975)用于研究随机环境中紧邻随机游动,得到游动深刻的极限性质.对于非紧邻情形,一直没有建立游动相应的内在分枝结构.本文综述了近年来作者在这方面的研究工作,建立了有界跳幅及带形上随机游动的内在分枝结构
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斜扩散过程是一类特殊的扩散过程,它所满足的随机微分方程中含有局部时项.由于这类过程具有特殊的路径性质,使得它在物理和生物等领域有着广泛的应用.本文先从斜Brown运动出发,概括总结了斜Brown运动的两种构造方式、离散逼近形式和联合概率分布.在斜Brown运动的基础上,本文给出斜Ornstein-Uhlenbeck (OU)过程和斜分支过程的定义,并展示了它们的诸如转移密度、首达时分布等概率性质.
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随机图极限理论是一个十分活跃且充满挑战性的研究领域,关于单模随机网络有限逼近的Aldous-Lyons猜想是该领域的一个核心重大问题,本论文是关于它的一个综述.
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