随机过程的广义收敛性

给出了一个随机过程{Xt}依概率收敛的充要条件,同时也证明了与{Xt}同极限的几乎处处收敛的随机过程{Yt}也有相同的结论.因此在很多情况下,人们将{Yt}化为{Xt}来研究{Yt}的收敛性;而在其他情况下(除了假设{Xt}与{Yt}是a.s.等价外),人们就要研究{Yt}的一个序列的收敛性.此种处理方法为处理大量旧的与新的分支过程提供了一个一致逼近的途径.     

关于随机环境分枝过程存活概率的几个定理

通过对随机环境分枝过程灭绝概率的讨论,应用条件概率和条件期望的性质得到了关于存活概率的界,此结论可以确定该过程是否灭绝,对研究该过程的灭绝时是有帮助的。     

随机环境下依人口数控制两性分枝过程的极限行为

考虑独立同分布环境下依人口数控制两性分枝过程,其中后代概率分布受一个随机环境过程影响,配对函数依赖人口数,参与繁衍后代的配对单元数又受控制函数约束。讨论了当k→∞时,均值rk,θ趋于极限rθ1(rk,θ是繁衍分布的均值),得出了模型的一些概率性质以及Wn依L1收敛的必要条件。     

随机环境中受控分枝过程的一致Gramer中偏差的上界

在上临界随机环境分枝过程(BPRE)一致Gramer中偏差的研究基础上,讨论了随机环境受控分枝过程(CBPRE)中log Z_n的一致Gramer中偏差的上界,并给出相应的证明。对继续研究该模型log Z_n的一致Gramer中偏差具有重要意义。     

独立同分布随机环境上临界两性分枝过程的灭绝概率渐近行为

给出了初值为N的独立同分布(i.i.d)随机环境上临界两性分枝过程灭绝概率的渐近上、下界.即当N充分大时,存在0＜a1,a2＜+∞,0＜C1,C2＜+∞,使有C1N-a1≤qN≤C2N-a2.     

带有随机控制函数的人口数相依的下临界分枝过程的极限定理(英文)

考虑了带有随机控制函数的人口数相依的下临界分枝过程.在对后代分布及控制函数的适当假设下,给出了过程以分布收敛到一个非退化有限随机变量的收敛定理.     

带有适应渐增滤子随机环境分枝过程的两个结果

给定一个随机环境适应于渐增滤子的随机环境分枝过程,这里渐增滤子是一个由包含过程本身迄今的历史和其它外界随机影响因素所生成的一个σ域族。利用鞅论和极限定理的方法,给出了P{Zn→∞}=0的两个充分条件。     

关于随机环境中下临界分枝过程灭绝时均值的界

在经典分枝过程的基础上研究了随机环境中的分枝过程,运用泰勒定理、中值定理得出了随机环境中下临界分枝过程的灭绝时均值的界,对分枝过程的发展有重要作用.并且在二项分布繁衍概率母函数的两状态独立同分布随机环境情况下,对灭绝时均值的界的确定给出了一个算例.     

独立同分布环境中配对依人口数两性分支过程L~1收敛

考虑了随机环境中配对依人口数两性分枝过程模型,并且得到了独立同分布环境配对依人口数两性分枝过程{Zn}对应的过程{Wn}的L1收敛的充分条件.     

关于S-W BPRE灭绝概率积分表示的构作举例

利用分式线性概率母函数的特性 ,借助对偶过程及其函数变换 ,在作了一些适当的特殊假设的情况下 ,探讨了随机环境分枝过程 BPRE的灭绝概率的具体表示形式 ;并通过两个举例 ,构作了两类独立同分布随机环境分枝过程灭绝概率的积分表示。从而在特殊情况下 ,可通过简单的积分计算求得随机环境分枝过程的灭绝概率。     

随机环境中线性控制分枝链的概率性质

引进了随机环境中线性控制分枝链的基本概念，讨论了这种概率模型的灭绝概率，用生成母函数严格表达了第n步灭绝的概率，进而讨论了各类母函数之间的关系，并得到了随机环境中线性控制分枝链的期望公式；基于以上的结果，采用鞅方法，严格表达了随机环境中线性控制分枝链的增殖速度。     

带某类配对函数的两性分支过程

利用概率母函数，对带有取值恒等于雌性数目的配对函数的两性Galton—Watson分支过程，给出了其以概率1灭绝的充分必要务件，并求得了相应的数学期望与方差的表达式。     

任意随机变量序列的大数定律

设｛Xn,n≥0｝是任意实值随机变量序列,并且尾概率是一致有界于随机变量X0,通过构造适当的鞅,利用鞅收敛定理讨论随机变量序列｛X,n≥0｝的强极限定理和强弱大数定律,得到了大数定律成立的充分条件,推广了费勒在1946年给出的平均值无限时的大数定律。     

随机环境中分枝过程的比率定理

讨论了独立环境中分枝过程相应的比率定理.