赌徒破产概率的生灭过程模型

建立了依生灭过程赌博的风险模型,考虑了赌徒单位时间要交纳的费用,并假设赌徒的盈利序列为实数序列,对该模型的破产概率进行了研究。利用更新过程理论和马尔可夫性质获得了破产概率有关初始资本、赌博时间的两种不同的极限形式,采用向后微分法给出了关于条件生存概率及破产概率序列的微积分方程关系式,得出了条件破产概率的临界情况。     

单流出B型Q过程爆发后的存活时间分布

单流出B型Q过程是一类在理论和实际上很重要的Markov过程，它的Martin流出边界Be是单点集{b}。杨向群教授在文[1]中，解决了单流出时B型Q过程的构造问题。此类过程由一个行矢量a≥0，常数C‘或C‘以及一个行协调解族{^-η（λ），λ＞0}完全决定。在文中[3]中，对爆发的生灭过程，杨向群教授得到了生灭过程爆发后的存活时间分布、平均存活时间等许多性质。在此基础上，在文[4]中研究了单流出B型Q过程爆发后的期望停留与寿命。我们对单流出B型Q过程进行了更深入的研究，得到了如下重要性质，这些性质都强烈地依赖于过程爆发后的构造。①求出了过程爆发马上就灭亡的概率。②求出了过程爆发后的存活时间分布（Laplace变换形式）。③求出了过程寿命的分布以及经过流出点b的过程寿命的分布（Laplace变换形式）。     

Martin边界和Q过程

§1 引言当Q过程不唯一时,为了解决Q过程的构造问题,必须对状态空间E进行紧化,即必须附加一些“边界点”到E中,使得适合某些要求。换言之,我们需要引进并研究Q过程的边界。最简单的紧化是将E单点紧化。例如,对单边生灭过程就是这样,而且仅单点紧化就够了。然而,一般说来,仅仅用单点紧化是不够的。例如,对于双边生灭过     

Markov骨架过程的性质

侯振挺等[1]引入了一类重要的随机过程-Markov骨架过程，它包括了Markov过程、半Markov过程、逐段决定Markov过程，其内容远比这些过程丰富，且能更好地描述事物发展的量变-质变-量变过程，其应用十分广泛，文中给出了这类过程的若干性质，分别给出了一个随机过程成为一人上Markov骨架过程的充分条件和必要条件。     

马氏过程的有理序相型延拓

提出一种新型的马氏过程延拓，同时给出了这种延三既是马氏过程又是Ｑ过程的条件及预解算子的表达式。     

马氏环境中一般生灭链的灭绝概率及平均吸收时间的计算

将马氏环境中的生灭链（ＧＢＤＭＥ）灭绝概率及平均吸收时间的计算，推广到马氏环境中一般生灭链（ＧＢＤＭＥ），得到了关于灭绝概率及平均吸收时间的向量差分方程。     

集值强Markov过程

本文定义并研究了集值马氏，强马氏过程，给出了若干等价条件；得到了集值Ｍａｒｋｏｖ过程具有强马氏性的条件（即强马氏性准则），其结果是单点值马氏过程相应结果的推广。     

Markov骨架过程成为Markov过程的条件

给出了一个齐次Markov骨架过程成为齐次Markov过程的充分条件及其转换概率函数。     

平稳集值随机过程的Castaing表示

本文定义并研究了平稳集值随机过程，在一定条件下给出了平稳集值过程的Ｃａｓｔａｉｎｇ表示定理。     

两指标强马氏过程之间的关系

首次定义了1-强马氏过程,2-强马氏过程和宽将来强马氏过程,这些强马氏过程的参数变换是随机的;给出了*-强马氏过程,1-强马氏过程,2-强马氏过程,宽将来强马氏过程和单点强马氏过程之间的关系.     

二元广义复合双Poisson风险模型下的破产概率

讨论了一类双险种风险模型,其中保费到达过程和索赔到达过程是相互独立的,且索赔过程均为广义复合Pois-son过程.得到了最终破产概率的一般表达式和破产概率的一个上界估计.     

双复合Poisson时间盈余风险模型

研究了保费收取和理赔均为Poisson过程的时间盈余风险模型,讨论了时间盈余的性质,给出了破产概率的一般表达式．     

一类厚尾延迟更新风险模型的破产概率

由厚尾分布和厚尾延迟更新风险模型的内涵,对厚尾延迟更新风险模型的破产概率尾等价关系式进行了推广.     

某类单参数指数族分布原点矩的递推公式

本文给出某类单参数指数族分布原点矩的递推公式，并举例进行说明。     

均衡技术对码分多址系统容量的改善

本文从推导多径信道和全响应信道系统的误码率出发，讨论了均衡技术对码分多址系统容量的改善，数值模拟也表明，在一定的误码率条件下，均衡技术能显著提高系统容量．     

关于含r对k一间隔的组合数

记ｆｒｋ（ｎ，ｍ）为从排列在一直线上的ｎ个元素中选取ｍ个元素、且恰含ｒ对ｋ一间隔元素的选取方法数．ｇｒｋ（ｎ，ｍ）为从排列在四周上的ｎ个元素中选取ｍ个元素且恰含ｒ对ｋ一间隔元素的选法数，本文给出ｆｒｋ（ｎ，ｍ）及ｇｒｋ（ｎ，ｍ）的递归关系式和卷积形式表达式，在ｋ＝０时，我们巧妙地给出了ｆｒｏ（ｎ，ｍ）及ｇｒｏ（ｎ，ｍ）的显式．这些结果是最新的．     

初等变换和初等矩阵在解题中的应用

利用初等变换和初等矩阵的基本性质给出高等代数中几道常见习题的其它解答方法，特别地重新证明了行列式的拉普拉斯展开定理和柯西-比内特公式。     

稻麦分蘖工程

本文用一个一阶线性偏微分方程组描述了稻、麦的分蘖过程，得到了解的表达形式并证明了它的唯一性，最后给出了稻、麦亩产量的预测公式。     

贝叶斯公式的教学方法

贝叶斯公式是概率论课程中的重要公式之一,也是在现实生活中应用非常广泛的公式.对贝叶斯公式的讲解给出新的尝试,并在教学中取得了良好的效果.     

浅析Stirling公式的若干应用

利用渐进分析的思想给出了Stirling公式一个较为新颖的证明,并探讨了Stirling公式在微积分、概率分析、欧拉积分等中的应用,还研究了Stirling公式在数列极限计算中的作用.试图为欧拉积分的研究提供新的思路和方法.