中文版 | English
题名

Large deviation rates for Markov branching processes

作者
发表日期
2020
DOI
发表期刊
ISSN
0219-5305
EISSN
1793-6861
卷号18期号:3页码:447-468
摘要
Large deviation rates are determined for quantities associated with a Markov branching process (Xt:t ≥ 0) having offspring mean m (1,∞) and split rate a > 0. The principal quantities examined are P(|Xt+τ/Xt -exp(a(m - 1)t)| > ) and P(|W - Wt| > ), where W is the almost sure limit of an appropriately normed version of Xt. Modifications and conditional versions are examined. Some of this requires determination of the asymptotic behavior of harmonic moments E(Xt-r).
关键词
相关链接[Scopus记录]
收录类别
语种
英语
学校署名
其他
资助项目
National Natural Sciences Foundation of China[11771452][11571372] ; Natural Science Foundation of Hunan[2017J2328]
WOS研究方向
Mathematics
WOS类目
Mathematics, Applied ; Mathematics
WOS记录号
WOS:000529067800004
出版者
Scopus记录号
2-s2.0-85078201161
来源库
Scopus
引用统计
被引频次[WOS]:4
成果类型期刊论文
条目标识符http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/86000
专题理学院_数学系
作者单位
1.School of Mathematics and Statistics,Central South University,Changsha,410083,China
2.Department of Mathematics and Statistics,University of Western Australia,Crawley,35 Stirling Highway,Australia
3.Department of Mathematics,Southern University of Science and Technology,Shenzhen,518055,China
推荐引用方式
GB/T 7714
Li,Junping,Cheng,Lan,Pakes,Anthony G.,et al. Large deviation rates for Markov branching processes[J]. Analysis and Applications,2020,18(3):447-468.
APA
Li,Junping,Cheng,Lan,Pakes,Anthony G.,Chen,Anyue,&Li,Liuyan.(2020).Large deviation rates for Markov branching processes.Analysis and Applications,18(3),447-468.
MLA
Li,Junping,et al."Large deviation rates for Markov branching processes".Analysis and Applications 18.3(2020):447-468.
条目包含的文件
条目无相关文件。
个性服务
原文链接
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
导出为Excel格式
导出为Csv格式
Altmetrics Score
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[Li,Junping]的文章
[Cheng,Lan]的文章
[Pakes,Anthony G.]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[Li,Junping]的文章
[Cheng,Lan]的文章
[Pakes,Anthony G.]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[Li,Junping]的文章
[Cheng,Lan]的文章
[Pakes,Anthony G.]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
[发表评论/异议/意见]
暂无评论

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。