1) Discrete renewal process
离散更新过程
2) renewal jump-diffusion process
更新跳-扩散过程
3) discrete renewal equation
离散更新方程
1.
When the initial surplus is large enough,using the limit theorem of discrete renewal equation,given that the adjustment coefficient exists,asympototic solution of Φ(u;ω) is induced.
在调节系数存在的前提下,对于充分大的初始盈余,利用离散更新方程的一个极限定理,给出了罚金折现期望Φ(u;ω)的渐近解。
2.
At first,we obtain the defective discrete renewal equation of expected discounted penalty.
我们首先得到Φ(u,w)的瑕疵离散更新方程,利用控制收敛定理得出Φ(0,w)的显式解;然后通过对w的讨论,分别推出f(0;x),g(0;y)与ψ(0)的显式解。
3.
The authors derive the defective discrete renewal equation for Φ(u;ω),given that the adjustment coefficient exists.
在调节系数存在的前提下 ,给出了罚金折现期望Φ(u ;ω)所满足的离散更新方程 ,并由此推出f(u ;x) ,g(u ;y)与 ψ(u)的递推解和变换
4) renewal process
更新过程
1.
Structural Reliability of Stress Obey Geometric Renewal Process;
应力为几何更新过程时结构可靠度
2.
Asymptotical normality of the renewal process generated by identically distributed NA random variables;
同分布NA序列更新过程的渐近正态性
3.
Delayed Renewal Process in Uncertain Environments;
不确定环境下的延迟更新过程
5) renewal processes
更新过程
1.
We first derive a diffusion-type approximation of renewal processes.
给出了更新过程的一种扩散逼近。
2.
A new kind of alternating renewal processes-fuzzy random alternating renewal processes is devoted.
介绍了一种新的交错更新过程———模糊随机交错更新过程,给出了关于模糊随机事件在"系统在t时刻开着"的极限分布定理。
3.
Because spike trains which neuron fire and receive are commoly renewal processes.
因为神经元发射和接受发放脉冲一般是更新过程,因此这种假定是对生理学数据的一种很粗略的近似。
6) defective and discrete renewal equation
瑕疵离散更新方程
1.
It s shown to satisfy a defective and discrete renewal equation,and its recursive solution,explicit solution and approximative solution are also de- rived.
考虑了负二项(2)风险过程的破产时刻被折现罚金的期望值,它是一个关于初始余额的函数,即 Ger-ber-Shui 罚金函数,推出了它所满足的瑕疵离散更新方程,进而得出了它的递推解,显示解和渐近解。
补充资料：可更新随机过程
可更新随机过程
stochastic process, renewable
(~va石on stochasticp心ess)这一术语通常用来称呼使得 ‘、{=、:成立的wi即er过程(wiener process)x，，其中、l，犷J分别为由亡:，x，，‘簇t，生成的事件。域.例如，在着;(0簇t毛T)为有随机微分 汀省:二a(t)dt+d‘v‘的伊藤过程(It6 pIDcess)的情形，如果 T 〔丁a’(，，d“<的 0且过程a与w构成一〔冶璐s系统，则由 ;;一;。一丁。{a(、).、，}己、 0定义的Wiener过程面:就是否，的新息过程(见【6」).可更新随机过程【stodlastic碑ocess，renewable;c刃tI‘-HH‘upo”ecc 06”OB朋功川H.]，新息随机过程(~-vation stochastic Process) 由一个输人过程所构造且包含该过程全部必要信息的、结构相当简单的随机过程(stochastic plocess).新息随机过程已用于平稳时间序列的线性预测问题，随机过程统计的非线性问题，以及其他问题(见「1J一汇3」). 在线性和非线性随机过程理论中可以以不同方式引人新息随机过程的概念.在线性理论中(见〔4」)，一个向量随机过程x:称为满足〔}古，}2<的的随机过程亡!的新事尽谬(~vation proCess)，如果x，有不相关增量的不相关分量，且对所有t， H，(省)=H:(x)，其中H:(幼和H‘(x)分别是所有值古，(s簇t)和x:(s毛t)的均方闭线性包(在概率空间O上的适当函数空间内).x:的分量的数目N(N簇的)称为新亭尽程的事熬(耐石plicity ofthe~vatio。process)，它是由哲:唯一确定的.在一维省:的情形下，对于离散时间，N一l，而对于连续时间，则只是在关于亡。的相关函数的某些特殊假定下才有N<的(见【4]，【5]).应用中，能从亡。可表示为值x:(:蛋t)的线性泛函这个事实获得便利. 在非线性理论中(见【5]，16」)，新息随机过程
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参考词条