1) branch-history table
分支过程表
2) branching process
分支过程
1.
The underlying model is a two-type branching process.
根据流行病发生的特点,一般其发生的时刻、感染者的人数等因素不易直接得出,但是在某一时间内被发现患病者的人数是可以知道的,从而可以根据该已知数据,利用分支过程构建一个新的模型,利用该方法,可以预测将来流行病的发展情况,从而可以采取相应措施来控制疾病。
2.
By means of probability generating function,for the bisexual GaltonWatson branching process with a certain mating function always taken the number of females as its value,the necessary and sufficient condition of the process extinction with probability 1 was given,and the expressions of expectation and variance of the process were obtained.
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灭绝的充分必要条件,并求得了相应的数学期望与方差的表达式。
3.
The method mentioned can be applied to a number of old and new cases of branching processes.
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。
3) branching processes
分支过程
1.
By using technology of branching processes,the explicit expression of the expected number of customers in busy period with gated discipline is obtained.
考虑一类符合闸口原则的排队系统,利用分支过程的技巧和方法,得到了其一个忙期内的平均顾客数。
2.
There are many monographs overseas, but the domestic elaboration about branching processes is seen little of.
分支过程是一类非常重要且应用广泛的随机过程，在国外已有很多专著，但是，国内这方面的论述还很少见。
4) procedure branch
过程分支
5) QCD branching process
QCD分支过程
6) branching reaction
链分支过程
补充资料：分支过程
一种特殊的随机过程，它是一组粒子的分裂或灭亡过程的数学模型。例如，某种生物群中，每一母体（粒子）生育第二代（或不生育），第二代中每一母体又生育第三代......。以Zn表示此群体中第n代的个体数,{Zn,n=0,1,2,...}便是一分支过程。又如,原子反应中的中子数也构成分支过程。以下设Z0=1，见。
离散时间的分支过程 设时间参数为n＝0,1,2，...，在分支过程理论中起重要作用的是分裂概率pk，它是任何一代的一个粒子分裂为 k个的概率(k=0,1,2,...)。其母函数（见概率分布）记为 。假设各个粒子的分裂是独立进行的，这种分支过程{Zn}通常称为高尔顿－沃森过程（简称G-W过程）,它是一个马尔可夫链（见马尔可夫过程）。
利用g(s)可求出有关{Zn}的下列诸量。若已知第n代的粒子数,则下一代粒子数Zn+1=j的转移概率为中sj的系数。以gn(s)表Zn的母函数:。由于Z0=1,g0(s)=s； 从而可求出中si的系数。Zn的均值EZn=mn,其中m=EZ1=g┡(1)。
关于Zn的极限性质有：
通常还关心群体是否会绝种的问题。设 000+p1<1。以q表灭绝概率，即。可以证明q是方程g(s)=s (0≤s≤1)的最小根。又 q=1,若 m≤1；q<1，若 m>1，这时还有,亦即粒子有无限增多的危险。
G-W过程的一般化 设有m（≥2）种不同的粒子A1，A2,...Am,以表第n代（或时刻n）的第k种粒子的个数，k=1,2,...,m,则构成取值于m维格子点空间的马尔可夫链。称{Zn，n=0，1，2,...}为多种类G-W 过程。以表Al中一个粒子分裂为Ak中jk个粒子(k=1,2,...,m)的概率。与上述g相仿，引进
,可以类似地研究 {Zn}的转移概率、Zn的分布以及第l种粒子灭绝的概率ql等等。
连续时间分支过程 设时间参数 t≥0连续,b(t)Δt表示在短时间(t,t+Δt)中发生一次分裂的概率，pk(t)表示一个粒子分裂为k个的概率(k =0,1,2,...)。若b(t)、pk(t)连续，b(t)>0，,则在时刻t的粒子数Z(t)构成一连续时间马尔可夫链，于是可利用后者的理论来研究{Z(t)}。若 b(t),pk(t)不依赖于t,则{Z(t)}是齐次的马尔可夫链，这时可以得到许多类似于对 G-W 过程所得到的结果。
参考书目
T. E.Harris,The Theory of Branching Processes,Springer-Verlag,Berlin,1965.
K.B.Ashreya and P.E.Ney，Branching Processes,Springer-Verlag,Berlin,1972.
离散时间的分支过程 设时间参数为n＝0,1,2，...，在分支过程理论中起重要作用的是分裂概率pk，它是任何一代的一个粒子分裂为 k个的概率(k=0,1,2,...)。其母函数（见概率分布）记为 。假设各个粒子的分裂是独立进行的，这种分支过程{Zn}通常称为高尔顿－沃森过程（简称G-W过程）,它是一个马尔可夫链（见马尔可夫过程）。
利用g(s)可求出有关{Zn}的下列诸量。若已知第n代的粒子数,则下一代粒子数Zn+1=j的转移概率为中sj的系数。以gn(s)表Zn的母函数:。由于Z0=1,g0(s)=s； 从而可求出中si的系数。Zn的均值EZn=mn,其中m=EZ1=g┡(1)。
关于Zn的极限性质有：
通常还关心群体是否会绝种的问题。设 000+p1<1。以q表灭绝概率，即。可以证明q是方程g(s)=s (0≤s≤1)的最小根。又 q=1,若 m≤1；q<1，若 m>1，这时还有,亦即粒子有无限增多的危险。
G-W过程的一般化 设有m（≥2）种不同的粒子A1，A2,...Am,以表第n代（或时刻n）的第k种粒子的个数，k=1,2,...,m,则构成取值于m维格子点空间的马尔可夫链。称{Zn，n=0，1，2,...}为多种类G-W 过程。以表Al中一个粒子分裂为Ak中jk个粒子(k=1,2,...,m)的概率。与上述g相仿，引进
,可以类似地研究 {Zn}的转移概率、Zn的分布以及第l种粒子灭绝的概率ql等等。
连续时间分支过程 设时间参数 t≥0连续,b(t)Δt表示在短时间(t,t+Δt)中发生一次分裂的概率，pk(t)表示一个粒子分裂为k个的概率(k =0,1,2,...)。若b(t)、pk(t)连续，b(t)>0，,则在时刻t的粒子数Z(t)构成一连续时间马尔可夫链，于是可利用后者的理论来研究{Z(t)}。若 b(t),pk(t)不依赖于t,则{Z(t)}是齐次的马尔可夫链，这时可以得到许多类似于对 G-W 过程所得到的结果。
参考书目
T. E.Harris,The Theory of Branching Processes,Springer-Verlag,Berlin,1965.
K.B.Ashreya and P.E.Ney，Branching Processes,Springer-Verlag,Berlin,1972.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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