6.11

Процессы рождения-гибели и вложение

[9/100%]
Показать
LaTeX
Задача 6.11.1

Опишите цепь скачков для процесса рождения и гибели с интенсивностями λn\lambda_{n} и μn\mu_{n}.

?
Задача 6.11.2

Рассмотрим процесс иммиграции-гибели XX — процесс рождения и гибели с интенсивностями рождения λn=λ\lambda_{n} = \lambda и интенсивностями гибели μn=nμ\mu_{n} = n \mu. Найдите матрицу переходных вероятностей цепи скачков YY и покажите, что её стационарное распределение равно

πn=12(n!)(1+nρ)ρne−ρ \pi _{n} = \frac{1}{2(n!)}\left(1+\frac{n}{\rho }\right) \rho ^{n} e^{-\rho }

где ρ=λ/μ\rho = \lambda / \mu. Объясните, почему оно отличается от стационарного распределения XX.

?
Задача 6.11.3

Рассмотрим процесс рождения и гибели XX с λn=nλ\lambda_{n} = n \lambda и μn=nμ\mu_{n} = n \mu при всех n≥0n \geq 0. Предположим, что X(0)=1X(0) = 1, и пусть η(t)=P1(X(t)=0)\eta (t) = \mathbb {P}_{1}\left(X(t) = 0\right). Покажите, что η\eta удовлетворяет дифференциальному уравнению

η′(t)+(λ+μ)η(t)=μ+λη(t)2 \eta ^{\prime }(t)+(\lambda +\mu ) \eta (t) = \mu +\lambda \eta (t)^{2}

Отсюда найдите η(t)\eta (t) и вычислите P1(X(t)=0∣X(u)=0)\mathbb {P}_{1}\left( X(t) = 0 \mid X(u) = 0 \right) при 0<t<u0 < t < u.

?
Задача 6.11.4

Для процесса рождения и гибели из предыдущего упражнения с λ<μ\lambda < \mu покажите, что распределение X(t)X(t) при условии {X(t)>0}\left\{ X(t) > 0\right\} сходится при t→∞t \rightarrow \infty к геометрическому распределению.

?
Задача 6.11.5

Пусть XX — процесс рождения и гибели с λn=nλ\lambda_{n} = n \lambda и μn=nμ\mu_{n} = n \mu, и предположим, что X(0)=1X(0) = 1. Покажите, что момент времени TT, в который X(t)X(t) впервые принимает значение 0, удовлетворяет

E[T∣T<∞]={1λlog⁡(μμ−λ) если λ<μ1μlog⁡(λλ−μ) если λ>μ \mathbb {E}\left[T \mid T < \infty \right] = \begin{cases} \frac{1}{\lambda } \log \left(\frac{\mu }{\mu -\lambda }\right) & \text{ если } \lambda < \mu \\ \frac{1}{\mu } \log \left(\frac{\lambda }{\lambda -\mu }\right) & \text{ если } \lambda > \mu \end{cases}

Что происходит при λ=μ\lambda = \mu?

?
Задача 6.11.6

Пусть XX — процесс рождения и гибели из упражнения (6.11.5) с λ≠μ\lambda \neq \mu, и пусть Vr(t)V_{r}(t) — суммарное время, проведённое процессом в состоянии r≥0r \geq 0 до момента tt. Найдите распределение V1(∞)V_{1}(\infty ) и производящую функцию ∑rsrE[Vr(t)]\sum_{r} s^{r} \mathbb {E}\left[V_{r}(t)\right]. С их помощью покажите двумя способами, что E[V1(∞)]=[max⁡{λ,μ}]−1\mathbb {E}\left[V_{1}(\infty )\right] = [\max \left\{ \lambda , \mu \right\} ]^{-1}. Покажите далее, что E[Vr(∞)]=λr−1r−1[max⁡{λ,μ}]−r\mathbb {E}\left[V_{r}(\infty )\right] = \lambda^{r-1} r^{-1}[\max \left\{ \lambda , \mu \right\} ]^{-r}.

?
Задача 6.11.7

Повторите вычисления упражнения (6.11.6) в случае λ=μ\lambda = \mu.

?
Задача 6.11.8

Рассмотрим процесс рождения и гибели XX с интенсивностями рождения λn>0\lambda_{n} > 0 при n≥0n \geq 0, интенсивностями гибели μn>0\mu_{n} > 0 при n>0n > 0 и μ0=0\mu_{0} = 0. Пусть X(0)=n>0X(0) = n > 0, и пусть DnD_{n} — время до первого момента, когда процесс примет значение n−1n-1.

?
(a)

Покажите, что dn=E[Dn]d_{n} = \mathbb {E}\left[D_{n}\right] удовлетворяет

λndn+1=μndn−1,n≥1 \lambda _{n} d_{n+1} = \mu _{n} d_{n}-1, \quad n \geq 1
(b)

Покажите, что производящая функция моментов Mn(θ)=E[eθDn]M_{n}(\theta ) = \mathbb {E}\left[e^{\theta D_{n}}\right] удовлетворяет

(λn+μn−θ)Mn(θ)=μn+λnMn(θ)Mn+1(θ),n≥1 \left(\lambda _{n}+\mu _{n}-\theta \right) M_{n}(\theta ) = \mu _{n}+\lambda _{n} M_{n}(\theta ) M_{n+1}(\theta ), \quad n \geq 1
Задача 6.11.9

В модели популяции биоплёнки предположим, что имеется nn доступных для колонизации «ниш» (или «источников пищи»). Пусть X(t)X(t) — число занятых ниш в момент времени tt, и предположим, что XX — марковская цепь, эволюционирующая следующим образом. Время жизни любой колонии имеет показательное распределение с параметром μ\mu; если X(t)=iX(t) = i, то интенсивность образования новой колонии в пустой нише равна λi(n−i)\lambda i(n-i). Можно предполагать обычную независимость.

При X(0)=1,2,…X(0) = 1,2, \ldots найдите среднее время до вымирания популяции, то есть до момента, когда ни одна ниша не занята. Обсудите последствия для случая большого nn.

?