有限步随机游动的最佳停时研究

来源 :河北大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:koptity
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随机游动是随机过程中最简单、最重要的特例。在随机过程和相关文献中研究的随机游动都是无限制的,基于大数定律基础之上的。而在实际应用中,尤其在经济学、生物学、预测等领域经常会遇到具有吸收壁的、有限制的具有小样本行为的随机游动模型。与该类模型相关的最优停止问题(简称为OSP),在现实领域如网络、股市、随机控制尤其是在博弈领域中有相当大量的重要应用,吸引着越来越多的研究者。   本篇论文首先提出了一个通过有限步简单随机游动到达吸收壁的博弈论游戏,阐述了最优停止点(也就是达到最大利润的吸收壁值)问题,通过在数轴上建立其数学模型将问题简化,接着以古典概率的计算为基础,给出了当随机游动的总次数M取较小值时最优停止点的求解过程,由此为出发点,分情况讨论了N>M与N≤M时利润函数的表达式及最优停止点K*的求解思路,并借助计算机进行模拟,使问题的答案更加形象、具体。最后从极限的角度讨论了布朗运动与随机游动的关系,为布朗运动的小样本深入研究提供一种思路。
其他文献
模糊系统的构建与优化一直是模糊理论研究中的一个重要课题。目前,虽然已经有很多关于模糊系统优化的研究与方法,但又都存在一定的局限性和不足。模糊系统的构建与优化,实质
随着人们对图像处理技术的需求与日俱增,图像处理技术越来越受到人们的重视。计算机技术的快速发展也给图像处理技术的广泛应用提供了广阔的平台。图像分割是计算机视觉领域
在信号传输过程中,由于数据丢失、数据攀爬以及噪声等因素的干扰使得信号不能准确无误的传输。这样接收到的信号与原始信号就存在着误差,而且这种误差是不可避免的。如果用一
蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo,A.Colorni等人受到蚂蚁觅食行为的启发提出的一种可以解决组合优化问题的模拟进化算法。他们充分利用蚁群搜索食物的过程与旅行商问题(Trave
本文的主要内容是对Catmull-Clark细分方法、Loop细分方法、Doo-Sabin细分方法、改进的蝶形细分方法等比较经典的细分方法的细分规则与算法进行了探讨。   首先,探讨了曲线
伴随网络的高速发展和计算机技术的日新月异,电子商务中出现了信息过载的现象。为了尽快地处理类似情况,推荐系统随之诞生,此中以协同过滤算法为基础的系统更是得到了具大的
近年来,神经网络理论与技术得到了迅猛的发展,尤其在工业领域,临床医学,经济活动等方面获得了大量的应用;并且利用神经网络可以建立模式识别人脸系统,全自动模式识别系统等。
本文主要考虑了函数型数据主成分分析的一种新的定义方式。在多元离散数据的情形下,我们既可以在列空间上也可以在行空间上进行主成分分析。根据已有的函数型数据主成分分析的