超过程的Williams分解、大偏差和中偏差定理

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11601354
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0209.马氏过程与统计物理
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The genealogy of superprocesses has been studied by many people in recent years. Williams' decomposition characterizes the genealogy structure of superprocesses conditioned on the extinction time being h. Delmas and Henard (2013) established a Williams' decomposition for superprocesses with binary branching mechanisms. In this project, we will study Williams' decomposition for superprocesses with general spatial dependent branching mechanisms. As an important application of Williams' decomposition for superprocesses, we will study the limiting behavior of superprocesses, with general spatial dependent branching mechanisms, near extinction. We will also investigate moderate and large deviations for branching processes and superprocesses, including the following three problems: 1) study moderate and large deviations for subcritical multitype continuous time branching processes with immigration; 2) investigate moderate and large deviations for occupation times of subcritial superprocesses with immigration and generalize the results of Hong and Li (2005) which dealt with superprocesses with spatial independent binary branching mechanisms; 3) study moderate and large deviations for supercritical branching Markov processes and superprocesses.
近年来,超过程的谱系结构的研究受到很多学者的重视。本项目将研究具有一般分枝机制的超过程的Williams分解,刻画超过程在灭绝时刻为h时的谱系结构。Delmas和Hénard (2013)解决了分枝机制为二分枝的超过程的Williams分解,我们将对其结论进行推广。同时作为Williams分解的一个重要应用,我们将研究具有一般分枝机制的超过程在趋近灭绝时刻时的极限行为。本项目还将研究分枝过程和超过程的大偏差和中偏差定理,主要包括以下三方面内容:1) 研究带移民的下临界多物种连续时间分枝过程的大偏差定理和中偏差定理; 2) 解决带移民的具有一般分枝机制的下临界超过程的占位时的大偏差定理和中偏差定理,推广Hong和Li(2005)中的结论; 3) 研究上临界分枝马氏过程和超过程的大偏差和中偏差定理。

结项摘要

本项目的研究对象为一类测度值马氏过程-超过程。我们主要研究了两方面内容。第一部分:我们给出了超过程到灭绝时刻的谱系结构(Williams 分解)。Delmas-Henard(2013)讨论了分枝机制为二分枝的情形,我们将Delmas-Henard的结论推广到具有一般分枝机制的超过程。同时作为Williams分解的一个重要应用,我们证明了某些超过程标准化后,在灭绝时刻会收敛到一个随机的单点测度。第二部分:假设X是局部紧可分距离空间上的上临界超过程,由均值半群的无穷小生成元的第一特征值和与第一特征值对应的正特征函数,可以构造一个重要的非负鞅。该非负鞅存在几乎处处收敛极限,该极限是非退化的当且仅当 LlogL条件成立。当LlogL条件不一定成立时,我们给出了试验函数为第一特征函数时,超过程的收敛速度。我们也给出了对于一般试验函数的几乎处处收敛的极限定理。进一步,我们研究了该极限的性质,证明它在正半轴上存在严格正的密度函数,并研究了它的小值概率问题和尾概率问题。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Williams decomposition for superprocesses
超级过程的威廉姆斯分解
  • DOI:
    10.1214/18-ejp146
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    ELECTRONIC JOURNAL OF PROBABILITY
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Ren Yan-Xia;Song Renming;Zhang Rui
  • 通讯作者:
    Zhang Rui
上临界超过程的一类强极限的性质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国科学: 数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    任艳霞;宋仁明;张蕊
  • 通讯作者:
    张蕊
Supercritical superprocesses: Proper normalization and non-degenerate strong limit
超临界超过程:适当的归一化和非简并强极限
  • DOI:
    10.1007/s11425-018-9402-4
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Science China Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ren Yan Xia;Song Renming;Zhang Rui
  • 通讯作者:
    Zhang Rui

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    张蕊
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
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