连续时间随机游动的极限行为及其相关研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11201165
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 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:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Random walk is a classic topic with long history and rich background. Continuous time random walk (CTRW) generalizes ordinary random walk by implementing random waiting times between successive random jumps. In recent years, CTRW models have found many applications in physics, hydrology, finance and insurance risk analysis. For example, CTRW has been used in physics to model a variety of phenomena connected with anomalous diffusion. .In general, the scaling limit of CTRW is non-Markovian and non-Gaussian,which raises many interesting and challenging mathematical problems. This project will focus on the characterization and the properties of the scaling limits..Problem 1. Investigate further probabilistic and statistical properties of the scaling limits of CTRW. Especially, we pay more attention to the fractal properties of sample path..Problem 2. Under appropriate dependence structures on the jumps and waiting times, identify the scaling limits. Using the fundamental ideas of Skorokhod, we develop the space-time fractional diffusion equations that govern CTRW scaling limits. This also develops classical solutions for fractional Cauchy problems..Non-trivial modifications of the existing methods or even completely new methods will have to be used in our project. And the results of this project can be applied directly to so many relevant fields. Therefore, this project will not only richen mathematical theory but also promote the related application fields such as finance, risk, physics, hydrology etc.
随机游动是具有悠久研究历史和丰富应用背景的经典课题。考虑随机的跳跃位移和等待时间,随机游动便自然地推广成为连续时间随机游动。由于在物理、水文、金融等领域有着极广的应用,其正规化极限过程往往是非高斯、非马尔科夫过程,具有许多未知而有趣的性质,连续时间随机游动及其极限行为已然成为概率研究的热点。本项目的核心问题即是连续时间随机游动极限过程的刻画和性质。一方面,研究各种情形下极限过程的相关性质,尤其是其样本轨道的分形性质;另一方面,在恰当的不独立假设下寻找新生成的极限过程的刻画,力求揭示连续时间随机游动极限过程与分数阶Cauchy问题之间的密切联系和一般规律。本项目探索研究该领域的新方法和新理论,同时由于连续时间随机游动本身是多个学科的基础模型,本项目的成果可以在相关领域直接应用。因此,本项目的研究将在丰富数学理论的同时,对金融、风险、物理、水文等相关领域有着较大的促进作用。

结项摘要

本项目研究了Lévy过程极大逗留点的极限行为,在没有正则变化条件的情况下推广了前人对布朗运动、稳定过程、部分Lévy过程的结果。连续时间随机游动(CTRW)是一个随机等待时间和随机跳跃的复合模型,我们对几类特殊CTRW的极限过程,计算了极限过程的集中概率并研究了其轨道的分形性质。不考虑等待时间,我们研究了模型的特殊情形,复合Poisson分布。我们证明了离散复合Poisson分布的几种刻画的等价性,研究了广义的伪离散复合 Poisson分布及对应的伪无穷可分分布,推广了 Feller 对经典整数值复合 Poisson 分布等价于整数值无穷可分分布的定理。我们将伪复合Poisson分布应用到经典保险模型中得到了相关结果,我们希望将离散复合Poisson分布在数理统计中做更多的应用和推广。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Notes on discrete compound Poisson model with applications to risk theory
关于离散复合泊松模型及其在风险理论中的应用的注释
  • DOI:
    10.1016/j.insmatheco.2014.09.012
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    Insurance: Mathematics and Economics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huiming Zhang;Yunxiao Liu;Bo Li
  • 通讯作者:
    Bo Li
A hybrid approach for regression analysis with block missing data
块缺失数据回归分析的混合方法
  • DOI:
    10.1016/j.csda.2014.02.014
  • 发表时间:
    2014-07
  • 期刊:
    Computational Statistics & Data Analysis
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Li Zhengbang;Li Qizhai;Han Chien-Pai;Li Bo
  • 通讯作者:
    Li Bo
Characterizations of discrete compound Poisson distributions
离散复合泊松分布的表征
  • DOI:
    10.1080/03610926.2014.901375
  • 发表时间:
    2016-08
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Theory and Methods
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张慧铭;李波
  • 通讯作者:
    李波
The most visited sites of a class of Lévy Processes
Lévy Processes 类别中访问量最大的网站
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Acta Mathematica Scientia
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    李波;刘禄勤;李佩彦
  • 通讯作者:
    李佩彦

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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李波

其他文献

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AI项目解读示例

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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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          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]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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