相对熵、大偏差与偏差不等式

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10571139
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    16.0万
  • 负责人：
    高付清
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    A0210.随机分析与随机过程
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

大偏差和偏差不等式是概率统计中重要方向，也是强有力的工具，相对熵在它们的研究中起关键作用；大偏差和偏差不等式的结果和方法在许多研究领域中被广泛地使用。我们在该项目中进行以下几方面的研究: 相依样本的经验过程的偏差不等式以及在随机过程的统计、统计学习理论中的应用；马氏链和粒子系统中相对熵的收敛速度及相关不等式；粒子系统、随机图、随机过程统计中的大偏差和中偏差。独立样本的经验过程的偏差不等式的重要意义和作用众所周知，研究相依情形是一个基本问题，有广泛应用。相对熵是随机过程的一个重要概念，深刻反映随机过程的内在性质，研究相对熵的基本性质和不等式是一项基础工作。粒子系统、随机图等领域是备受关注的方向，为大偏差和偏差不等式提出很多问题，对这些问题的研究可以促进大偏差和偏差不等式与这些领域交叉发展。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Moderate deviations from hydrodynamic limit of a Ginzburg- Landau model,
与 Ginzburg-Landau 模型的流体动力学极限存在适度偏差，
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Laws of the iterated logarithm for locally square integrable martingales
局部平方可积鞅的迭代对数定律
  • DOI：
    10.1007/s10114-008-6025-7
  • 发表时间：
    2009-01
  • 期刊：
    Acta Mathematica Sinica, English Series
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
常利率风险模型中盈余回复为正的理赔次数
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    应用概率统计，24(5), 2008.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Weak entropy inequalities and entropic convergence
弱熵不等式和熵收敛
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Moderate deviations for parameter estimators in fractional Ornstein-Ulenbeck process
分数奥恩斯坦-乌伦贝克过程中参数估计量的中等偏差
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

Moderately Large Deviations for Uniformly Ergodic Markov Processes
  • DOI：
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  • 发表时间：
    1992-07
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高付清
  • 通讯作者：
    高付清
次线性期望下独立随机变量列的大偏差和中偏差
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高付清;徐明周
  • 通讯作者：
    徐明周

其他文献

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相似海外基金

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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

        graph TD
          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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