Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kinh Doanh Marketing
Tổ chức sự kiện
Genetic Genealogical Models in Rare Event Analy- sis
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Genetic Genealogical Models in Rare Event Analy- sis
Quang Hữu
63
23
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The estimation of these quantites arises in many research areas such as in physics and engineering problems. In network analysis such as in advanced telecommunication systems studies X traditionally represents the length of service centers in an open/closed queueing network processing jobs. In this context these two quantities (1.1) represent repectively the probability of bu er-over ows and the distribution of the queueing process in this over ow regime. Several numerical methods have been proposed in the literature to estimate the entrance probability into a rare set. We refer the reader to the excellent paper Glasserman et al. (1999) which contains a precise review on these methods as well as a detailed. | Alea 1 181-203 2006 Genetic Genealogical Models in Rare Event Analysis Frédéric Cérou Pierre Del Moral Francois LeGland and Pascal Lezaud IRISA INRIA Campus de Beaulieu 35042 RENNES Cédex France E-mail address Frederic.Cerou@inria.fr Laboratoire J.A. Dieudonné Université Nice Sophia-Antipolis Parc Valrose 06108 NICE Céedex 2 France E-mail address delmoral@math.unice.fr IRISA INRIA Campus de Beaulieu 35042 RENNES Céedex France E-mail address legland@irisa.fr Centre d Etudes de la Navigation Aérienne 7 avenue Edouard Belin 31055 TOULOUSE Céedex 4 France E-mail address lezaud@cena.fr Abstract. We present in this article a genetic type interacting particle systems algorithm and a genealogical model for estimating a class of rare events arising in physics and network analysis. We represent the distribution of a Markov process hitting a rare target in terms of a Feynman-Kac model in path space. We show how these branching particle models described in previous works can be used to estimate the probability of the corresponding rare events as well as the distribution of the process in this regime. 1. Introduction Let X Xt t 0g be a continuous-time strong Markov process taking values in some Polish state space S. For a given target Borel set B c S we define the hitting time Tb inf t 0 Xt 2 Bg as the first time when the process X hits B. Let us assume that X has almost surely right continuous left limited trajectories RCLL and that B is closed. Then we Received by the editors August 31 2005 accepted April 5 2006. 2000 Mathematics Subject Classification. 65C35. Key words and phrases. interacting particle systems rare events Feynman-Kac models genetic algorithms genealogical trees. Second version in which misprints have been corrected. 181 182 Frédéric Cérou et al. have that XTb 2 B. In many applications the set B is the super level set of a scalar measurable function Ộ defined on S i.e. B x 2 S x Xbg In this case we will assume that Ộ is upper semi-continuous which ensures .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo sinh học: " Genetic variability within French race and riding horse breeds from genealogical data and blood marker polymorphisms"
Significance of bioinformatics in the conservation of biodiversity and databases
YHap: A population model for probabilistic assignment of Y haplogroups from re-sequencing data
Hypothesis testing of meiotic recombination rates from population genetic data
Genetic Genealogical Models in Rare Event Analy- sis
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.