随机环境中随机游动上的随机分枝系统

考虑Z上的一个粒子系统,其中粒子的繁衍构成一个随机环境中的分枝过程,粒子的移动遵循随机环境中的随机游动规律．研究n时刻最右边粒子位置的极限性质,所得结果揭示出系统的一个临界性质．     

参变随机过程与重随机参变过程的若干应用

参变随机过程(见[4]、[6],简记为 PRP)是通常随机过程及多指标过程概念的推广,而重随机参变过程(见[5],简记为 DRPP)则包含随机环境中的随机过程(RWIRE,见[1]、[2])以及随机对策为其特例,PRP 与 DRPP 理论是针对广泛的实际背景提出的,虽然还不成熟,但已可找到若干应用.本文将对此作概略的初步探讨.§1先对 PRP、DRPP 以及估量概率的概念作简单介绍;§2—§6分别概述 PRP 与 DRPP 在竞赛模型与随机对策、体育竞赛的现场指导、仿型预测与控制、选材模型等优化问题方面的应用。§7简述 PRP 与 DRPP 观点下的 RWIRE、Bayes 估计以及气象预报的某些方法.     

带随机过程的随机规划问题最优解集的过程特性与稳定性

本文证明了带随机过程的随机规划问题最优解集做为集值随机过程的可测性、可测最优解选择过程的存在性。研究了最优解集过程的平稳性、马氏性以及最优值过程的鞅性和最优解集过程的集值鞅性。最后，讨论了在有限维分布意义下最优解集过程对所含随机过程参数的连续性以及最优值过程的稳定性。     

布朗运动的若干结果

1827年,英国生物学家布朗(R.Brown)观察到微小的粒子在液体(或气体)中不停地作极不规则的运动,这一发现在科学界产生了很大的影响。时间已经过去165年,关于这种运动的数学研究论文仍然层出不穷。国际上著名的几种概率论杂志中,几乎每期都有关于布朗运动的论文。1 一维布朗运动从发现到理论的建立经历了漫长的时间,其中有许多卓越人物的工作。1905年,爱因斯坦认为运动是由于微粒受到液体中大量分子的碰撞(每秒10~(20)次)而引起的。微粒在t时的位置x_t是随机的。假设x_0=0,以p(t,x)表x_t的一个坐标分量的分布密度,在一定条件下,他得到。     

带随机过程的随机规划问题——最优值过程与最优解集过程的鞅性

假设问题中所含随机过程为鞅，本文证明了带随机过程的随机规划问题共最优值过程与最优解集过程分别为实值上鞅与集值上鞅，且存在最优鞅通过程。     

随机环境中生灭过程首击间隔随机序列的性质

本文研究了随机环境中生灭过程首击间隔随机序列的性质，假设环境独立同分布，证明了{τn}n=1^∞是ψ-混合随机序列，但不是平稳序列，并求得期望E(τn)及其极限，这对于研究有关极限性质有关键作用．     

POISSON单

本文给出了Poisson单的定义,讨论了它的基本性质、刻划及其在射线上导出的过程。     

随机康托集的概率性质

本文讨论了两类随机康托集。关于一类随机康托集，证明它们相交等价于稳定从属过程；关于另一类随机康托集，该文证明了由它们产生的随机过程的密度函数与稳定从属过程的密度函数有很大的相似性。     

带随机过程的随机规划问题最优解过程的平稳性与马氏性

证明了带随机过程的随机规划问题其最优争集中至少存在一列最优解均为可测的随机过程；且如果问题中的随机过程具有平稳性与马氏性，则此时间问题的最优解过程亦具有相应的特性。