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MAP波动理论论文参考文献：
摘 要谱负MAP是应用概率论领域的重要内容之一.利用Asmussen-kella鞅推广了谱负MAP（X,J）的波动理论,给出谱负MAP在和之独立且服从Erlang分布的随机时刻点上水平和极值的联合变换所满足的等式,进而由Erlangization方法,给出谱负MAP（X,J）的水平和极值的联合变换的瞬时趋近算法.
关键词谱负MAP；波动理论；Erlangization方法；趋近计算式
中图分类号O211.5文献标识码A文章编号1000-2537（2014）02-0078-06
Levy过程是应用概率领域内的重要随机过程之一,但是Levy过程的平稳性使其在实际应用中受到一定的局限性.在实际建模中,过程会因长时间的演变、外界随机因素的干扰等原因而不再具有平稳性,如价格的季节性,行为的模式化等.由此,可将Levy过程推广为机制转换模型（regime-switching model）：连续时间的Markov加过程（Markov additive process）,简称MAP,这是Levy过程的一个自然推广,MAP已成为随机复杂系统的重要建模工具之一,它已被广泛应用于网络通讯、存储论、交通管理、风险过程、金融工程等领域[1-2].
许多学者对MAP的相关性质作了深入的研究,Cinlar,Ney,Asmussen [3-5]给出了MAP的基本结构及性质,Ivanovs[6]给出了MAP的指数矩阵特征值的性质,DAuria等[7]给出了MAP首达时过程的转移率矩阵的结构,并将其应用于单边反射MAP及双边MMBM[8],Breuer[9]给出了首达时过程的转移率矩阵的迭代计算方法,Ivanovs[10]给出了MAP的scale 矩阵,Kypianou等[11]对MAP波动理论进行了研究.
Avram[12]在研究风险过程中得出破产时刻的Laplace变换等价于指数随机时间内的破产概率,Asmussen等[13]采用fluid embedding方法将这一结果推广并得出服从Erlang（n,q）分布的随机时刻内的破产概率,当给定分布期望不变时,随着分布的阶数趋于无穷,这一随机时刻趋于它的期望定值,利用这一方法,Asmussen等得到了在有限时刻内破产的趋近算法,且这一算法具有良好的稳定性且收敛速度快,这一方法称为Erlangization方法；Stanford[14]将这一方法推广为PH分布情形；Ramaswami等[15]将这一方法应用于随机流体理论,用于各种有限时刻内的各种首达时的研究,Woolford等[16]将这一方法用于分析山火的控制研究.
本文基于上述研究,主要给出谱负MAP（X,J）的水平和极值的联合变换的瞬时趋近算法.这一结果在实际数值计算中具有十分重要的意义,本文利用Asmussen-kella鞅,推广了MAP的波动理论,将MAP在指数时刻的相关量推广至Erlang分布的随机时刻上,继而由Erlangization方法,给定任意时刻时的MAP相应量的趋近计算式.从而解决了谱负MAP（X,J）瞬时波动理论的瞬时时间点上的计算问题.
参考文献：
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结论：适合不知如何写MAP波动理论方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于物理波动理论论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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