本项目主要研究两大类问题:1,布朗运动在多种复杂随机区域上首出时的渐近估计问题;2,在布朗运动的维数随着时间递增这一符合保险背景的假设条件下,布朗运动首出时的渐近估计问题。虽然对于这两类问题的研究主要基于大偏差与小球概率理论,但具体细节上却有许多不同之处。对于第一类问题,主要借助于李文博、Shi、Lifshits、DeBlassie等学者关于此领域已有的研究成果,结合Gordon、Slepian等比较不等式,运用变分法等基本理论,试图给出相应概率模型首出时的渐近估计。对于第二类问题,主要利用Bessel函数的相关研究成果及结论,结合第一类研究内容,给出相应概率模型的渐近估计。本项目的研究成果不仅在概率渐近理论、Dirichlet问题的概率解上具有重要意义,而且在保险领域中的破产概率理论方面具有广泛的应用前景。
本项目研究了两大类问题:.1,在多种复杂随机区域上,布朗运动首出时的渐近估计问题;.2,在维数随着时间递增这一符合保险背景的假设条件下,布朗运动首出时的渐近估计问题。. 尽管对于它们的研究都基于大偏差与小球概率理论,但细节上却有许多不同之处:. 对于第一类问题,主要借助于李文博、Shi、Lifshits、DeBlassie等学者关于此领域已有的研究成果,结合Gordon、Slepian等比较不等式,运用变分法等基本理论,我们给出了在非随机与随机混合区域,极大、极小混合区域,极大、极小随机正则区域上概率模型首出时的渐近估计,并进一步得到了概率估计上下界的渐近等价性;. 对于第二类问题,主要利用Bessel函数的相关研究成果及结论,结合第一类研究内容,当布朗运动维数不是固定常数,而是随时间变化时,我们初步研究了上述多种概率模型的上下界渐近估计。我们只得到了少量概率渐近估计的上下界,但没有得到这些上下界估计的渐近等价性。此问题的出现,既为我们提出了新的挑战,也为我们以后的科研工作指明了方向。在未来的工作中,我们需要更多精力研究此类问题。
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数据更新时间:2023-05-31
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