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随机晶粒模型的各向异性标度及其在网络流量中的应用

概率论 2017-10-30 v1

作者: Vytautė Pilipauskaitė , Donatas Surgailis

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摘要

我们获得了平面上具有重尾晶粒面积分布的随机晶粒模型的各向异性标度极限的完整描述。这些标度极限沿一个或两个坐标轴具有独立或完全相关的增量，并包括稳定随机场、高斯随机场以及一些“中间”无穷可分随机场。我们获得了随机晶粒模型协方差函数的渐近形式。文中还包含了在叠加网络流量中的应用。

关键词

各向异性标度随机晶粒模型重尾分布无穷可分随机场网络流量

引用

@article{arxiv.1510.07423,
  title  = {Anisotropic scaling of random grain model with application to network traffic},
  author = {Vytautė Pilipauskaitė and Donatas Surgailis},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1510.07423},
  year   = {2017}
}