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超临界多类型带 immigration 分支过程的大偏差率

概率论 2025-08-22 v1

摘要

{Xn}n0\{X_n\}_{n\geq0}pp 型 (p2p\geq2) 超临界分支过程,含 immigration,均值矩阵为 MM。假设 MM 为正则且 ρ\rhoMM 的最大特征值,分别对应的左、右特征向量为 v\boldsymbol{v}u\boldsymbol{u}。若 ρ>1\rho>1,则定义 Yn=ρn[uXnρn+11ρ1(uλ)]Y_n=\rho^{-n}\Big[\boldsymbol{u}\cdot X_n -\frac{\rho^{n+1}-1}{\rho-1}( \boldsymbol{u}\cdot \boldsymbol{\lambda})\Big],其中向量 λ\boldsymbol{\lambda} 表示平均 immigration 率。在本文中,我们将证明 YnY_n 为 martingale 并在 nn\rightarrow\infty 时收敛于随机变量 YY。我们研究 nn\rightarrow\inftyYnY_n 收敛至 00 的收敛率,即 Pi(lXn+11Xnl(XnM)1Xn>ε),Pi(lXn1Xnlv1v>ε),P(YnY>ε) P_i\Big(\Big|\frac{\boldsymbol{l}\cdot X_{n+1}}{\textbf{1}\cdot X_n}-\frac{\boldsymbol{l}\cdot(X_nM)}{\textbf{1}\cdot X_n}\Big|>\varepsilon\Big),P_i\Big(\Big|\frac{\boldsymbol{l}\cdot X_n}{\textbf{1}\cdot X_n}-\frac{\boldsymbol{l}\cdot\boldsymbol{v}}{\textbf{1}\cdot \boldsymbol{v} }\Big|>\varepsilon\Big),P\Big(\Big|Y_n-Y\Big|>\varepsilon\Big) 对任意 ε>0,i=1,,p\varepsilon>0, i=1,\cdots,p, 1=(1,,1)\textbf{1}=(1,\cdots,1)lRp\boldsymbol{l}\in\mathbb{R}^p。在满足一定矩条件后,前两种概率以几何级数衰减,而在事件 YαY\geq\alpha (α>0\alpha>0) 的条件下,后两种概率呈超几何衰减。若满足有限矩生成函数假设,最后一种概率的衰减率始终为超几何。

关键词

引用

@article{arxiv.2508.15428,
  title  = {Large deviation rates for supercritical multitype branching processes with immigration},
  author = {Liuyan Li and Junping Li},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.15428},
  year   = {2025}
}