臧梓涵
【摘要】概率與隨機(jī)過(guò)程作為數(shù)學(xué)理論的一部分,在實(shí)際生活中有著重大的意義,可以成為許多生活應(yīng)用的理論基礎(chǔ)。本文以一種隨機(jī)過(guò)程一泊松過(guò)程及其應(yīng)用為切入點(diǎn),進(jìn)一步推廣到純生過(guò)程的性質(zhì),對(duì)于純生過(guò)程爆炸的條件予以研究與推斷。
【關(guān)鍵詞】計(jì)數(shù)過(guò)程;獨(dú)立增量過(guò)程;泊松分布;純生過(guò)程;爆炸
一、引言
據(jù)美國(guó)人口普查局統(tǒng)計(jì),2018年元旦全世界人口總數(shù)達(dá)到74,4444,3881人。人口的不斷增長(zhǎng)不免使我們產(chǎn)生擔(dān)心與好奇:世界的人口在未來(lái)的某一天會(huì)不會(huì)增長(zhǎng)到地球無(wú)法容下,甚至于無(wú)窮,這是一個(gè)很難解決的問(wèn)題。
本文將結(jié)合數(shù)學(xué)中的泊松分布等理論嘗試給出解答。先是由基礎(chǔ)的隨機(jī)變量等數(shù)學(xué)概念引入,隨后轉(zhuǎn)向一種特殊的獨(dú)立增量過(guò)程一泊松過(guò)程。熟悉其性質(zhì)后,轉(zhuǎn)向其一般化應(yīng)用的一種跳過(guò)程:生滅過(guò)程。再對(duì)一種特殊化的生滅過(guò)程:純生過(guò)程進(jìn)行研究,最終從純生過(guò)程的性質(zhì)分析中得到純生過(guò)程爆炸的條件(即人口增至無(wú)窮的條件)。
二、泊松過(guò)程
在引入泊松過(guò)程之前,我們先介紹隨機(jī)變量并對(duì)其分布和期望的基本性質(zhì)進(jìn)行分析。
隨機(jī)變量:隨機(jī)變量X的概念,在高中的統(tǒng)計(jì)概率部分就已引入了,表示了隨機(jī)試驗(yàn)各種結(jié)果的實(shí)值單值函數(shù)。它在本質(zhì)上是定義在樣本空間上的一個(gè)或離散或連續(xù)的函數(shù),對(duì)于R的任意子集A,{X∈A}是事件。通過(guò)將隨機(jī)事件的結(jié)果用數(shù)量化的方式表示,可以更好地分析生活中的隨機(jī)現(xiàn)象。例如燈泡的壽命,病毒的分裂感染,公交汽車站等車乘客人數(shù)等。
概率分布:對(duì)于隨機(jī)變量X稱F(X)為X的分布函數(shù)。分布函數(shù)是單調(diào)不減的右連續(xù)函數(shù),如果X有離散的概率分布。
數(shù)學(xué)期望:假設(shè)離散隨機(jī)變量X在點(diǎn)xj的概率為pj,如果E(X)=∑xjpj存在,則稱其為X的數(shù)學(xué)期望,也就是概率加權(quán)平均值。
計(jì)數(shù)過(guò)程:用N(t)表示時(shí)間段[0,t]內(nèi)某類事件發(fā)生的個(gè)數(shù),N(t)是隨機(jī)變量。稱{N(t):t≥0}是計(jì)數(shù)過(guò)程。計(jì)數(shù)過(guò)程滿足如下條件:
(一)對(duì)t≥0,N(t)是非負(fù)整數(shù)取值的隨機(jī)變量;
(二)對(duì)t>s≥0,N(t)≥N(s),且N(t)-N(s)是時(shí)間(s,t]中的事件發(fā)生數(shù)。
獨(dú)立增量過(guò)程是一種特殊的計(jì)數(shù)過(guò)程,其特點(diǎn)在于在不相交的時(shí)間段內(nèi)事件發(fā)生的概率是相互獨(dú)立的,即不同時(shí)間段相互之間無(wú)干擾。
泊松過(guò)程:波動(dòng)過(guò)程是一個(gè)特殊的計(jì)數(shù)過(guò)程,并且稱滿足下列條件的計(jì)數(shù)過(guò)程{N(t)}為強(qiáng)度λ為的泊松過(guò)程:
(一)N(0)=0
(二){N(t)}為獨(dú)立增量過(guò)程
(三)付任意t,s≥0,N(s,t+s]服從參數(shù)為λt的泊松分布,即
泊松過(guò)程是一種特殊的獨(dú)立增量過(guò)程,其數(shù)學(xué)期望與方差均為λt。于是有,是單位時(shí)間內(nèi)事件發(fā)生的平均數(shù),入越大,單位時(shí)間內(nèi)平均發(fā)生事件越多。泊松過(guò)程中兩個(gè)相繼發(fā)生的時(shí)刻的間隔服從指數(shù)分布。
泊松過(guò)程是無(wú)法畫出確切圖像的一個(gè)計(jì)數(shù)過(guò)程,但它在生活中的應(yīng)用卻較為廣泛。許多在一定時(shí)間、一定空間范圍內(nèi)的計(jì)數(shù)過(guò)程均可以與其建立直接或是間接的聯(lián)系,比如停車場(chǎng)的車輛進(jìn)出、釣魚過(guò)程等的估測(cè),因而對(duì)于數(shù)據(jù)分析也會(huì)有所幫助。同時(shí)我們還可以由泊松過(guò)程的性質(zhì)進(jìn)一步推廣到更為廣泛的跳過(guò)程。
三、泊松過(guò)程的合并與細(xì)分
假設(shè)(N1(t)}和{N2(t)}是相互獨(dú)立的,強(qiáng)度分別為λ1和λ2的泊松過(guò)程,則N(t)=N1(t)+N2(t),t≥0,強(qiáng)度為λ=λ1+λ2。也就是說(shuō)兩個(gè)相互獨(dú)立的泊松過(guò)程是可以合并的。由此推知,多個(gè)相互獨(dú)立的泊松過(guò)程可以合并為一個(gè)泊松過(guò)程。同樣的,一個(gè)泊松分布可以分解為兩個(gè)或多個(gè)相互獨(dú)立的泊松過(guò)程。
采取較為生活化的說(shuō)法解釋,舉例來(lái)說(shuō),一個(gè)商店的前門在t時(shí)間段內(nèi)進(jìn)入的游客數(shù)服從參數(shù)為λ1t的泊松分布,后門在相同t時(shí)間段內(nèi)進(jìn)入的游客數(shù)服從參數(shù)為λ2t的泊松分布。很容易想到,商店在該時(shí)間段內(nèi)進(jìn)入的總?cè)藬?shù)也服從泊松分布,強(qiáng)度為(λ1+λ2)t。同樣的,該合成的泊松過(guò)程可以分解為前門、后門的兩個(gè)泊松過(guò)程,強(qiáng)度分別為λ1和λ2。
若N(t)是一個(gè)參數(shù)為λ的泊松過(guò)程,ε1,ε2…獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列,與N(t)獨(dú)立,P(ε1=1)=1-P(ε1=0)=P。那么和是兩個(gè)互相獨(dú)立的泊松過(guò)程,參數(shù)分別為λP和λ(1-p)。
想象商場(chǎng)中有若干個(gè)門時(shí),可以將多個(gè)相互獨(dú)立的泊松過(guò)程合并,也可以將一個(gè)泊松過(guò)程細(xì)分成多個(gè),每個(gè)人可以有概率地從每個(gè)門出去。
四、泊松過(guò)程一般化的應(yīng)用一純生過(guò)程
泊松過(guò)程是最簡(jiǎn)單的連續(xù)時(shí)間隨機(jī)過(guò)程,在我們的生活中可能不存在如此理想化的過(guò)程,因而需要進(jìn)行一定的一般化與推廣,這便提到了生滅過(guò)程。而考慮到影響因素較多,我們將生滅過(guò)程予以特殊化處理,得到了純生過(guò)程(只出生不死亡的生滅過(guò)程)。而關(guān)于純生過(guò)程的數(shù)學(xué)化定義,將在后文中給出。
純生過(guò)程爆炸,可以認(rèn)為是在有限的時(shí)間內(nèi)讓人口增至無(wú)窮,換言之,人口達(dá)到無(wú)窮所用的時(shí)間不是無(wú)窮而是有限的。我們將在一段時(shí)間內(nèi)生命的降生的每段時(shí)間間隔分別設(shè)為隨機(jī)變量ξ1,ξ2,…ξn類比泊松過(guò)程可知ξk~Exp(ξk)。令S0=0,Sn=ξ1+ξ2+…+ξn,Xt=sup{n:Sn≤t}。則Xt為我們所說(shuō)的純生過(guò)程。n為滿足接連出生的生命時(shí)間間隔之和小于等于t的最高上限,即Sn時(shí)間內(nèi)降生的數(shù)量。λk越大時(shí),出生n人所需的t(即Sn)越短。那么可能存在一種情況,λk可以滿足存在τ<∞,使t≥τ時(shí),Xt=∞成立。此時(shí)即可認(rèn)為人口在有限時(shí)間內(nèi)達(dá)到了無(wú)窮,純生過(guò)程爆炸。
由于τ為Sn單調(diào)上升得到,則。若,則Eτ<∞,此時(shí)純生過(guò)程不爆炸。反之,若,又由ξ服從指數(shù)分布,由指數(shù)分布性質(zhì),可知。于是由有界收斂定理有=1,即P(τ=∞)=1,此時(shí)純生過(guò)程爆炸。
上述證明過(guò)程中用到了:1、單調(diào)收斂定理,即最終收斂于;2、加和為無(wú)窮的非負(fù)數(shù)列,分別加1后乘積為無(wú)窮;3、泊松過(guò)程、指數(shù)分布的相關(guān)性質(zhì)與積分運(yùn)算、極限運(yùn)算。
應(yīng)用舉例:Yule過(guò)程,若,則稱對(duì)應(yīng)的過(guò)程為Yule過(guò)程。則
故Yule過(guò)程不會(huì)爆炸。
【參考文獻(xiàn)】
[1]何書元.隨機(jī)過(guò)程[M].北京大學(xué)出版社,2008