随机图论是近十年来兴起的一个热门领域,在此领域中,很多学者做出了非常卓越的成就。前人针对很多种模型给出了的重要理论结果,并将其应用于实践当中。.本项目中,申请人将就随机图论中概率极限理论的相关问题进行研究,如针对简单图,复制图,Internet图等模型中的概率收敛性,收敛速度等问题进行研究,如研究这些模型定点度及边数的中心极限定理,几乎处处收敛性,完全收敛性,大偏差原理等等,从而更深层次的揭示特定随机图模型下的概率极限规律,进而探索更广泛应用领域。
随机图是近年来兴起的一个热门研究领域, 已经有很多结果应用于实际问题当中. 而在相关的研究当中, 很多学者研究了各种随机图模型的构造和基本的概率性质,而对这些随机图模型的极限理论方面的研究稍显欠缺. 本项目中, 我们试图研究一些随机图的极限理论相关问题. 主要包括了: (1) 传染病模型中的收敛性问题,研究了这个模型的强大数定律,及随机初始总体下的极限问题;(2) 研究了更广泛的一类一致增长图模型的极大元的收敛性质;(3) 探索随机矩阵的特征根经验分布的极限性质, 以试图将随机图相关的理论应用于随机图的研究当中. 这些研究内容, 使得我们可以更好的理解和认识随机图的本质极限特征, 从而使得随机图在实际应用当中有更好的应用.
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数据更新时间:2023-05-31
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关于树指标随机过程极限理论的进一步研究
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