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2022-04-02
摘要翻译:
连续时间随机游动在每个粒子跳跃之前施加一个随机等待时间。重尾连续时间随机游动的标度极限由分数阶演化方程控制。空间分数阶导数描述重尾跳跃,时间分数阶版本编码重尾等待时间。本文给出了关联跳跃情形下的标度极限和控制方程。对于长程相关跳跃,这导致分数布朗运动或线性分数稳定运动,在重尾等待时间的情况下,时间参数被一个逆稳定从属子取代。这些标度极限提供了一类有趣的非马尔可夫、非高斯自相似过程。
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英文标题:
《Correlated continuous time random walks》
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作者:
Mark M. Meerschaert, Erkan Nane, Yimin Xiao
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最新提交年份:
2008
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
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一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计:例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近,贝叶斯推论,决策理论,估计,基础,推论,检验。
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英文摘要:
  Continuous time random walks impose a random waiting time before each particle jump. Scaling limits of heavy tailed continuous time random walks are governed by fractional evolution equations. Space-fractional derivatives describe heavy tailed jumps, and the time-fractional version codes heavy tailed waiting times. This paper develops scaling limits and governing equations in the case of correlated jumps. For long-range dependent jumps, this leads to fractional Brownian motion or linear fractional stable motion, with the time parameter replaced by an inverse stable subordinator in the case of heavy tailed waiting times. These scaling limits provide an interesting class of non-Markovian, non-Gaussian self-similar processes.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0809.1612
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