Background Image
Previous Page  8 / 15 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 8 / 15 Next Page
Page Background

Покажем, что выражение (16) также является решением урав-

нения (3) в точке

u

0

,

|

u

0

|

<

1

, такой, что некоторые из значений

λ

0

(

u

0

)

, . . . , λ

k

1

(

u

0

)

совпадают. Достаточно показать, что при

u

u

0

существует конечный предел выражения (16); в силу непрерывности

коэффициентов уравнения (3) эти пределы при

α

= 0

,

1

, . . .

удовле-

творяют уравнению (3).

Действительно, система линейных уравнений (17) решается по

правилу Крамера и для нахождения функций

C

β

0

(

u

)

, . . . , C

β

k

1

(

u

)

вы-

числяются определители типа определителя Вандермонда. Подставляя

полученные выражения в (16), после преобразований получаем

ϕ

αβ

(

u

) = (

1)

k

β

+1

X

i

0

+

...

+

i

k

1

=

α

β

i

0

,...,i

k

1

>

0

0

λ

i

0

0

(

u

)

. . . λ

i

k

1

k

1

(

u

)

,

(18)

где знак «

0

» означает, что число показателей степеней

i

0

, . . . , i

k

1

, обра-

щающихся в нуль, не больше

β

. Рассматриваемая точка

u

0

— точка

ветвления функции

λ

(

u

)

. При

u

u

0

существуют согласно неравен-

ству (10) и, например, представлению (11) конечные пределы функций

λ

l

(

u

)

,

l

= 0

, . . . , k

1

, и следовательно, конечный предел выражения

(18).

I

Для нахождения функций

λ

0

(

u

)

, . . . , λ

k

1

(

u

)

определяется вспомо-

гательный случайный процесс.

Марковский ветвящийся процесс

(

ξ

0

t

, ξ

t

)

и уравнение для экс-

поненциальной производящей функции вероятностей остановки.

Рассмотрим однородный во времени марковский процесс

(

ξ

0

t

, ξ

t

)

на

фазовом пространстве

N

2

с непрерывным временем

t

,

t

[0

,

)

, и пе-

реходными вероятностями

P

(

α

0

)

(

β

0

)

(

t

) = P

{

(

ξ

0

t

, ξ

t

) = (

β

0

, β

)

|

(

ξ

0

0

, ξ

0

) =

= (

α

0

, α

)

}

. Пусть при

Δ

t

0

переходные вероятности имеют вид

(

λ >

0

)

P

(

α

0

)

(

α

0

)

t

) = 1

α

(

α

1)

. . .

(

α

k

+ 1)

λ

Δ

t

+

o

t

);

P

(

α

0

)

(

β

0

)

t

) =

p

β

0

α

0

α

+

k

α

(

α

1)

. . .

(

α

k

+ 1)

λ

Δ

t

+

o

t

)

,

если

β

0

6

=

α

0

или

β

6

=

α

k

. Введем производящие и экспоненциаль-

ные производящие функции переходных вероятностей,

|

u

|

6

1

,

|

s

|

6

1

,

F

(

α

0

)

(

t

;

u, s

) =

X

β

0

=0

P

(

α

0

)

(

β

0

)

(

t

)

u

β

0

s

β

,

(

α

0

, α

)

N

2

;

G

(

β

0

)

(

t

;

z

0

, z

) =

X

α

0

=0

z

α

0

0

z

α

α

0

!

α

!

P

(

α

0

)

(

β

0

)

(

t

)

,

(

β

0

, β

)

N

2

,

ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2015. № 2

45