Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2019, том 11, выпуск 6, страницы 1033–1039
DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2019-11-6-1033-1039
(Mi crm758)
 

THE 3RD BRICS MATHEMATICS CONFERENCE

Isotropic multidimensional catalytic branching random walk with regularly varying tails

E. Vl. Bulinskaya

Novosibirsk State University, 1 Pirogova st., Novosibirsk, Russia, 630090
Список литературы:
Аннотация: The study completes a series of the author's works devoted to the spread of particles population in supercritical catalytic branching random walk (CBRW) on a multidimensional lattice. The CBRW model describes the evolution of a system of particles combining their random movement with branching (reproduction and death) which only occurs at fixed points of the lattice. The set of such catalytic points is assumed to be finite and arbitrary. In the supercritical regime the size of population, initiated by a parent particle, increases exponentially with positive probability. The rate of the spread depends essentially on the distribution tails of the random walk jump. If the jump distribution has “light tails”, the “population front”, formed by the particles most distant from the origin, moves linearly in time and the limiting shape of the front is a convex surface. When the random walk jump has independent coordinates with a semiexponential distribution, the population spreads with a power rate in time and the limiting shape of the front is a star-shape nonconvex surface. So far, for regularly varying tails (“heavy” tails), we have considered the problem of scaled front propagation assuming independence of components of the random walk jump. Now, without this hypothesis, we examine an “isotropic” case, when the rate of decay of the jumps distribution in different directions is given by the same regularly varying function. We specify the probability that, for time going to infinity, the limiting random set formed by appropriately scaled positions of population particles belongs to a set $B$ containing the origin with its neighborhood, in $\mathbb{R}^{d}$ .In contrast to the previous results, the random cloud of particles with normalized positions in the time limit will not concentrate on coordinate axes with probability one.
Ключевые слова: catalytic branching random walk, spread of population.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 17-11-01173
Поступила в редакцию: 30.05.2019
Принята в печать: 14.11.2019
Тип публикации: Статья
УДК: 519.21
Язык публикации: английский
Образец цитирования: E. Vl. Bulinskaya, “Isotropic multidimensional catalytic branching random walk with regularly varying tails”, Компьютерные исследования и моделирование, 11:6 (2019), 1033–1039
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Bul19}
\by E.~Vl.~Bulinskaya
\paper Isotropic multidimensional catalytic branching random walk with regularly varying tails
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2019
\vol 11
\issue 6
\pages 1033--1039
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm758}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2019-11-6-1033-1039}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm758
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm/v11/i6/p1033
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерные исследования и моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:116
    PDF полного текста:36
    Список литературы:16
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024