عملية الولادة

عملية الولادة
عملية الولادة ومعدلات المواليدλ0،λ1،λ2،...{\displaystyle \lambda _{0},\lambda _{1},\lambda _{2},...}.

في نظرية الاحتمالات ، تُعدّ عملية الولادة ، أو عملية الولادة البحتة [ 1 ] ، حالة خاصة من عملية ماركوف ذات الزمن المستمر، وتعميمًا لعملية بواسون . وهي تُعرّف عملية مستمرة تأخذ قيمًا ضمن الأعداد الطبيعية ، ولا يمكن أن تزيد إلا بمقدار واحد (ولادة) أو تبقى دون تغيير. وهذا نوع من عمليات الولادة والوفاة التي لا تشهد وفيات. ويُعطى معدل حدوث الولادات بمتغير عشوائي أُسّي، يعتمد مُعامله فقط على القيمة الحالية للعملية.

تعريف

تعريف معدلات المواليد

عملية الولادة ومعدلات المواليد(λن،نشمال){\displaystyle (\lambda _{n},n\in \mathbb {N} )}والقيمة الأوليةكشمال{\displaystyle k\in \mathbb {N} }هي عملية يمين مستمرة دنيا(Xت،ت0){\displaystyle (X_{t},t\geq 0)}بحيثX0=ك{\displaystyle X_{0}=k}وأوقات الوصول بين الرحلاتتيأنا=معلومات{ت0:Xت=أنا+1}-معلومات{ت0:Xت=أنا}{\displaystyle T_{i}=\inf\{t\geq 0:X_{t}=i+1\}-\inf\{t\geq 0:X_{t}=i\}}هي متغيرات عشوائية أسية مستقلة ذات معلماتλأنا{\displaystyle \lambda _{i}}[ 2 ]

تعريف متناهي الصغر

عملية الولادة مع الأسعار(λن،نشمال){\displaystyle (\lambda _{n},n\in \mathbb {N} )}والقيمة الأوليةكشمال{\displaystyle k\in \mathbb {N} }هي عملية(Xت،ت0){\displaystyle (X_{t},t\geq 0)}بحيث:

  • X0=ك{\displaystyle X_{0}=k}
  • s،ت0:s<تXsXت{\displaystyle \forall s,t\geq 0:s<t\implies X_{s}\leq X_{t}}
  • P(Xت+ح=Xت+1)=λXتح+o(ح){\displaystyle \mathbb {P} (X_{t+h}=X_{t}+1)=\lambda _{X_{t}}h+o(h)}
  • P(Xت+ح=Xت)=o(ح){\displaystyle \mathbb {P} (X_{t+h}=X_{t})=o(h)}
  • s،ت0:s<تXت-Xs{\displaystyle \forall s,t\geq 0:s<t\implies X_{t}-X_{s}}مستقل عن(Xu،u<s){\displaystyle (X_{u},u<s)}

(يستخدم الشرطان الثالث والرابع القليل من رموز o.)

تضمن هذه الشروط أن تبدأ العملية عندأنا{\displaystyle i}، وهو غير متناقص ويحدث فيه ولادات فردية مستقلة بشكل مستمر بمعدلλن{\displaystyle \lambda _{n}}عندما تكون للعملية قيمةن{\displaystyle n}[ 3 ]

تعريف سلسلة ماركوف ذات الزمن المستمر

يمكن تعريف عملية الولادة على أنها عملية ماركوف ذات زمن مستمر (CTMC).(Xت،ت0){\displaystyle (X_{t},t\geq 0)}مع مدخلات مصفوفة Q غير الصفريةqن،ن+1=λن=-qن،ن{\displaystyle q_{n,n+1}=\lambda _{n}=-q_{n,n}}والتوزيع الأوليأنا{\displaystyle i}(المتغير العشوائي الذي يأخذ قيمةأنا{\displaystyle i}باحتمالية 1). [ 4 ]

سؤال=(-λ0λ0000-λ1λ1000-λ2λ2){\displaystyle Q={\begin{pmatrix}-\lambda _{0}&\lambda _{0}&0&0&\cdots \\0&-\lambda _{1}&\lambda _{1}&0&\cdots \\0&0&-\lambda _{2}&\lambda _{2}&\cdots \\\vdots &\vdots &\vdots &&\vdots \ddots \end{pmatrix}}}

الاختلافات

يشترط بعض المؤلفين أن تبدأ عملية الولادة من الصفر، أي أنX0=0{\displaystyle X_{0}=0}[ 3 ] بينما تسمح نماذج أخرى بتحديد القيمة الأولية بواسطة توزيع احتمالي على الأعداد الطبيعية. [ 2 ] يمكن أن تشمل فضاءات الحالة اللانهاية، في حالة عملية الولادة الانفجارية. [ 2 ] تُسمى معدلات الولادة أيضًا بالشدات. [ 3 ]

ملكيات

أما بالنسبة لسلاسل ماركوف المستمرة (CTMCs)، فإن عملية الولادة تتمتع بخاصية ماركوف . تنطبق تعريفات CTMC الخاصة بالفئات المتصلة، وعدم الاختزال، وما إلى ذلك، على عمليات الولادة. وبناءً على شروط التكرار والزوال لعملية الولادة والوفاة ، [ 5 ] فإن أي عملية ولادة تكون عابرة. مصفوفات الانتقال((صأنا،ج(ت))أنا،جشمال)،ت0){\displaystyle ((p_{i,j}(t))_{i,j\in \mathbb {N} }),t\geq 0)}تخضع عملية الولادة لمعادلات كولموغوروف الأمامية والخلفية .

المعادلات العكسية هي: [ 6 ]

صأنا،ج(ت)=λأنا(صأنا+1،ج(ت)-صأنا،ج(ت)){\displaystyle p'_{i,j}(t)=\lambda _{i}(p_{i+1,j}(t)-p_{i,j}(t))}أنا،جشمال{\displaystyle i,j\in \mathbb {N} })

المعادلات الأمامية هي: [ 7 ]

صأنا،أنا(ت)=-λأناصأنا،أنا(ت){\displaystyle p'_{i,i}(t)=-\lambda _{i}p_{i,i}(t)}أناشمال{\displaystyle i\in \mathbb {N} })
صأنا،ج(ت)=λج-1صأنا،ج-1(ت)-λجصأنا،ج(ت){\displaystyle p'_{i,j}(t)=\lambda _{j-1}p_{i,j-1}(t)-\lambda _{j}p_{i,j}(t)}جأنا+1{\displaystyle j\geq i+1})

من المعادلات الأمامية يتبين ما يلي: [ 7 ]

صأنا،أنا(ت)=هـ-λأنات{\displaystyle p_{i,i}(t)=e^{-\lambda _{i}t}}أناشمال{\displaystyle i\in \mathbb {N} })
صأنا،ج(ت)=λج-1هـ-λجت0تهـλجsصأنا،ج-1(s)دs{\displaystyle p_{i,j}(t)=\lambda _{j-1}e^{-\lambda _{j}t}\int _{0}^{t}e^{\lambda _{j}s}p_{i,j-1}(s)\,{\text{d}}s}جأنا+1{\displaystyle j\geq i+1})

بخلاف عملية بواسون، قد تتضمن عملية الولادة عددًا لا نهائيًا من الولادات في فترة زمنية محدودة. نُعرّفتي=رشفة{تين:نشمال}{\displaystyle T_{\infty }=\sup\{T_{n}:n\in \mathbb {N} \}}ويقولون إن عملية الولادة تنفجر إذاتي{\displaystyle T_{\infty }}محدود. إذان=01λن<{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {1}{\lambda _{n}}}<\infty }عندئذٍ تكون العملية قابلة للانفجار باحتمالية 1؛ وإلا، فهي غير قابلة للانفجار باحتمالية 1 ("بكل صراحة"). [ 8 ] [ 9 ]

أمثلة

عملية بواسون
عملية بواسون هي حالة خاصة من عملية الولادة.

عملية بواسون هي عملية ولادة تكون فيها معدلات الولادة ثابتة، أيλن=λ{\displaystyle \lambda _{n}=\lambda }بالنسبة للبعضλ>0{\displaystyle \lambda >0}[ 3 ]

عملية ولادة بسيطة

عملية ولادة بسيطة
عملية ولادة بسيطة، حيث تتساوى معدلات المواليد مع حجم السكان الحاليين.

عملية الولادة البسيطة هي عملية ولادة ذات معدلاتλن=نλ{\displaystyle \lambda _{n}=n\lambda }[ 10 ] إنه يمثل نموذجًا لمجتمع تلد فيه كل فرد بشكل متكرر ومستقل بمعدلλ{\displaystyle \lambda }قام أودني يول بدراسة هذه العمليات ، ولذلك يمكن أن تُعرف باسم عمليات يول . [ 11 ]

عدد المواليد في الوقتت{\displaystyle t}من عملية ولادة بسيطة للسكانن{\displaystyle n}يتم تحديده بواسطة: [ 3 ]

صن،ن+م(ت)=(نم)(λت)م(1-λت)ن-م+o(ح){\displaystyle p_{n,n+m}(t)={\binom {n}{m}}(\lambda t)^{m}(1-\lambda t)^{nm}+o(h)}

بصيغة دقيقة، يكون عدد المواليد هو التوزيع ذو الحدين السالب بمعاملاتن{\displaystyle n}وهـ-λت{\displaystyle e^{-\lambda t}}في الحالة الخاصةن=1{\displaystyle n=1}هذا هو التوزيع الهندسي بمعدل النجاحهـ-λت{\displaystyle e^{-\lambda t}}[ 12 ]

يزداد توقع العملية بشكل كبير؛ تحديدًا، إذاX0=1{\displaystyle X_{0}=1}ثمهـ(Xت)=هـλت{\displaystyle \mathbb {E} (X_{t})=e^{\lambda t}}[ 10 ]

عملية ولادة بسيطة مع الهجرة هي تعديل لهذه العملية مع المعدلاتλن=نλ+ν{\displaystyle \lambda _{n}=n\lambda +\nu }. هذا النموذج يمثل مجتمعًا مع ولادات لكل فرد من أفراده بالإضافة إلى معدل هجرة ثابت إلى النظام. [ 3 ]

ملحوظات

مراجع

  • غريمت، جي آر ؛ ستيرزاكر، دي آر (1992). الاحتمالات والعمليات العشوائية (  الطبعة الثانية). مطبعة جامعة أكسفورد. ISBN 0198572220.
  • كارلين، صموئيل ؛ ماكجريجور، جيمس (1957). "تصنيف عمليات الولادة والوفاة" (ملف PDF) . معاملات الجمعية الرياضية الأمريكية . 86 (2): 366-400 .
  • نوريس، الابن (1997). سلاسل ماركوف . مطبعة جامعة كامبريدج. ISBN 9780511810633.
  • روس، شيلدون م. (2010). مقدمة في نماذج الاحتمالات (  الطبعة العاشرة). دار النشر الأكاديمية. ISBN 9780123756862.
  • أبتون، ج.؛ كوك، إ. (2014). قاموس الإحصاء (  الطبعة الثالثة). ISBN 9780191758317.