5.2.2. Асимптотика второго порядка
В уравнении (19) выполним замену
H(z,u,t) = H2(z,u,t) exp{juλt},
тогда для H2(z,u,t) получим уравнение
. (25)
Обозначив ε2 = 1/ T, в этом уравнении выполним замены
ε2 t = τ, u = εw, H2(z,u, t) = F2 (z,w, τ, ε), (26)
получим
.(27)
Можно доказать следующее утверждение.
Теорема 4. Предельное при 0 значение F2(z,w,) решения F2(z,w,,) уравнения (27) имеет вид
, (28)
где параметр имеет вид
, (29)
а вектор функция f2(z) является таким решением уравнения
, (30)
которое удовлетворяет условию f2(∞)E = 0.
Доказательство
Этап 1. В уравнении (27) выполним предельный переход при 0, получим уравнение
, (31)
решение F2(z,w,) которого имеет вид
F2 (z,w,τ) = R(z) Φ2 (w, τ). (32)
Этап 2. Решение F2 (z,w,τ,ε) уравнения (27) найдём в виде разложения
, (33)
в котором вектор функция f2(z) удовлетворяет условию f2(∞)E = 0.
Подставляя это разложение в (27), получим равенство
(34)
в котором
,
поэтому при 0 равенство (34) можно переписать в виде уравнения
относительно неизвестной вектор функции f2(z). Полученное уравнение совпадает с (30).
Этап 3. Для нахождения скалярной функции Φ2 (w, τ), определяющей в (28) вектор функцию F2 (z, w, τ), в уравнении (27) выполним предельный переход при z →∞ и суммирование компонент вектор функций, получим равенство
.
В это равенство подставим разложение (33), запишем
.
Выполнив здесь несложные преобразования, при 0 получим уравнение
,
где применено равенство .
Решение Φ2 (w, τ) полученного уравнения, удовлетворяющее начальному условию Φ2 (w, 0) = 1, имеет вид
, (35)
в котором значение параметра κ2 определяется равенством
,
совпадающим с (29).
Подставляя (35) в (32), получим равенство (28).
Теорема доказана.
В силу равенства
H(z,u,t) = H2(z,u,t) exp{juλt},
замены (26) и равенства (28) можно записать приближённое (асимптотическое) равенство
. (36)
Полученное равенство будем называть асимптотикой второго порядка для SM-потока, вид которого совпадает с (18) для MAP-потока.
Достаточно очевидно, что совершенно аналогично можно найти асимптотики более высокого порядка для SM-потока.
- Полумарковские процессы и специальные потоки однородных событий
- Глава 1. Цепи Маркова с непрерывным временем
- 1.1. Определение и основные свойства цепи Маркова с непрерывным временем
- 1.2. Дифференциальные уравнения Колмогорова
- 1.2.1. Обратная система дифференциальных уравнений Колмогорова
- 1.2.2. Прямая система дифференциальных уравнений Колмогорова
- 1.3. Финальные вероятности
- 1.4. Время перехода из одного состояния в другое для цепей Маркова с непрерывным временем
- 1.5. Статистический смысл финальных (стационарных) вероятностей
- 1.6. Время пребывания цепи Маркова в j-ом состоянии
- 1.6. Процесс размножения и гибели
- 1.7. Метод Хинчина
- 1.8. Процесс чистого размножения
- 1.8. Пуассоновский процесс
- 1.9. Метод производящих функций
- Глава 2. Теория потоков событий
- 2.1. Определения и терминология
- А. Стационарность
- Интенсивность и параметр потока
- 2.2. Пуассоновский поток событий
- 2.3. Варианты пуассоновского потока событий
- 2.4. Потоки восстановления
- 2.5. Распределение величины перескока и недоскока для потоков восстановления
- 2.6. Парадокс остаточного времени
- 2.7. Основное свойство рекуррентных потоков
- Глава 3. Полумарковские процессы
- 3.1. Определение основных понятий теории полумарковских процессов
- 3.2. Методы исследования полумарковских процессов
- 3.2.1. Метод дополнительной переменно для исследования процесса марковского восстановления
- 3.2.2. Исследование полумарковского процесса методом дополнительной переменной y(t)
- 3.2.3. Метод дополнительных переменных z(t) и s(t) исследования полумарковского процесса
- Глава 4. Специальные (коррелированные) потоки событий
- 4.1. Модулированные пуассоновские потоки (mmp-потоки)
- 4.3. Bmap-потоки
- 4.4. Полумарковские потоки
- 4.5. Уравнения Колмогорова в теории потоков событий
- 4.5.1. Потоки с дискретной компонентой
- 4.5.2. Потоки с непрерывной компонентой
- 4.6. Метод характеристических функций для анализа потоков
- Для рекуррентного потока
- Для потока марковского восстановления
- Для полумарковского потока
- 4.7. Исследование моделей потоков
- 4.7.1. Исследование модели map-потока
- 4.7.2. Решение уравнения (12) методом матричной экспоненты
- 4.7.3. Исследование модели полумарковского потока
- Нахождение распределения r(z)
- 4.7.4. Решение основного уравнения для полумарковского потока
- Глава 5. Исследование специальных потоков событий методом асимптотического анализа
- 5.1. Метод асимптотического анализа map-потоков в условии растущего времени
- 5.1.1 Асимптотика первого порядка
- 5.1.2. Асимптотика второго порядка
- 5.2. Метод асимптотического анализа sm-потоков в условии растущего времени
- 5.2.1. Асимптотика первого порядка
- 5.2.2. Асимптотика второго порядка
- 5.3. Аппроксимация допредельного распределения
- 5.3.1. Аппроксимация второго порядка допредельного распределения
- 5.3.2. Гауссовская аппроксимация
- 5.4. Метод асимптотического анализа mmp-потоков в условии предельно редких изменений состояний потока
- 5.4.1. Асимптотика первого порядка
- 5.4.2. Асимптотика произвольного порядка
- Литература