SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-145430"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-145430" > Recursive Methods i...

  • Renlund, Henrik,1979-Uppsala universitet,Matematisk statistik (författare)

Recursive Methods in Urn Models and First-Passage Percolation

  • BokEngelska2011

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Uppsala :Department of Mathematics,2011
  • 30 s.
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:uu-145430
  • ISBN:9789150621907
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-145430URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:vet swepub-contenttype
  • Ämneskategori:dok swepub-publicationtype

Serie

  • Uppsala Dissertations in Mathematics,1401-2049 ;69

Anmärkningar

  • This PhD thesis consists of a summary and four papers which deal with stochastic approximation algorithms and first-passage percolation. Paper I deals with the a.s. limiting properties of bounded stochastic approximation algorithms in relation to the equilibrium points of the drift function. Applications are given to some generalized Pólya urn processes. Paper II continues the work of Paper I and investigates under what circumstances one gets asymptotic normality from a properly scaled algorithm. The algorithms are shown to converge in some other circumstances, although the limiting distribution is not identified. Paper III deals with the asymptotic speed of first-passage percolation on a graph called the ladder when the times associated to the edges are independent, exponentially distributed with the same intensity. Paper IV generalizes the work of Paper III in allowing more edges in the graph as well as not having all intensities equal.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Alm, Sven Erick,ProfessorUppsala universitet,Matematisk statistik (preses)
  • Janson, Svante,ProfessorUppsala universitet,Matematiska institutionen (preses)
  • Wierman, John,ProfessorJohns Hopkins University, Dept. of Applied Mathematics and Statistics (opponent)
  • Uppsala universitetMatematisk statistik (creator_code:org_t)

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy