P9B – Spojité MŘ - Yuleův proces 2.4 Yuleův proces Yuleův proces popisuje vývoj početnosti souboru jedinců, kteří nezanikají a rozmnožují se dělením nebo štěpením. Pravděpodobnost, že jedinec existující v čase dá v intervalu vznik dalšímu jedinci, nechť je pro . Chování jedinců není nijak vzájemné ovlivňováno. Stav procesu je dán celkovým počtem jedinců (=rozsahem populace) v čase t. Přechodové intenzity náhodného procesu jsou dány tímto předpisem: , , přičemž pro , Matice intenzit přechodu Yuleova procesu tedy vypadá takto: Číslování stavů: 1 2 3 4 5 (2.30) Tomu odpovídající matice pravděpodobností přechodu Yuleova procesu je následující: Číslování stavů: 1 2 3 4 5 (2.31) Odvození (2.32A) pro [1] (2.32B) pro [2] Po obdobné úpravě (2.32B) máme Levá strana v limitě pro dává derivaci , přičemž členy zanedbatelné svou velikostí odpadnou (2.33A) . □ . (2.33B) . □ . Poznámka: V případě, že uvažujeme pravděpodobnosti přechodu z jiných stavů, platí retrospektivní rovnice: (2.34) s počáteční podmínkou , Řešení těchto rovnic je (2.35A) (2.35B) □ . Určitým zobecněním Yuleova procesu je 2.4A Divergentní proces růstu Ten je popsán intenzitami přechodu , neboli maticemi Číslování stavů: 1 2 3 4 5 (2.36) a (2.37) Doby mezi přechody ze stavu do stavu označme : Jsou to vzájemně nezávislé náhodné veličiny s exponenciálním rozdělením se střední hodnotou [3] Platí-li , dostaneme . Odtud máme mj. že s pravděpodobností 1. Trajektorie tohoto procesu v konečném čase diverguje do nekonečna. To se projeví mj. v nejednoznačnosti řešení retrospektivních rovnic pro pravděpodobnosti přechodu. ________________________________ [1] Případ k=0 se vyskytnout nemůže, protože jedinci neodumírají a na druhé straně z nulové populace nevzejde žádný živý jedinec. [2] Případ k=0 se vyskytnout nemůže, protože jedinci neodumírají a na druhé straně z nulové populace nevzejde žádný živý jedinec. [3] Lze to ověřit shodně jako v případě Poissonova procesu.