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Galton-Watson分枝过程

简介

  • \(\xi\) 为一非负整数值随机变量, 分布如下

    • \[P(\xi = k) = p_k, k \geq 0, p_0 < 1\]
  • \(Z_0=1, Z_{n+1} = \sum\limits_{j=1}^{Z_n}{\xi_{n;j}}\) , 其中 \(\xi_{n;j}\) 独立同分布于 \(\xi\)

定理 5.1

  • \(Z = (Z_n)_{n \geq 0}\) 是一个马尔可夫链, 状态空间为 \(\mathbb{Z}^+\), 转移概率为
    • \[p_{ij} = P(\sum\limits_{k=1}^i\xi_{i;k}=j) , i, j \geq 0\]

数字特征和概率分布

定理 5.2

  • 设 $E\xi = \mu, Var\xi = \sigma^2, $ 则, 对任意 \(n \geq 0\)
    • \[E(Z_n) = \mu^n\]
    • \[Var(Z_n) = \sigma^2\mu^{n-1}\frac{1-\mu^n}{1-\mu}= \sigma^2\mu^{n-1}(1+ \mu + \cdots + \mu^{n-1})\]

[!NOTE] \(\mu<1\) 则说明每个个体平均繁衍个体数小于 1, 从而种群最终灭绝\(\\\) \(\mu>1\) 则说明每个个体平均繁衍个体数大于 1, 种群数目以几何级数增长\(\\\) \(\mu=1\) 则说明种群数目总体保持不变

生成函数

定义 5.3

  • 对非负整数随机变量 \(\xi\), 定义:
    • \[\phi(s) = E(s^\xi) = \sum\limits_{k=0}^{\infty}{s^kp_k}, s\in [0, 1]\]
    • \(\xi\) 的生成函数
  • 显然 \(\phi(s) \leq \sum\limits_{k=0}^{\infty}{p_k} = 1\), 从而 \(\phi(s)\)\([0, 1]\) 上一致收敛

定理 5.4 (生成函数的性质)

  • \(\phi(1) = 1, \; 0\leq \phi(s)\leq 1\)
  • 若 $E\xi^k <\infty, $ 则 \(\phi\)\([0, 1]\)\(k\) 次可微, 特别的当 \(E\xi^2 < \infty\)
    • \[\phi'(1) = E\xi, \; \phi''(1) = E\xi(\xi-1)=E\xi^2 - E\xi\]
  • \(\phi(s)\)\(s=0\) 处无穷次可微, 并且

    • \[p_k = \frac{\phi^{(k)}(0)}{k!}, \forall k\geq 0\]
    • 约定 \(\phi^{(0)}(0)=\phi(0)\)
  • \(\xi, \eta\) 为两个独立非负整数值随机变量, 那么 \(\xi+\eta\) 的生成函数等于各自生成函数的和, 即

    • \(\phi_{\xi+\eta} = \phi_\xi+\phi_\eta\) 容易推广到任意有限个独立随机变量的和

命题 5.1

  • \(\phi_k\)\(Z_k\) 的生成函数, 则

    • \[\phi_k(s) = \begin{cases} \phi_\xi(s) & k=1 \\ \phi(\phi_{k-1}(s)) & k\geq 2 \end{cases}\]
  • 注意到 \((1, s, s^2, \cdots, s^k, \cdots)\) 线性无关, 从而在 \(\phi_n(s)\) 的表达是中, \(s^l\) 的系数就是 \(p_l\)

生存与灭绝概率

  • \(\alpha_n = P(Z_n = 0 ), n\geq 1\)

    • 则有 \(\alpha_{n+1} = \alpha_n + P(Z_n \neq 0 \text{但} Z_{n+1} = 0)\)
    • 从而 \(\{\alpha_n\}\) 是单调非负不减数列, 又 \(\alpha_n\leq 1\), 据单调有界定理, 其极限存在, 记为 \(\tau\), 即
      • \[\tau = \lim\limits_{n\to\infty} \alpha_n\]
      • \(\tau\)灭绝概率
  • \(\mu<1, P(Z_n>0) = P(Z_n\geq 1) \leq EZ_n = \mu^n\to 0\), 容易得到 \(\tau = 1\) , 必然灭绝, 利用 生成函数有

    • \[\alpha_n = \phi_n(0)=\phi(\phi_{n-1}(0))=\phi(\alpha_{n-1})\]
      • \(n\to\infty\), 有
    • \[\tau = \phi(\tau)\]
    • 这样灭绝概率 \(\tau\) 是方程 \(s = \phi(s)\) 的一个解, 注意到 \(s=1\) 总是方程的解, 那么如果方程只有一个解就必然是 \(s=1\;(i.e.\tau = 1)\)

定理 5.5

  • \(p_0>0\) (若不然肯定不会灭绝)
    • \(\mu\leq 1\)\(\tau =1\)
    • \(\mu > 1\) 则, \(\tau\) 为方程 \(s=\phi(s)\) 的最小正解, 且 \(0<\tau<1\)