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Stability in distribution of randomly perturbed quadratic maps as Markov processes

机译:马尔可夫过程在随机扰动二次图分布中的稳定性

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摘要

Iteration of randomly chosen quadratic maps defines a Markov process: Xn+1 = epsilon(n+1) X-n(1 - X-n), where epsilon(n) are i.i.d. with values in the parameter space [0, 4] of quadratic maps F-theta(x) = thetax(1 - x). Its study is of significance as an important Markov model, with applications to problems of optimization under uncertainty arising in economics. In this article a broad criterion is established for positive Harris recurrence of X-n.
机译:随机选择的二次映射的迭代定义了一个马尔可夫过程:Xn + 1 = epsilon(n + 1)X-n(1- X-n),其中epsilon(n)是i.d.。二次映射的参数空间[0,4]中的值F-theta(x)= thetax(1-x)。它的研究作为重要的马尔可夫模型具有重要意义,可应用于经济学不确定性条件下的优化问题。本文为X-n的阳性Harris复发建立了广泛的标准。

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