Asymptotics of Two-boundary First-exit-time Densities for Gauss-Markov Processes
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985823%3A_____%2F19%3A00509186" target="_blank" >RIV/67985823:_____/19:00509186 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11009-018-9617-4" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11009-018-9617-4</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11009-018-9617-4" target="_blank" >10.1007/s11009-018-9617-4</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Asymptotics of Two-boundary First-exit-time Densities for Gauss-Markov Processes
Popis výsledku v původním jazyce
The problem of escape times from a region confined by two time-dependent boundaries is considered for a class of Gauss-Markov processes. Asymptotic approximations of the first exit time probability density functions in case of asymptotically constant and asymptotically periodic boundaries are obtained firstly for the Ornstein-Uhlenbeck process and then extended to the class of Gauss-Markov processes that can be obtained by a specified transformation. Some examples of application to stochastic dynamics and estimations of involved parameters by using numerical approximations are provided.
Název v anglickém jazyce
Asymptotics of Two-boundary First-exit-time Densities for Gauss-Markov Processes
Popis výsledku anglicky
The problem of escape times from a region confined by two time-dependent boundaries is considered for a class of Gauss-Markov processes. Asymptotic approximations of the first exit time probability density functions in case of asymptotically constant and asymptotically periodic boundaries are obtained firstly for the Ornstein-Uhlenbeck process and then extended to the class of Gauss-Markov processes that can be obtained by a specified transformation. Some examples of application to stochastic dynamics and estimations of involved parameters by using numerical approximations are provided.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-06943S" target="_blank" >GA17-06943S: Přesnost neuronálního kódování a její adaptace na statistiku stimulu</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Methodology and Computing in Applied Probability
ISSN
1387-5841
e-ISSN
—
Svazek periodika
21
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
735-752
Kód UT WoS článku
000484932800006
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85040702094