510 Mathematik
Refine
Year of publication
Document Type
- Preprint (373) (remove)
Language
- English (358)
- German (13)
- French (1)
- Multiple languages (1)
Keywords
- index (11)
- boundary value problems (9)
- elliptic operators (9)
- Fredholm property (8)
- K-theory (7)
- manifolds with singularities (6)
- pseudodifferential operators (6)
- relative index (6)
- Atiyah-Patodi-Singer theory (5)
- index theory (5)
Institute
We reconsider the fundamental work of Fichtner ([2]) and exhibit the permanental structure of the ideal Bose gas again, using another approach which combines a characterization of infinitely divisible random measures (due to Kerstan,Kummer and Matthes [5, 6] and Mecke [8, 9]) with a decomposition of the moment measures into its factorial measures due to Krickeberg [4]. To be more precise, we exhibit the moment measures of all orders of the general ideal Bose gas in terms of certain path integrals. This representation can be considered as a point process analogue of the old idea of Symanzik [11] that local times and self-crossings of the Brownian motion can be used as a tool in quantum field theory. Behind the notion of a general ideal Bose gas there is a class of infinitely divisible point processes of all orders with a Levy-measure belonging to some large class of measures containing the one of the classical ideal Bose gas considered by Fichtner. It is well known that the calculation of moments of higher order of point processes are notoriously complicated. See for instance Krickeberg's calculations for the Poisson or the Cox process in [4].
The aim of these lectures is a reformulation and generalization of the fundamental investigations of Alexander Bach [2, 3] on the concept of probability in the work of Boltzmann [6] in the language of modern point process theory. The dominating point of view here is its subordination under the disintegration theory of Krickeberg [14]. This enables us to make Bach's consideration much more transparent. Moreover the point process formulation turns out to be the natural framework for the applications to quantum mechanical models.
The aim of this paper is to build and compare estimators of the infection parameter in the different phases of an epidemic (growth and extinction phases). The epidemic is modeled by a Markovian process of order d > 1 (allowing non-Markovian life spans), and can be written as a multitype branching process. We propose three estimators suitable for the different classes of criticality of the process, in particular for the subcritical case corresponding to the extinction phase. We prove their consistency and asymptotic normality for two asymptotics, when the number of ancestors (resp. number of generations) tends to infinity. We illustrate the asymptotic properties with simulated examples, and finally use our estimators to study the infection intensity in the extinction phase of the BSE epidemic in Great-Britain.
Estimation and testing of distributions in metric spaces are well known. R.A. Fisher, J. Neyman, W. Cochran and M. Bartlett achieved essential results on the statistical analysis of categorical data. In the last 40 years many other statisticians found important results in this field. Often data sets contain categorical data, e.g. levels of factors or names. There does not exist any ordering or any distance between these categories. At each level there are measured some metric or categorical values. We introduce a new method of scaling based on statistical decisions. For this we define empirical probabilities for the original observations and find a class of distributions in a metric space where these empirical probabilities can be found as approximations for equivalently defined probabilities. With this method we identify probabilities connected with the categorical data and probabilities in metric spaces. Here we get a mapping from the levels of factors or names into points of a metric space. This mapping yields the scale for the categorical data. From the statistical point of view we use multivariate statistical methods, we calculate maximum likelihood estimations and compare different approaches for scaling.
Estimation and testing of distributions in metric spaces are well known. R.A. Fisher, J. Neyman, W. Cochran and M. Bartlett achieved essential results on the statistical analysis of categorical data. In the last 40 years many other statisticians found important results in this field. Often data sets contain categorical data, e.g. levels of factors or names. There does not exist any ordering or any distance between these categories. At each level there are measured some metric or categorical values. We introduce a new method of scaling based on statistical decisions. For this we define empirical probabilities for the original observations and find a class of distributions in a metric space where these empirical probabilities can be found as approximations for equivalently defined probabilities. With this method we identify probabilities connected with the categorical data and probabilities in metric spaces. Here we get a mapping from the levels of factors or names into points of a metric space. This mapping yields the scale for the categorical data. From the statistical point of view we use multivariate statistical methods, we calculate maximum likelihood estimations and compare different approaches for scaling.
We consider an infinite system of non overlaping globules undergoing Brownian motions in R3. The term globules means that the objects we are dealing with are spherical, but with a radius which is random and time-dependent. The dynamics is modelized by an infinitedimensional Stochastic Differential Equation with local time. Existence and uniqueness of a strong solution is proven for such an equation with fixed deterministic initial condition. We also find a class of reversible measures.
Multitype branching processes and Feller diffusion processes are conditioned on very late extinction. The conditioned laws are expressed as Doob h-transforms of the unconditioned laws, and an interpretation of the conditioned paths for the branching process is given, via the immortal particle. We study different limits for the conditioned process (increasing delay of extinction, long-time behavior, scaling limit) and provide an exhaustive list of exchangeability results.
Zufällige Punktprozesse beschreiben eine (zufällige) zeitliche Abfolge von Ereignissen oder eine (zufällige) räumliche Anordnung von Objekten. Deren wichtigster Vertreter ist der Poissonprozess. Der Poissonprozess zum Intensitätsmaß, das Lebesgue-Maß ordnet jedem Gebiet sein Volumen zu, erzeugt lokal, d.h in einem beschränkten Gebiet B, gerade eine mit dem Volumen von B poissonverteilte Anzahl von Punkten, die identisch und unabhängig voneinander in B plaziert werden; im Mittel ist diese Anzahl (B). Ersetzt man durch ein Vielfaches a, so wird diese Anzahl mit dem a-fachen Mittelwert erzeugt. Poissonprozesse, die im gesamten Raum unendlich viele Punkte realisieren, enthalten bereits in einer einzigen Stichprobe genügend Informationen, um Statistik betreiben zu können: Bedingt man lokal bzgl. der Anzahl der Teilchen einer Stichprobe, so fragt man nach allen Punktprozessen, die eine solche Beobachtung hätten liefern können. Diese sind Limespunktprozesse zu dieser Beobachtung. Kommt mehr als einer in Frage, spricht man von einem Phasenübergang. Da die Menge dieser Limespunktprozesse konvex ist, fragt man nach deren Extremalpunkten, dem Rand. Im ersten Teil wird ein Poissonprozess für ein physikalisches Teilchenmodell für Bosonen konstruiert. Dieses erzeugt sogenannte Loops, das sind geschlossene Polygonzüge, die dadurch charakterisiert sind, dass man an einem Ort mit einem Punkt startet, den mit einem normalverteilten Schritt läuft und dabei nach einer gegebenen, aber zufälligen Anzahl von Schritten zum Ausgangspunkt zurückkehrt. Für verschiedene Beobachtungen von Stichproben werden zugehörige Limespunktprozesse diskutiert. Diese Beobachtungen umfassen etwa das Zählen der Loops gemäaß ihrer Länge, das Zählen der Loops insgesamt, oder das Zählen der von den Loops gemachten Schritte. Jede Wahl zieht eine charakteristische Struktur der invarianten Punktprozesse nach sich. In allen hiesigen Fällen wird ein charakteristischer Phasenübergang gezeigt und Extremalpunkte werden als spezielle Poissonprozesse identifiziert. Insbesondere wird gezeigt, wie die Wahl der Beobachtung die Länge der Loops beeinflusst. Geometrische Eigenschaften dieser Poissonprozesse sind der Gegenstand des zweiten Teils der Arbeit. Die Technik der Palmschen Verteilungen eines Punktprozesses erlaubt es, unter den unendlich vielen Loops einer Realisierung den typischen Loop herauszupicken, dessen Geometrie dann untersucht wird. Eigenschaften sind unter anderem die euklidische Länge eines Schrittes oder, nimmt man mehrere aufeinander folgende Schritte, das Volumen des von ihnen definierten Simplex. Weiterhin wird gezeigt, dass der Schwerpunkt eines typischen Loops normalverteilt ist mit einer festen Varianz. Der dritte und letzte Teil befasst sich mit der Konstruktion, den Eigenschaften und der Statistik eines neuartigen Punktprozesses, der Polyascher Summenprozess genannt wird. Seine Konstruktion verallgemeinert das Prinzip der Polyaschen Urne: Im Gegensatz zum Poissonprozess, der alle Punkte unabhängig und vor allem identisch verteilt, werden hier die Punkte nacheinander derart verteilt, dass der Ort, an dem ein Punkt plaziert wird, eine Belohnung auf die Wahrscheinlichkeit bekommt, nach der nachfolgende Punkte verteilt werden. Auf diese Weise baut der Polyasche Summenprozess "Türmchen", indem sich verschiedene Punkte am selben Ort stapeln. Es wird gezeigt, dass dennoch grundlegende Eigenschaften mit denjenigen des Poissonprozesses übereinstimmen, dazu gehören unendliche Teilbarkeit sowie Unabhängigkeit der Zuwächse. Zudem werden sein Laplace-Funktional sowie seine Palmsche Verteilung bestimmt. Letztere zeigt, dass die Höhe der Türmchen gerade geometrisch verteilt ist. Abschließend werden wiederum Statistiken, nun für den Summenprozess, diskutiert. Je nach Art der Beobachtung von der Stichprobe, etwa Anzahl, Gesamthöhe der Türmchen oder beides, gibt es in jedem der drei Fälle charakteristische Limespunktprozesse und es stellt sich heraus, dass die zugehörigen Extremalverteilungen wiederum Polyasche Summenprozesse sind.