WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова Механико-математический факультет

На правах рукописи

УДК 519.21 МУСИН Максим Маратович ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ФУНКЦИОНАЛЫ ОТ СЛУЧАЙНЫХ МНОЖЕСТВ И СЛУЧАЙНЫХ ГРАФОВ 01.01.05 теория вероятностей и математическая статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва 2009

Работа выполнена на кафедре теории вероятностей механико-математического факультета Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова

Научный консультант:

доктор физико-математических наук, профессор Александр Вадимович Булинский

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Валентин Федорович Колчин доктор физико-математических наук Андрей Михайлович Райгородский

Ведущая организация:

Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В. А. Стеклова РАН

Защита диссертации состоится 25 декабря 2009 г. в 16 часов 45 минут на заседании диссертационного совета Д 501.001.85 в Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова по адресу: 119991, ГСП-1, Москва, Ленинские горы, МГУ, механико-математический факультет, аудитория 16–24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке механико-математического факультета (Главное здание, 14 этаж).

Автореферат разослан 24 ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 501.001.85 в МГУ, доктор физико-математических наук, профессор И.Н. Сергеев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы В диссертации расматриваются два основных типа случайных объектов: точечные процессы и случайные графы.

Точечный случайный процесс, называемый также иногда точечным потоком, позволяет описывать конфигурации случайных точек в Rd.

Формально точечные процессы задаются дискретной случайной мерой. Точечные процессы – широко исследуемая область, имеющая приложения в теории массового обслуживания, распознавании образов, статистической физике, науках о материалах, пространственной статистике и др. В развитие теории точечных процессов внесли вклад такие ученые, как Барбур, Бачелли, Бремо, Вир-Джонс, Добрушин, Дуб, Дэли, Жакод, Калленберг, Керстан, Кокс, Кэмпбелл, Ласт, Маттес, Ньюмен, Пальм, Пенроуз, Сливняк, Юкич, Яглом и другие. Основы теории точечных случайных процессов изложены в ряде фундаментальных книг, среди которых следует упомянуть монографии Калленберга1, Дэли и Вир-Джонса2,3, Мекке, Керстана и Маттеса4. В диссертации исследуются модели, порожденные классическим пуассоновским точечным процессом, а также случайные множества и функционалы от точечных потоков.

Другим объектом исследований данной диссертации являются негеометрические случайные графы. В развитие теории случайных графов внесли свой вклад такие ученые, как Болобаш, Дюрретт, Колчин, Реньи, Риордан, Эрдёш и другие. Изложение основ данной теории можно найти, например, в книгах Болобаша5, Колчина6 и ДюрретO. Kallenberg, Random Measures, 4th ed., N.Y., Academic Press, 1986.

D. Daley, D. Vere-Jones, An Introduction to the Theory of Point Processes Vol. I:

Elementary Theory and Methods. 2ed., Springer, D. Daley, D. Vere-Jones An Introduction to the Theory of Point Processes Vol. II:

General Theory and Structure. 2ed., Springer, 2008.

Й. Мекке, Й. Керстан, К. Маттес, Безгранично делимые точечные процессы.

М., Наука, 1982.

B. Bollobas, Random Graphs, 2nd ed., Cambridge University Press, 2001.

В.Ф. Колчин, Случайные графы. 2-е изд., М., Физматлит, 2004.

та7. В последнее десятилетие внимание большого числа исследователей приковано к так называемым степенным законам. Такие законы распределения степеней вершин некоторых эмпирически наблюдаемых графов породили бурный рост исследований моделей, отличающихся от классического графа Эрдёша-Реньи. В диссертации изучается одна из основных моделей данного типа – граф преимущественного присоединения.

Следует отметить и другие направления исследования случайных графов, в частности, закономерности в раскрасках и хроматические числа, вклад в это направление внесен такими учеными, как Болобаш8, Райгородский9 и другие.

В первой части первой главы рассматриваются замкнутые случайные множества. Основоположниками теории замкнутых случайных множеств можно считать Кенделла и Матерона. Теория замкнутых случайных множеств широко развита, достаточно отметить вклад таких исследователей, как Амбарцумян, Штоян, Кендалл, Мекке, Молчанов.

Активно исследуются маркированные точечные потоки. Этот тип потоков позволяет сопоставлять каждой точке из данной конфигурации некоторую случайную величину, что существенно увеличивает класс моделей, доступных для описания. Маркировки могут быть случайными элементами со значениями в любом сепарабельном пространстве. Маркированный точечный поток на Rd является точечным потоком в произведении пространств Rd X, где X – пространство, в котором берутся случайные элементы – маркировки.

В диссертации рассмотрен пуассоновский точечный поток, маркированный замкнутыми случайными множествами. Случайные маркировки возникают как окрестности ребер графа ближайших соседей, имеющие случайный радиус. Мотивацией к рассмотрению такой модели послужила локальная структура зависимости в данном множестве, R. Durrett, Random graph dynamics, Cambridge University Press, 2007.

B. Bollobas, The chromatic number of random graphs, Combinatorica, 1988, 8, 4956.

А.М. Райгородский, Раскраски пространств и случайные графы, Фундамент. и прикл. матем., 2005, 11(6), 131–141.

а также ряд задач радиобиологии, вовлекающих пространственные соображения (см., напр., Булинский и Хренников10).

Граф k-го ближайшего соседа, порожденный точками пуассоновского потока, был рассмотрен Аврамом и Бертсимасом наряду с мозаикой Вороного и триангуляцией Делоне. Ими был предложен общий метод11 доказательства центральных предельных теорем для аналогичных задач комбинаторной оптимизации, основанный на локализации структуры зависимости. Рассмотренное нами случайное множество, как показано автором, также обладает локальной структурой зависимости, что позволило доказать закон повторного логарифма для последовательности его объемов, попавших в растущий куб. С незначительными изменениями доказательство может быть модифицировано для целого ряда аналогичных структур. Учитывая этот факт, в диссертации особое внимание было обращено на понятие экспоненциально стабилизирующихся функционалов.

Такие функционалы были впервые рассмотрены Пенроузом и Юкичем в и изучались далее ими, а также Айхельсбахером, Барышниковым, Шрайбером, Щерабковым и другими.

Идея стабилизации состоит в следующем. Пусть в каждой точке потока существует круг случайного радиуса такой, что изменение конфигурации точек потока вне данного круга не влияет на значение функционала в данной точке. Экспоненциально стабилизирующимися называются функционалы, для которых хвост радиуса стабилизации убывает экспоненциально быстро.

Для сумм экспоненциально стабилизирующихся функционалов различными авторами установлены слабый закон больших чисел, центральная предельная теорема, функциональная предельная теорема, исследованы большие уклонения. Найдено множество примеров таких A. Bulinski, A. Khrennikov, Generalization of the critical volume NTCP model in radiobiology, Universit Paris-6 Pierre et Marie Curie, CNRS U.M.R. 7599, 2005, Probabilitis et Modles Alatoires. 1-13.

F. Avram, D. Bertsimas, On central limit theorems in geometric probability, Ann.

Appl. Probab., 1993, 3, 1033–1046.

M.D. Penrose, J.E. Yukich, Central limit theorems for some graphs in computational geometry, Ann. Appl. Probab., 2001, 11(4), 1005–1041.

функционалов: длина графа k-го ближайшего соседа, длина и размер ячейки мозаики Вороного, или триангуляции Делоне, модель последовательной парковки и др.

В диссертации рассматриваются суммы экспоненциально стабилизирующихся функционалов от пуассоновского точечного потока в Rd постоянной интенсивности = 1. Для исследования предельного поведения данных сумм было использовано случайное поле, порожденное частными суммами функционалов по точкам потока, попавшим в единичные кубы Qi = [0, 1)d + i, i Zd. Для описанного случайного поля получена экспоненциальная оценка коэффициента сильного перемешивания (u, v, r).

Вторая глава диссертации посвящена исследованию негеометрического случайного графа преимущественного присоединения.

В работах Фалуцосов13, Барабаши и Альберт14,15 был исследован граф сети Интернет. Веб-сайты рассматривались как вершины графа, а гиперссылки между сайтами – как ребра. Данными авторами обнаружено, что в таком графе степени вершин распределены по степенному закону. В этих же работах предложено для описания подобных структур использовать модель графа преимущественного присоединения.

Позднее различными авторами было обнаружено множество эмпирических графов, обладающих степенным законом в описанном выше смысле. Среди таких графов социальные сети, графы совместной работы ученых, нейронные сети мозга, сети электроснабжения.

Суть модели графа преимущественного присоединения в том, что вершина, уже имеющая большую степень, имеет больше шансов получить новые ребра, что очень естественно для сети интернет, социальных сетей и других структур, где уже набранный вес вершины играет существенную роль в получении новых ребер.

M. Faloutsos, P. Faloutsos, C. Faloutsos, On power law relationship of the Internet topology, ACM Comp. Comm. Review, 1999, 29(4) A.-L. Barabasi and R. Albert, Emergence of scaling in random networks, Science, 1999, 286, 509-512.

A.-L. Barabasi, R. Albert, H. Jeong, G. Bianconi, Power-Law Distribution of the World Wide Web, Science, 2000, 287, 2115.

В работе Болобаша, Риордана, Спенсера и Тушнади16 было строго доказано, что граф преимущественного присоединения имеет асимптотически степенное распределение степеней вершин.

Граф преимущественного присоединения активно исследовался последнее десятилетие, для него получено множество результатов, в частности, оценка размера гигантской компоненты, оценка асимптотического поведения диаметра, исследованы максимальные степени вершин. Болобаш и Риордан исследовали сходство и различие между графом преимущественного присоединения и классической моделью Эрдёша-Реньи, оценили асимптотическое поведение диаметра случайного графа преимущественного присоединения.

В диссертации для графа преимущественного присоединения оценена вероятность локализации диаметра, а также получены оценки вероятности для каплинга данного графа и графа Эрдёша-Реньи.

Вопрос адекватности моделей случайных графов реальным данным был затронут в более поздних работах Митценмахера, Виллингера, Альдерсона, Дойля, Ли и др. Митценмахер17 отмечает, что бурный рост исследований степенного закона породил большое количество интерпретаций непроверенных данных. Виллингер и др.18 подвергли сомнениям способ исследований интернета, примененный Фалуцосами, Альберт и Барабаши. Набор исходных дынных, который, по мнению Альберт и Барабаши, представлял из себя граф Интернета, на самом деле не являлся таковыми. Причиной этого стала многослойная структура сети Интернет. Митценмахер в свою очередь отмечает в своей работе, что акцент в исследованиях графов интернет-типа должен быть смещен от интерпретации необработанных данных и создания новых моделей из эмпирических предположений к верификации имеющихся. В русле этого подхода в диссертации построен статистический тест для проверки адекватности модели графа преимущественного присоB. Bollobas, O. Riordan, J. Spencer, G. Tusnady, The Degree Sequence of a ScaleFree Random Graph Process, Random Struct. Algorithm., 2001, 18(3), 279–290.

M. Mitzenmacher, Editorial: The Future of Power Law Research, Internet Math., 2006, 2(4), 552–534.

W. Willinger, D. Alderson, J.C. Doyle, Mathematics and the Internet: A Source of Enormous Confusion and Great Potential, Not. AMS, 2009, 56(5), 586–599.

единения. На базе полученных результатов о локализации диаметра была оценена ошибка первого рода для данного теста.

Цель работы Настоящая диссертация посвящена исследованию случайных потоков и случайных графов. Её основные задачи – получить предельные теоремы для параметров описываемых моделей.

Научная новизна Основные результаты работы являются новыми и состоят в следующем.

1. Установлен закон повторного логарифма для последовательности объёмов случайного множества.

2. Доказан закон повторного логарифма для случайного поля, порожденного экспоненциально стабилизирующимися функционалами.

3. Исследован коэффициент сильного перемешивания для случайного поля, порожденного экспоненциально стабилизирующимися функционалами.

4. Оценена вероятность локализации диаметра случайного графа преимущественного присоединения.

5. Получена оценка ошибки первого рода для статистического теста адекватности данного графа модели преимущественного присоединения.

Результаты диссретации обоснованы в виде строгих математических доказательств и получены автором самостоятельно. Точные формулировки ряда утверждений приведены ниже.

Методы исследования В работе применены методы исследования точечных процессов – формула Кэмпбелла-Сливняка, методы анализа случайных полей, в том числе моментные неравенства для сумм мультииндексированных случайных величин, техника Вишуры доказательства максимальных неравенств, аппарат анализа случайных графов. Кроме того, использованы предельные теоремы для слабо зависимых случайных величин.

Теоретическая и прикладная ценность Диссертация носит теоретический характер. Полученные результаты могут найти применения в прикладной теории точечных процессов и теории случайных графов.

Pages:     || 2 | 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»