纳拉亚南·维斯瓦纳特;K.S.，闪亮 研究移民的出生-死亡过程。 （英语） Zbl 1500.92098号 克罗地亚。操作。研究版本（CRORR） 13，编号1，49-63（2022）. 理学硕士： 92D25型 人口动态（一般） 60J85型 分支过程的应用 92立方厘米32 病理学、病理生理学 关键词：生-死过程;Gompertz函数;移民;肿瘤生长 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Viswanath}和\textit{S.K.S.S}，克罗地亚。操作。Res.Rev.（CRORR）13，编号1，49-63（2022；兹bl 1500.92098） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] Adan I.J.B.F.、Boxma O.J.、Resing J.A.C.（2001年）。具有多个等待队列的排队模型。排队系统37:65-98·Zbl 0974.60079号 [2] Albano G.和Giorno V.（2006年）。肿瘤生长的随机模型。《Theor生物学杂志》242（2）：329-36·Zbl 1447.92081号 [3] Asadi M.、Di Crescenzo A.、Sajadi F.A.和Spina S.（2020年）。广义Gompertz增长模型及其应用和相关生灭过程。Matematica的Ricerche 1-36 doi:10.21203/rs.3.rs-34089/v1·Zbl 1529.92038号 [4] Benzekry S.、Lamont C.、Beheshti A.、Tracz A.、Ebos J.M.L.、Hlatky L.和Hahnfeldt P.（2014）。描述和预测实验性肿瘤生长的经典数学模型。PLOS计算生物学10（8）：1-19doi:10.1371/journal.pcbi.1003800 [5] Birkhead B.G.（1986）。具有随机自发突变的线性生灭过程的瞬态解。数学生物科学82（2）：193-200doi:10.1016/0025-5564（86）901379·Zbl 0602.92003号 [6] Borst S.和Boxma O.（2018年）。投票：过去、现在和观点。TOP 26:335-369 doi:10.1007/s11750-018-0484-5·Zbl 1401.60166号 [7] Brunner H.R.、Brunner H和Houwen P.J.（1986年）。Volterra方程的数值解。荷兰霍兰德北部·Zbl 0611.65092号 [8] 克劳福德F.W.和苏查德M.A.（2011年）。一般生灭过程的转移概率及其在生态学、遗传学和进化中的应用。数学生物学杂志65:553-580doi:10.1007/s00285-011-0471-z·Zbl 1252.92053号 [9] Dessalles R.、D’Orsogna M.和Chou T.（2018年）。多物种出生-死亡迁移过程的精确稳态分布：突变和承载力对多样性的影响。统计物理学杂志173:182-221doi:10.1007/s10955-018-2128-4·Zbl 1410.92096号 [10] Di Crescenzo A.和Spina S.（2016年）。分析受Gompertz和Korf定律启发的增长模型以及类似的出生-死亡过程。数学生物科学282:121-134 doi:10.1016/j.mbs.2016.10.005·Zbl 1352.92120号 [11] Di Crescenzo A.、Martinucci B.和Rhandi A.（2016年）。多物种出生-死亡移民过程及其扩散近似。数学分析与应用杂志442（1）：291-316doi:10.1016/j.jmaa.2016.04.059·Zbl 1338.60211号 [12] Di Crescenzo A.和Paraggio P.（2019年）。由出生-死亡和扩散过程描述的物流增长。数学7（6）:489doi:10.3390/math7060489 [13] Frieberg S.和Mattson S.（1997年）。人类恶性肿瘤的增长率：对医学决策的影响。外科肿瘤学杂志55（1）：1-22doi:10.1002/（sici）10969098（199708）65:4 [14] Hanson F.B.和Tier C.（1982年）。肿瘤生长的随机模型。数学生物科学61（1）：73-100·Zbl 0493.92007号 [15] Kendall D.G.（1948年）。论广义生灭过程。数理统计年鉴，19（1）：1-15。https://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177730285 ·Zbl 0032.17604号 [16] Lo C.F.（2010年）。肿瘤生长的修正随机Gompertz模型。医学中的计算和数学方法11（1）：3-11doi:10.1080/17486700802545543 [17] Lo C.F.（2009年）。肿瘤生长的随机非线性Gompertz模型。世界工程大会会议记录第二卷 [18] Mastri M.、Tracz A.和Ebos J.M.L.（2019年）。人LM2-4LUC+三阴性乳腺癌细胞的肿瘤生长动力学。https://zenodo.org/record/3574531 [19] Mazlan M.S.A.和Rosli N.（2017年）。乳腺癌生长过程的随机Gompertzian模型。美国物理研究所1842（1）doi:10.1063/1.4982851 [20] Mirzaee F.（2012）。用求积规则求解第一类Volterra积分方程。应用数学科学6（17-20）：969-974·Zbl 1247.65169号 [21] Norton L.（1988）。人类乳腺癌生长的Gompertz模型。癌症研究48:70677071 [22] Parthasarathy P.R.和Krishnakumar B.（1991年）。具有逻辑平均人口的出生和死亡过程。统计学中的传播学-理论和方法20（2）:621-629 doi:10.1080/03610929108830519 [23] Parthasarathy P.R.和Krishnakumar B.（1991年）。依赖于密度的出生和死亡过程与国家相关的移民。数学与计算机建模15（1）：11-16 doi:10.1016/0895-7177（91）90012-v·Zbl 0721.92019号 [24] Rodallec，A.、Giacometi，S.、Ciccolini，J.和Fanciullino，R.（2019年）。转染番茄慢病毒的人MDA-MB-231细胞的肿瘤生长动力学。https://zenodo.org/record/3593919。 [25] Speer J.F.、Petrosky V.E.、Retsky M.W.和Wardwell R.H.（1984年）。乳腺癌生长的随机数值模型，模拟临床数据。癌症研究44:4124-4130 [26] Tabassum S.、Rosli N.B.和Mazalan M.S.A.B.（2018年）。癌症生长过程的数学建模。回顾。物理杂志1366（1）：012018doi:10.1088/1742-6596/1366/1/012018 [27] Tan W.Y.（1986）。随机Gompertz出生-死亡过程。统计与概率字母4（1）：25-28doi:10.1016/0167-7152（86）90034-9·Zbl 0585.92006号 [28] Tan W.Y.、Ke W.和Webb G.（2009年）。肿瘤生长的随机状态空间模型及其应用。医学中的计算和数学方法10（2）：117-138 doi:10.1080/17486700802200784·Zbl 1317.92045号 [29] Vaghi C.、Rodallec A.、Fanciullino R.、Ciccolini J.、Mochel J.P.等人（2020年）。肿瘤生长曲线的人口建模和简化的Gompertz模型改进了实验肿瘤年龄的预测，PLoS Comput Biol，16，p.e1007178.doi:10.1371/journal.pcbi.1007178 [30] Weedon-Fekjr，H.、Lindqvist，B.H.、Vatten，L.J.、Aalen，O.O.和Tretli，S.（2008）。通过乳房X射线照相筛查数据估计乳腺癌肿瘤生长。乳腺癌研究，10（3）.doi:10.1186/bcr2092 [31] 郑毅，赵欣，纪欣（2004）移民与移民线性生灭过程的瞬态分析·Zbl 1058.60069号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。