研究文章
特殊问题
基于概率密度函数的混合不确定性线性二次逻辑模型的概率分析
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收到：2020年12月4日
认可的：2021年2月24日
出版：2021年3月2日
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MSC公司：34A38、37H10、34F05、60H10
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我们通过第一个概率密度函数，对线性二次逻辑型微分方程的解进行了全面的随机描述，该微分方程的参数包括具有任意分布的连续和离散随机变量。为了通用性，初始条件也被假设为随机变量。我们使用Diracδ函数统一处理混合（离散连续）不确定性。在一般假设下，我们还计算时间密度，直到达到线性二次logistic模型的某个值（通常表示总体）。通过几个示例说明了理论结果，包括使用实际数据对Spotify用户数量进行建模的应用程序。我们应用最大熵原理为模型参数分配合理的分布。
引用：克拉拉·布尔戈斯、胡安·卡洛斯·科尔特斯、埃琳娜·洛佩斯·纳瓦罗、拉斐尔·哈辛托·维拉努埃娃。基于概率密度函数的混合不确定性线性二次逻辑型模型的概率分析[J]。AIMS数学，2021，6（5）：4938-4957。doi:10.3934/小时2021290
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摘要
我们通过第一个概率密度函数，对线性二次逻辑型微分方程的解进行了全面的随机描述，该微分方程的参数包括具有任意分布的连续和离散随机变量。为了通用性，初始条件也被假定为随机变量。我们使用Diracδ函数统一处理混合（离散连续）不确定性。在一般假设下，我们还计算时间密度，直到达到线性二次逻辑模型的某个值（通常代表种群）。通过几个示例说明了理论结果，包括使用实际数据对Spotify用户数量进行建模的应用程序。我们应用最大熵原理为模型参数分配合理的分布。
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