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Large Deviation Results for Compound Markov Renewal Processes

机译:复合Markov更新过程的大偏差结果

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摘要

In this paper we present some large deviation results for com-pound Markov renewal processes. We start studying the exponential decayof level crossing probabilities as the level goes to infinity. Furthermore weconsider a technique called importance sampling to estimate a level crossingprobability by Monte Carlo simulations when the level is large; in particu-lar we find an asymptotically e.cient simulation law according to a sensespecified in other works on the same topic
机译:在本文中,我们提出了复合马尔可夫更新过程的一些大偏差结果。随着水平达到无穷大,我们开始研究水平穿越概率的指数衰减。此外,我们考虑了一种称为重要性采样的技术,当水平较大时,可以通过蒙特卡洛模拟来估计水平交叉概率。特别是,我们根据同一主题的其他作品中指定的意义找到了渐近有效的模拟定律

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