Large deviations for stochastic fluid networks with Weibullian tails
Large deviations for stochastic fluid networks with Weibullian tails
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具有威布尔尾部的随机流体网络的大偏差
DOI：
10.1007/s11134-022-09865-5
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
1.2
通讯作者：
Zwart, Bert
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bazhba, Mihail;Rhee, Chang-Han;Zwart, Bert
考虑一类外部输入过程为复合泊松过程的随机流体网络，该网络具有重尾的韦布伦跳跃。我们的结果包含了赋乘积拓扑的向量值Skorokhod空间中缓冲区含量过程的大偏差估计。为了说明我们的框架，我们提供了一个串联队列的显式结果。我们证明的核心是最近的样本路径大偏差结果，以及乘积拓扑中Skorokhod反射映射的一个新的连续性结果。
We consider a stochastic fluid network where the external input processes are compound Poisson with heavy-tailed Weibullian jumps. Our results comprise of large deviations estimates for the buffer content process in the vector-valued Skorokhod space which is endowed with the producttopology. To illustrate our framework, we provide explicit results for a tandem queue. At the heart of our proof is a recent sample-path large deviations result, and a novel continuity result for the Skorokhod reflection map in the producttopology.
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