出生-死亡過程 - 维基百科，自由的百科全书

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出生-死亡過程（Birth-death process），是一種隨機過程，亦為最常被使用的隨機過程。其一般定義為：

有一系統，著眼點在其人口數目，人口數目亦為其狀態
在不同狀態中，均有可能有人口數目的增刪，亦即出生和死亡
出生率和死亡率可依據不同狀態而有所差異

出生-死亡過程的一個簡單例子是M/M/1排隊模型。

參考文獻

G. Latouche, V. Ramaswami. Introduction to Matrix Analytic Methods in Stochastic Modelling, 1st edition. Chapter 1: Quasi-Birth-and-Death Processes; ASA SIAM, 1999.
M. A. Nowak. Evolutionary Dynamics: Exploring the Equations of Life, Harvard University Press, 2006.
J. Virtamo,"Birth-death processesBirth-death processes"[1]（页面存档备份，存于互联网档案馆）,38.3143 Queueing Theory.

查论编概率论：随机过程
离散时间（英语：Discrete-time stochastic process）	伯努利过程分支过程中餐馆过程高尔顿-沃特森过程（英语：Galton–Watson process）独立同分布马尔可夫链莫兰过程（英语：Moran process）隨機漫步循环擦除随机游走（英语：Loop-erased）自避行走
连续时间	贝塞尔过程出生-死亡過程维纳过程/布朗运动布朗桥 Excursion（英语：Brownian excursion）分数布朗运动（英语：Fractional Brownian motion）几何布朗运动 Meander（英语：Brownian meander）柯西过程（英语：Cauchy process） Contact process（英语：Contact process (mathematics)） Cox process（英语：科克斯过程） Diffusion process（英语：Diffusion process） Empirical process（英语：Empirical process）费勒过程（英语：Feller process）弗莱明-维奥过程（英语：Fleming–Viot process）伽马过程（英语：Gamma process）亨特过程（英语：Hunt process） Interacting particle system（英语：Interacting particle system）s 伊藤积分伊藤過程跳跃扩散（英语：Jump diffusion）跳跃过程萊維過程 Local time（英语：Local time (mathematics)）马尔可夫加过程（英语：Markov additive process）麦基恩-弗拉索夫过程（英语：McKean–Vlasov process）奥恩斯坦-乌伦贝克过程泊松过程复合泊松过程（英语：Compound Poisson process）非齐次泊松过程泊松点过程施拉姆-勒夫纳演进半鞅 Sigma-martingale（英语：Sigma-martingale） Stable process（英语：Stable process） Superprocess（英语：Superprocess） Telegraph process（英语：Telegraph process） Variance gamma process（英语：Variance gamma process）维纳过程 Wiener sausage（英语：Wiener sausage）
离散时间与连续时间	分支過程高斯过程隐马尔可夫模型（HMM）馬可夫過程鞅鞅差序列（英语：Martingale difference sequence）局部鞅（英语：Local martingale） Sub- Super-（英语：Super-） Random dynamical system（英语：Random dynamical system） Regenerative process（英语：Regenerative process） Renewal process（英语：Renewal process）白雜訊
场及其它	狄利克雷过程（英语：Dirichlet process）高斯隨機場（英语：Gaussian random field）吉布斯测度（英语：Gibbs measure）霍普菲尔德神经网络易辛模型马尔可夫网络渗流理论皮特曼-约尔过程（英语：Pitman–Yor process）点过程 Cox（英语：Point process#Cox point process）泊松过程玻茨模型随机场随机图
时间序列模型	ARCH模型 ARIMA模型自我迴歸模型 ARMA模型广义ARCH模型移动平均模型
金融模型	布莱克-德尔曼-托伊模型（英语：Black–Derman–Toy model）布莱克-卡拉辛斯基模型（英语：Black–Karasinski model）布莱克-舒尔斯模型陈模型 Constant elasticity of variance (CEV)（英语：Constant elasticity of variance model）科克斯-英格索尔-罗斯模型 (CIR)（英语：Cox–Ingersoll–Ross model） Garman–Kohlhagen（英语：Garman–Kohlhagen model） HJM框架赫斯顿模型（英语：Heston model） Ho–Lee（英语：Ho–Lee model）赫爾-懷特模型 LIBOR市场模型（英语：LIBOR market model） SABR volatility（英语：SABR volatility model）瓦西塞克模型（英语：Vasicek model）
精算學	Bühlmann（英语：Bühlmann model） Cramér–Lundberg（英语：Cramér–Lundberg model） Risk process（英语：Risk process） Sparre–Anderson（英语：Sparre–Anderson model）
等候理論	Bulk（英语：Bulk queue） Fluid（英语：Fluid queue） Generalized queueing network（英语：G-network） M/G/1（英语：M/G/1 queue） M/M/1 M/M/c（英语：M/M/c queue）
性质	右连左极函数 Continuous（英语：Continuous stochastic process） Continuous paths（英语：Sample-continuous process）遍历性 Exchangeable（英语：Exchangeable random variables） Feller-continuous（英语：Feller-continuous process） Gauss–Markov（英语：Gauss–Markov process）马尔可夫性质 Mixing（英语：Mixing (mathematics)） Piecewise deterministic（英语：Piecewise deterministic Markov process）可预测过程循序可测过程 Self-similar（英语：Self-similar process）平稳过程 Time-reversible（英语：Time reversibility）
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不等式	Burkholder–Davis–Gundy（英语：Burkholder–Davis–Gundy inequalities） Doob's martingale（英语：Doob's martingale inequality） Kunita–Watanabe（英语：Kunita–Watanabe inequality）
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