数学 > 概率
[提交于 2025年7月7日
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标题: 社区保释基金系统:流极限和近似
标题: Community Bail Fund Systems: Fluid Limits and Approximations
摘要: 社区保释基金(CBFs)帮助那些被逮捕但无法负担保释金的个人,防止不必要的审前监禁及其有害或有时致命的后果。 通过支付保释金,CBFs允许被告在审判前留在家中并维持生计。 本文介绍了新的随机模型,将排队论与经典保险风险模型相结合,以捕捉CBF中剩余资金的动态。 我们首先分析了一个所有保释请求都被接受的模型。 尽管剩余资金余额可能为负,但该模型为财务不受限制的CBF提供了见解。 然后,我们应用Skorokhod映射确保CBF余额不会为负,并表明Skorokhod映射产生了一个部分满足请求的模型。 最后,我们分析了一个模型,其中如果到达时没有足够的资金满足请求,则可以阻止保释请求。 虽然阻止模型防止了CBF变为负数,但阻止功能给直接随机分析带来了新的分析挑战。 因此,我们证明了阻止模型的功能大数定律或流极限,并表明流极限是一个分布延迟方程。 我们通过仿真评估了我们流极限的质量,并表明流极限准确描述了CBF的大规模随机动态。 最后,我们证明了我们分析的CBF过程的随机排序结果。
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