Maximum Level and Hitting Probabilities in Stochastic Fluid Flows using Matrix Differential Riccati Equations

Bruno Sericola 1 Marie-Ange Remiche 2
1 ARMOR - Architectures and network models
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, INRIA Rennes, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne
Abstract : In this work, we expose a clear methodology to analyze maximum level and hitting probabilities in a Markov driven fluid queue for various initial condition scenarios and in both cases of infinite and finite buffers. Step by step we build up our argument that finally leads to matrix differential Riccati equations for which there exists a unique solution. The power of the methodology resides in the simple probabilistic argument used that permits to obtain analytic solutions of these differential equations. We illustrate our results by a comprehensive fluid model that we exactly solve.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-6230, INRIA. 2007
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/inria-00123245
Contributeur : Rapport de Recherche Inria <>
Soumis le : mardi 26 juin 2007 - 10:41:54
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:08
Document(s) archivé(s) le : jeudi 23 septembre 2010 - 15:51:44

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  • HAL Id : inria-00123245, version 3

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Bruno Sericola, Marie-Ange Remiche. Maximum Level and Hitting Probabilities in Stochastic Fluid Flows using Matrix Differential Riccati Equations. [Research Report] RR-6230, INRIA. 2007. 〈inria-00123245v3〉

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