Scaling Limit of a Stochastic Clustering Model on
Die Arbeit untersucht ein unendlich-dimensionales stochastisches Clustering-Modell auf , bei dem Punkte zur Hälfte zu ihren Nachbarn wandern, und zeigt, dass das System für erneuernde Anfangsprozesse einen eindeutigen schwachen Grenzwert mit exponentiellen Schwänzen in der Gap-Verteilung besitzt, während der zeitumgekehrte Prozess unter geeigneter Skalierung zu einer zufälligen Verteilungsfunktion konvergiert.