Below we provide a summary of our a

Below we provide a summary of our analytical findings to evaluate the primary
D2D-related performance metrics. The most important results are formulated as
theorems, while auxiliary derivations are presented as propositions.
Stochastic model We begin introducing our generic analytical approach by
example of D2D network and discuss its applicability. This approach is employed
for the cellular system in what follows.
Accordingly, the D2D network is observed at the particular moments t of
session (user) arrivals and departures. System behavior is represented by a sto-
chastic Markov process S(t), where the future process evolution is determined
solely by the set of ongoing sessions that are served by the network. Provided that
the state of the process depends on the set of current sessions, it is represented by a
vector with the variable number of elements (see process diagram in Fig. 15),
which makes the number of states uncountable. For convenience, we let
x1; ...;xn ðÞ denote the vector of abstract transmission characteristics for the set of
pairs Rx-Tx of size n (e.g., xi is locations of Tx Ti and Rx Ri).

Kết quả (Việt) 1:

Dưới đây chúng tôi cung cấp một bản tóm tắt của chúng tôi findings phân tích để đánh giá chínhSố liệu hiệu suất D2D có liên quan. Các kết quả quan trọng nhất được xây dựng nhưđịnh lý, trong khi từ Pháp phụ trợ được trình bày như là mệnh đề.Mẫu ngẫu nhiên, chúng tôi bắt đầu giới thiệu chúng tôi phương pháp phân tích chung bởiVí dụ của D2D mạng và thảo luận về ứng dụng của nó. Cách tiếp cận này là làm việcHệ thống di động ở điều gì sau.Theo đó, mạng D2D được quan sát thấy tại t những khoảnh khắc đặc biệt củaPhiên (người dùng) arrivals và khởi hành. Hành vi của hệ thống được đại diện bởi một sto-quá trình Markov chastic S(t), nơi mà sự tiến hóa quy trình trong tương lai được xác địnhchỉ duy nhất của các thiết lập của phiên họp liên tục được phục vụ bởi các mạng. Cung cấp màbang của quá trình này phụ thuộc vào các thiết lập hiện tại phiên họp, nó được đại diện bởi mộtvector với biến số nguyên tố (xem quá trình trong hình 15),mà làm cho một số quốc gia không đếm được. Để thuận tiện, chúng tôi cho phépx1; ...; XN ðÞ biểu thị các véc tơ truyền trừu tượng đặc trưng cho các thiết lập củaCặp Rx-Tx kích thước n (ví dụ như, xi là địa điểm của Tx Ti và Rx Ri).

Kết quả (Việt) 2:

Dưới đây chúng tôi cung cấp một bản tóm tắt của những phát hiện fi phân tích của chúng tôi để đánh giá chính
số liệu hiệu suất D2D-liên quan. Kết quả quan trọng nhất được lập như
định lý, trong khi Mục từ phụ trợ được trình bày như là mệnh đề.
Mô hình Stochastic Chúng ta bắt đầu giới thiệu phương pháp phân tích chung của chúng tôi bằng cách
ví dụ của mạng D2D và thảo luận các ứng dụng của nó. Cách tiếp cận này được sử dụng
cho các hệ thống di động trong những gì sau.
Theo đó, các mạng D2D được quan sát thấy ở những khoảnh khắc đặc biệt t của
phiên lượt khách (người sử dụng) và khởi hành. Hành vi hệ thống được đại diện bởi một sto-
chastic quá trình Markov S (t), nơi mà sự tiến hóa quá trình tương lai được xác định
duy nhất bởi các bộ phiên liên tục mà được phục vụ bởi mạng. Với điều kiện là
trạng thái của quá trình này phụ thuộc vào các thiết lập của phiên hiện tại, nó được đại diện bởi một
vector với số biến của các yếu tố (xem sơ đồ quy trình trong hình. 15),
mà làm cho số lượng các quốc gia không đếm được. Để thuận tiện, chúng ta để cho
x1; ...; xn DTH biểu thị vector của các đặc tính truyền trừu tượng cho các thiết lập của
cặp Rx-Tx kích thước n (ví dụ, xi là vị trí của Tx và Rx Ti Ri).