شاخه‌ای از است که را به زمان‌های نگهداری اختیاری عمومیت می‌دهد. کاربردهایی شامل محاسبه زمان انتظار برای میمونی که به صورت تصادفی به صفحه کلید ضربه می‌زند تا کلمه مک بت را تایپ کند و به محاسبه مزایای دراز مدت از سیاست‌های تضمینی مختلف بپردازد.
 فرایند تجدید، تعمیم یافتهٔ است. فرایند پواسون ذاتاً یک فرایند پیوسته مارکوف می‌باشد که توزیع مستقل یکسان از زمان‌های نگهداری شده از هر عدد صحیح با قبل از رسیدن به بعدی با احتمال یک است.
در رویه غیررسمی ممکن است نظریه تجدید را به همین صورت تعریف کنیم به جز اینکه زمان‌های نگهداری شده از توزیع عمومی تری گرفته شده‌اند. (توجه داشته باشید که مشخصات توزیع‌های مستقل ویکسان( )از زمان‌های نگهداری شده حفظ می‌شوند.)
 فرض کنید دنباله‌ای از متغیرهای تصادفی مستقل وتوزیع شده یکسان باشد مثل: 
فرض می‌کنیم متغیر تصادفی به عنوان امین زمان ثبت شده باشد که برای هر ۰<"n" به صورت زیر تعریف می‌کنیم؛
 هر مربوط به امین پرش زمانی است وبازه به عنوان بازهٔ تجدید شناخته می‌شود
پس متغیر تصادفی به صورت زیر داده می‌شود.
 
به‌طوری‌که تابع شاخص مطرح است بیان‌کننده تعداد پرش است که در زمان t رخ داده است و به عنوان فرایند تجدید خوانده می‌شود.
 ممکن است شخصی فکر کند زمان‌های نگهداری شده به عنوان زمان طی شده قبل از یک خرابی ماشین را در مین بار، در زمان آخرین خرابی باشد. به این فرض توجه کنید که ممکن است ماشین فوراً درست شده باشدوما کلاک را فوراً ریست می‌کنیم).
در این تفسیر زمان‌های پرش ، زمان‌های موفقیت را ثبت می‌کنند که در کد یک از آن‌ها ماشین خراب شده و فرایند تجدید ، تعداد زمانهایی که تا این جا در زمان داده شده باید تعمیر شده باشد را ثبت می‌کند.
اگر چه این مطلب برای فهم فرایند تجدید با وجود شکل مختصر خود، مؤثر است چون ممکن است برای مدل کردن تعداد زیادی از موقعیت‌های عملی وابسته استفاده شود ارتباط خیلی نزدیکی با عملکرد ماشین نداشته باشد.
 فرض کنید دنباله‌ای از متغیرهای تصادفی (پاداش)،IID باشد که در رابطه
 صدق کند. سپس به متغیر تصادفی ، فرایند تجدید-پاداش گفته می‌شود. توجه کنید که بر خلاف ، هر ممکن است مقدار منفی را همانند مقادیر مثبت بگیرد. متغیر تصادفی ، به دو دنباله وابسته است: زمان‌های نگهداری شده وپاداشهای ، نیازی نیست که این دو دنباله مستقل از هم باشند. اصولاً تابعی از است.
 در فهم تفسیر بالا از زمان‌های نگهداری شده، به عنوان زمان بین خرابی‌های متوالی یک ماشین، پاداش های (که در این مورد به عنوان منفی بودن اتفاق افتاده است) به عنوان هزینه تعمیر متوالی و به عنوان نتایج خرابی‌های متوالی می‌باشد، بیان می‌شود.
یک مقایسه جایگزین این است که، یک غاز جادویی داشته باشیم که بر روی تخم‌ها در بازه‌های توزیع شده مثل (زمان‌های نگهداری شده) می‌خوابد، بعضی وقت‌ها بر روی تخم‌های طلایی با وزنهای تصادفی می‌خوابد و گاهی اوقات بر روی تخمهای سمی می‌خوابد (باوزن‌های تصادفی) که نیازمند درد معرض دید بودن (هزینه بربودن) می‌باشد. پاداشهای ، سودها یا ضررهای مالی ناشی از تخمهای متوالی می‌باشد و ، مجموع مالی از پاداش‌ها در زمان را ثبت می‌کند.
 تابع تجدید را به این صورت تعریف می‌کنیم؛ 
 تابع تجدید در رابطه زیر صدق می‌کند:
 
 در زیر شما متوجه می‌شوید که قانون قوی تعداد زیاد برای فرایندهای تجدید به ما می‌گویند که
 برای اثبات قضیه اولیه تجدید، سخت است که نشان دهیم به یک شکل قابل هستند.
برای انجام این، تعدادی از فرایندهای کوتاه شدهٔ تجدید را در نظر بگیرید که زمان‌های نگهداری شده بوسیله
 تعریف می‌شود که نقطه‌ای است که
 که برای هر فرایند تجدید تا معین، وجود دارد یک حد بالایی روی است و تجدیدهای آن فقط در شبکه اتفاق می‌افتد. علاوه بر این، تعداد تجدیدها در هر زمان با پارامتر است، بنابراین داریم:
 
 تابع پاداش را به صورت زیر تعریف کرده‌ایم: 
تابع تجدید در رابطه زیر صدق می‌کند:
 
 تابع تجدید در رابطه زیر صدق می‌کند: 
به‌طوری‌که تابع توزیع عمومی است و متناظر است.
 ممکن است مجدداً انتظار اولین زمان نگهداری شده را بازگو کنیم:
 
ولی به وسیلهٔ مشخصه مارکوف داریم:
 
بنابراین
 
 مشخصه‌های مجانبی و 
در رابطه زیر صدق می‌کند:
(قانون قوی تعداد فراوان برای فرایندهای تجدید) 
 
(قانون قوی تعداد فراوان برای فرایندهای تجدید)
 ابتدا در نظر بگیرید ، با تعریفی که ما داریم:
 
برای همه داریم
 
و همچنین چون ، داریم:
 
 ویژگی عجیب فرایندهای تجدید این است که ما در بعضی از زمان‌های از قبل مشخص شده صبر می‌کنیم و سپس مشاهده می‌کنیم که بازه تجدید شامل چه اندازه است، ما باید انتظار داشته باشیم که بزرگتر از سایز بازه میانگین باشد.
قیاس ضد و نقیض به صورت ریاضی این‌گونه بیان می‌شود: برای هر t>0، بازه تجدید شامل ، به صورت اتفاقی بزرگتر از بازه تجدید اولیه است؛ که برای همه x و همه t :
 
که تابع توزیع عمومی IID از زمان‌های نگهداری شده است.
 روی هم قرار دادن فرایندهای تجدید مستقل، عموماً یک فرایند تجدید نیست، تابع توزیع عمومی از رخدادهای داخلی زمان در فرایند برهم نهی به وسیله فرمول زیر داده می‌شود:
 
به‌طوری کهR وCDF رخدادهای داخلی زمان هستند و نرخ ورودی فرایندها Kاست.
{"title": "نظریه تجدید", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%86%D8%B8%D8%B1%DB%8C%D9%87_%D8%AA%D8%AC%D8%AF%DB%8C%D8%AF&oldid=33459552", "language": "fa"}