Маркова Цепь Периодическая

цепь Маркова, в к-рой случайная траектория x(t), выходящая из любого состояния x(0)=i, с вероятностью 1 возвращается когда-нибудь в это же состояние. В терминах переходных вероятностей р ij(t) возвратность цепи Маркова с дискретным временем эквивалентна расходимости при любом iряда В М. Ц. В. Траектория с вероятностью 1 возвращается в состояние iбесконечное число раз. В М. Ц. В. Нет несущественных состояний, а все существенные состояния разбиваются на возвратные классы. Примером М. Ц. В. ..

цепь Маркова, переходные вероятности pij(t).к-poii обладают следующим свойством. Для любых состояний iи j существует такой момент времени tij, что Неразложимость цепи Маркова равносильна неразложимости матрицы переходных вероятностей для цепей Маркова с дискретным временем и матрицы плотностей вероятностей перехода для цепей Маркова с непрерывным временем. Множество состояний неразложимой цепи Маркова состоит из одного класса сообщающихся состояний. Б. А. Севастьянов. ..

цепь Маркова, переходные вероятности pij(t).к-рой обладают следующим свойством. Существуют такие состояния что Pij(t)=0 для всех Разложимость цепи Маркова равносильна разложимости матрицы переходных вероятностей для цепей Маркова с дискретным временем и матрицы плотностей вероятностей перехода для цепей Маркова с непрерывным временем. Множество состояний М. Ц. Р. Либо содержит несущественные состояния, либо состоит более чем из одного класса сообщающихся состояний. Б. А. Севастьянов. ..

последовательность случайных величин xn обладающая следующими свойствами. 1) множество значений xn конечно или счетно, 2) при любом n и любых значениях Сложная цепь Маркова, удовлетворяющая (*), наз. S-сложной. При s= 1 условие (*) является обычным марковским свойством. Изучение s-сложных цепей Маркова можно свести к изучению обычных цепей Маркова. Для этого рассматривается последовательность случайных величин hn значения к-рых находятся во взаимно однозначном соответствии, со значения..