Маркова Цепь Эргодическая

90

однородная по времени цепь Маркова x(t), обладающая следующим свойством. Существуют (не зависящие от i) величины где - переходные вероятности. Распределение {р j} на множестве состояний цепи x(t) наз. Стационарным распределением. Если при всех j, то при всех и j. Вместе с основным свойством цепи Маркова это позволяет находить {р j},не вычисляя пределов в (1). Пусть - момент первого возвращения в состояние j (для цепи Маркова с дискретным временем), тогда аналогичное (более сложное) соотношение имеет место для цепи Маркова с непрерывным временем. Траектории М. Ц. Э. Удовлетворяют эргодич. Теореме. Если f(Х) - функция на множестве состояний цепи x(t)>. т°. в случае дискретного времени в случае непрерывного времени первая сумма в левой части заменяется интегралом.

Цепь Маркова, для к-рой существуют такие и что при всех i, j, t наз. Геометрически эргод и ческой. Достаточным условием для геометрич. Эргодичности М. Ц. Э. Является условие Дёблина (см., напр., [1]), к-рое в рассматриваемом здесь случае дискретных (конечных или счетных) цепей Маркова может быть сформулировано так. Существуют такие и состояние j, что Если выполнено условие Дёблина, то для констант в (2) справедливо соотношение Необходимым и достаточным условием геометрич. Эргодичности счетной цепи Маркова с дискретным временем является следующее (см. [3]). Существуют такие числа f(j), q<1 и конечное множество Всостояний цепи, что Лит.:[1] Дуб Д ж., Вероятностные процессы, пер. С англ., М., 195В.

[2] Ч ж у н К а й - л а й, Однородные цепи Маркова, пер. С англ., М., 1964. [3] П о п о в Н. Н.,"Докл. АН СССР", 1977, т. 234, № 2, с. 316 - 19. А. М. Зубков. .

Значения в других словарях
Маркова Цепь Разложимая

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. ..

Маркова Цепь Сложная

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..

Марковский Момент

- понятие, используемое в теории вероятностей для случайных величин, обладающих свойством независимости от "будущего". Точнее, пусть - нек-рое измеримое пространство с выделенным на нем неубывающим семейством s-подалгебр в случае непрерывного времени и Т={0, 1 ...} в случае дискретного времени). Случайная величина со значениями в наз. Марковским моментом (относительно семейства ), если при каждом событие принадлежит В случае дискретного времени это эквивалентно тому, что для любого соб..

Марковский Процесс

Важный специальный вид случайных процессов. Примером марковского процесса может служить распад радиоактивного вещества, где вероятность распада данного атома за малый промежуток времени не зависит от течения процесса в предшествующий период. Теория марковского процесса возникла на основе исследований А. А. Маркова (старшего).. ..

Дополнительный поиск Маркова Цепь Эргодическая Маркова Цепь Эргодическая

Добавить комментарий
Комментарии
Комментариев пока нет

На нашем сайте Вы найдете значение "Маркова Цепь Эргодическая" в словаре Математическая энциклопедия, подробное описание, примеры использования, словосочетания с выражением Маркова Цепь Эргодическая, различные варианты толкований, скрытый смысл.

Первая буква "М". Общая длина 25 символа