
- •36. Определение случайного процесса.
- •37. Статистические средние характеристики случайных процессов.
- •38. Сходимость в среднем квадратичном для случайных процессов.
- •39. Непрерывность случайных процессов.
- •40. Дифференцируемость случайных процессов.
- •41. Интегрирование случайных процессов.
- •42. Стохастические обыкновенные дифференциальные уравнения.
- •43. Разложение случайных процессов по ортогональным функциям.
- •44. Процессы с независимыми приращениями.
- •45. Обобщенный пуассоновский процесс.
- •46. Гауссовский случайный процесс.
- •47. Винеровский случайный процесс.
- •48. Марковские случайные процессы и цепи маркова определения.
- •49. Однородные цепи Маркова.
- •50. Уравнения Чепмена-Колмогорова.
- •51. Нахождение вероятностей переходов с помощью производящих функций.
- •52. Классификация состояний цепи Маркова по арифметическим свойствам вероятностей перехода
- •53. Классификация состояний по асимптотическим свойствам переходных вероятностей
- •54.Эргодические цепи Маркова
- •55. О средних временах переходов между состояниями
- •56. Стационарные цепи Маркова
- •57. Оптимальные стратегии в марковских цепях
- •58. Некоторые определения и их свойства.
- •59. Система диф.Ур-ий Колмогорова для однородной цепи Маркова с конеч.Числом состояний.
- •60. Процесс гибели и размножения
- •63. Обобщенное уравнение Маркова
- •64.Диффузионные процессы
- •65. Обратное уравнение Колмогорова
50. Уравнения Чепмена-Колмогорова.
Т.
Переходные вероятности
однородной
цепи Маркова удовлетворяют уравнению
Чепмена-Колмогорова:
Док-во. Используя опр. условной вероятности проверим, что для любых случайных событий А, В, С справедливо равенство
Где
Случайные события (ξn=k),
k=1,2,…,
образуют полную группу, поэтому
Для вероятностей переходов за n+1 шагов
можно записать
Пусть А= (ξn = k), В= (ξn+l = j), C= (ξ0 = i). Используя марковское свойство равенство (2), получаем
Частные случаи уравнения (1):
а) обратное уравнение
(когда n=1):
б) прямое уравнение
(когда l=1):
Из обратного
уравнения (3) следует
где Р - матрица
вероятностей переходов за один шаг,
матрица
вероятностей переходов за l
шагов.
51. Нахождение вероятностей переходов с помощью производящих функций.
Рассмотрим однородную цепь Маркова с дискретным временем и конечным числом состояний, Х={1,2,…,N}. Прямое уравнение Чепмена-Колмогорова для нее можно переписать в виде
Данное соотношение обычно используют для вычисления при небольших n. При больших n используют след. метод.
Обозначим
Тогда уравнение (1) выполняется при n=1, что можно проверить непосредственной подстановкой. Введем в рассмотрение производящие функции
Ряд в правой части
сходится по крайней мере при |z|<1, так
как
Умножив обе части уравнения (1) на zn
и просуммировав по n от 1 до ∞, получим
Или
Отсюда следует, что
Подставив в это равенство (2), находим
Получили систему N2 уравнений с N2 неизвестными. Обозначим через Δ(z) определитель этой системы. Имеем
ю
При малом z диагональные элементы близки к 1, а недиагональные - к 0, т.е. определитель Δ(z) близок к 1. Значит, Δ(z)≠0 в некоторой окрестности точки z=0 и система уравнений (4) имеет единственное решение.
52. Классификация состояний цепи Маркова по арифметическим свойствам вероятностей перехода
Рассмотрим цепь
Маркова с дискретным временем и счетным
числом состояний,
.
Опр.:
Состояние
называется несущественным,
если из него с положительной вероятностью
можно за конечное число шагов выйти, но
нельзя в него вернуться, т.е.
что
,
но
Если из множества
выделить все несущественные состояния,
то оставшееся множество существенных
состояний обладает тем свойством, что,
попав в него, цепь Маркова никогда из
него не выйдет.
Рассмотрим множество существенных состояний.
Опр.:
Состояние
называется достижимым
из состояния
(обозначается
),
если
,
что
(
).
Состояния
и
называются сообщающимися
(обозначается
),
если
достижимо из
и
достижимо из
.
Отношение
является симметричным (
),
рефлексивным (
)
и транзитивным (
).
Поэтому множество существенных состояний
разбивается на конечное или счетное
число непересекающихся множеств
состоящих из сообщающихся состояний и
характеризующихся тем, что переходы
между различными множествами невозможны.
Опр.: Множества называются классами, или неразложимыми классами, существенных сообщающихся состояний. Цепи Маркова, состояния которой образуют один неразложимый класс, называется неразложимой. Неразложимые классы можно разбить на циклические подклассы.
Опр.:
Состояние
имеет период
,
если выполнены условия:
1)
только для тех
,
которые имеют вид
;
2)
есть наибольшее из чисел, обладающих
свойством 1). Т.е.
есть наибольший общий делитель чисел
таких, что
(если
для всех
,
то полагаем
).
Теорема
(свойство
периода состояния).
Если состояния
и
сообщающиеся (
),
то их периоды равны (
).
Т.е. все состояния одного неразложимого
класса
имеют один и тот же период
.
Док-во:
Пусть
,
т.е.
.
Тогда
,
что
.
Отсюда, используя уравнение
Чепмена-Колмогорова, получаем
следует, что
делится на
,
т.е.
.
Аналогично
поэтому
делится на
,
т.е.
Таким образом,
делится и на
,
и на
.
Далее
имеем
и, т.к.
делится на
,
то
должно делиться на
.
В силу симметрии
делится на
.
Т.к.
- произвольные положительные целые
числа, а
и
– наибольшие общие делители соответствующих
чисел, то
.
Опр.:
Если
(
),
то состояние
(класс
)
называется апериодическим (эргодическим).