
- •Прикладні задачі аналізу та оцінювання параметрів соціально-економічних процесів
- •Будь-яка модель є суб’єктивною (вона несе у собі риси індивідуальності системного аналітика);
- •Будь-яка модель є гомоморфною, тобто в ній відображаються лише суттєві властивості об’єкта-оригіналу, виходячи з цілей дослідження, узятої системи гіпотез тощо;
- •Можливе існування множини моделей одного й того самого об’єкта-оригіналу, які відрізняються цілями дослідження, ступенем адекватності.
- •1.3 Роль прикладних економіко-математичних досліджень
- •2.1 Визначення випадкового процесу. Перерізи. Класифікація процесів
- •2.2 Закони розподілу випадкових процесів
- •2. 3 Елементарні випадкові функції
- •3.1 Визначення числових характеристик випадкових процесів
- •1) Дисперсія невипадкової функції дорівнює нулю
- •2) Дисперсія суми випадкової функції і невипадкової функції дорівнює дисперсії випадкової функції
- •3) Дисперсія добутку випадкової функції та невипадкової функції дорівнює добутку квадрата невипадкового множника та дисперсії випадкової функції
- •1) Симетрія – при перестановці аргументів кореляційна функція не змінюється
- •4) Абсолютна величина кореляційної функції не перевищує середнього геометричного дисперсії відповідного перетину
- •5) При рівних між собою значеннях аргументів кореляційна функція випадкової функції дорівнює дисперсії цієї функції, тобто
- •4.1 Поняття потоку подій
- •4.2 Властивості потоку подій
- •1) Ординарність.
- •5.1 Поняття дискретного марковського процесу. Графи станів системи
- •5.2. Приклади процесів у фінансово-економічній галузі, які є марковськими процесами
- •6.1 Поняття дискретного Марковського процесу з дискретним часом
- •6.2. Ймовірність станів
- •7.1 Поняття марковського неоднорідного ланцюга
- •8.1 Випадкові процеси з неперервним часом. Поняття щільності ймовірності переходу системи в інший стан
- •8.2. Однорідний дискретний марковський процес з неперервним часом
- •8.3. Приклад дискретного марковського процесу з неперервним часом
- •9.1 Поняття пуассоновського стаціонарного потоку
- •9.2 Перша характеристика пуассоновського потоку
- •9.3 Друга характеристика пуассоновського потоку
- •10.1 Перша характеристика пуассоновського нестаціонарного потоку подій
- •10.2 Друга характеристика пуассоновського нестаціонарного потоку подій
- •11.1 Фінальний стаціонарний стан процесу
- •12.1 Задачі теорії масового обслуговування
- •12.2 Класифікація систем масового обслуговування
- •12.3 Одноканальна смо з очікуванням
8.2. Однорідний дискретний марковський процес з неперервним часом
Розглянемо далі однорідний дискретний марковський процес з неперервним часом.
Граф станів марковського однорідного процесу з неперервним часом, у гілок якого вказані щільності ймовірностей переходів, називається розміченим.
На рисунку зображений граф станів системи, в якій протікає процес з неперервним часом (рис. 7.2).
Рисунок 8.2 – Розмічений граф станів системи
Відсутність
на графі спрямованих гілок між певними
станами означає, що щільність ймовірності
відповідних переходів дорівнює 0.
Наприклад,
.
Оскільки щільності ймовірностей
переходів мають два індекси, то їх зручно
розташувати у вигляді матриці
,
причому
.
Знаючи щільності ймовірностей переходів, можна скласти систему диференціальних рівнянь, щодо ймовірностей станів , а саме, справедлива наступна теорема.
Теорема 8.1. Ймовірність станів (невідомі ймовірнісні функції) є розв’язком наступної системи диференціальних рівнянь:
.
Дану теорему довів відомий радянський математик Колмогоров А.М. (1093 1987). Саме він заклав основи теорії марковських випадкових процесів з неперервним часом і отримана ним система називається системою диференціальних рівнянь Колмогорова.
Оскільки
шукані функції
функції однієї змінної, а саме, часу
,
то кожне рівняння є звичайним
диференціальним рівнянням. Оскільки
невідомі функції
та їх похідні входять в рівняння тільки
в першому ступені, то кожне рівняння
системи називають лінійним.
Оскільки
найвищий порядок похідних
і шуканих функцій
перший, то рівняння системи є
диференціальними першого порядку.
Оскільки в кожному рівнянні системи
вільні члени дорівнюють 0, то рівняння
системи є однорідними. Нарешті, оскільки
розглядаємо однорідний процес, то
коефіцієнти
в
рівняннях постійні (щодо часу
).
Отже, система є системою звичайних однорідних диференціальних рівнянь першого порядку з постійними коефіцієнтами.
Якщо процес неоднорідний, то хоча б один з коефіцієнтів залежатиме від , у цьому випадку рівняння називають рівняннями зі змінними коефіцієнтами.
Скласти систему диференціальних рівнянь Колмогорова зручно по одному з наступних правил.
1) Правило складання диференціальних рівнянь Колмогорова за розміченим графом станів.
Для
того, щоб скласти диференціальне рівняння
Колмогорова для функцій
,
треба у лівій частині цього рівняння
записати похідну
функції
,
а в правій
добуток
суми щільності ймовірностей переходів
для гілок, що виходять зі стану
на ймовірність
цього стану зі знаком мінус, плюс суму
,
що входять до стану
та ймовірностей станів
,
з яких ці гілки виходять. При цьому
щільності ймовірностей переходів
,
відповідні відсутнім на графі гілкам,
дорівнюють нулю.
Система диференціальних рівнянь Колмогорова, складена за розміченим графом, матиме наступний вид:
2) Правило складання диференціальних рівнянь Колмогорова за матрицею щільності ймовірності переходів.
Щоб
скласти диференціальне рівняння
Колмогорова для функції
треба в лівій частині цього рівняння
записати похідну
функції
,
а в правій
добуток
суми
елементів
-го
рядка матриці
та ймовірності
стану
(номер якого співпадає з номером обраного
рядка) за знаком мінус, плюс суму
добутків
елементів
-го
стовпця та відповідної ймовірності
.
Система
диференціальних рівнянь Колмогорова
складена, наприклад, за матрицею щільності
ймовірностей переходів
має вигляд:
Початкові
умови системи диференціальних рівнянь
Колмогорова визначаються заданим
розподілом ймовірностей станів системи
в початкові моменти часу
:
і задовольняють умовам нормування
Якщо в
початкові моменти часу система знаходиться
в стані
,
то з урахуванням умови нормування
отримуємо початковий розподіл ймовірностей
.
Система диференціальних рівнянь 1-го порядку, розв’язаних щодо похідних шуканих функцій, які входять до неї, називається системою, що має нормальну форму Коші.