
- •1. Классическое и геометрическое определение вероятности, элементы комбинаторики
- •2. Аксематическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •3. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •4. Схема независимых испытаний Бернулли. Предельная теорема Пуассона.
- •5. Классификация случайных величин.
- •2) Непрерывные случайные величины.
- •6. Математическое ожидание и его свойства.
- •7. Дисперсия и ее свойства.
- •Свойства дисперсии:
- •8. Характеристические функции и их свойства.
- •Свойства характеристической функции :
- •Способы описания св:
- •9.Теорема об обращении характеристической функции.
- •1 1. Виды сходимости случайных последовательностей.
- •13.Критерий сходимости в среднем квадратичном.
- •15. Усиленный закон больших чисел.
- •16. Центральная предельная теорема.
- •10.Производящие функции и их свойства.
- •17. Определение случайного процесса.
- •19. Статистические средние характеристики случайных процессов.
- •20. Сходимость в среднем квадратичном для случайных процессов.
- •21. Непрерывность случайных процессов.
- •22. Дифференцируемость случайных процессов.
- •23. Интегрирование случайных процессов.
- •24. Стохастические обыкновенные дифференциальные уравнения.
- •25. Процессы с независимыми приращениями.
- •26. Гауссовский случайный процесс.
- •27. Винеровский случайный процесс.
- •28. Марковские случайные процессы и цепи маркова определения.
- •29. Однородные цепи Маркова.
- •32. Уравнения Чепмена-Колмогорова.
- •33. Нахождение вероятностей переходов с помощью производящих функций.
- •34. Классификация состояний цепи Маркова по арифметическим свойствам вероятностей перехода
- •35. Свойство периода состояния.
- •36. Классификация состояний по асимптотическим свойствам переходных вероятностей
- •37. Критерий возвратности состояний.
- •38.Эргодические цепи Маркова
- •40. О средних временах переходов между состояниями
- •41. Стационарные цепи Маркова
- •42. Оптимальные стратегии в марковских цепях
- •43. Система диф.Ур-ий Колмогорова для однородной цепи Маркова с конеч.Числом состояний.
- •44. Процесс гибели и размножения
- •49. Обобщенное уравнение Маркова
- •50.Диффузионные процессы
- •51. Обратное уравнение Колмогорова
- •45. Марковские системы массового обслуживания.
- •Рассмотрим систему с простейшим потоком и экспоненциальным обслуживанием
- •46. Система обслуживания м / м / 1
- •47.Система м / м / n / 0
- •48. Система обслуживания м / м / n
- •52.Прямое уравнение Колмогорова для диффузных процессов
- •53. Стохастический интеграл Ито
- •54. Стохастический интеграл в форме Стратоновича
- •55. Стохастические дифференциальные уравнения
- •39. Закон больших чисел для цепей Маркова с конечным числом состояний.
- •57. Стационарность гауссовского случ.Процесса.
- •58. Теорема Бохнера., спектральная плотность случ.Процесса.
- •60. Мартингалы.
- •18. Пуассоновский случ.Процесс
- •Классическое и геометрическое определение вероятности, элементы комбинаторики
33. 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
.
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.
34. 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
).
35. Свойство периода состояния.
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).