Марковская цепь
| Определение: |
| Цепь Маркова — процесс, находящийся в одном из состояний.
При этом, если он находится в состоянии с номером , то он перейдет в состояние с вероятностью . Матрицу называют матрицей переходов. |
На матрицу переходов накладываются следующие условия:
Такая матрица называется стохастической.
В общем случае для марковской цепи задают вектор . — вероятность того, что в начале процесса марковская цепь находится в состоянии .
Марковскую цепь можно представить в виде графа, в котором вершины — это состояния процесса, а ребра — переходы между состояниями, и на ребре из в написана вероятность перехода из в , то есть .
Вероятность того, что через шагов марковская цепь будет находиться в состоянии равна
Состояния
| Определение: |
| — вероятность попасть из состояния в состояние за переходов. |
| Определение: |
| Состояние достижимо из состояния , если существует такое , что . Достижимость из обозначается . Состояния сообщаются, если они достижимы друг из друга. |
| Определение: |
| Неразложимый класс — класс эквивалентности множества состояний по отношению сообщаемости. Если представить Марковскую цепь как граф, неразложимый класс будет аналогичен компоненте сильной связности. Неразложимая цепь — цепь Маркова, в которой все состояния образуют один неразложимый класс. |
| Определение: |
| Упорядочим (очевидно, упорядочение будет частичным) неразложимые классы отношением достижимости. Минимальные элементы в таком упорядочении называются эргодическими классами. Состояния в эргодических классах называются эргодическими, возвратными, или существенными. Если эргодический класс состоит из одного состояния, такое состояние называется поглощающим. Из свойств частичного упорядочения, в любой цепи Маркова найдется хотя бы один эргодический класс. |
В примере на рисунке поглощающими являются состояния 3 и 4, а непоглощающими — 1 и 2.
Смотри также
Литература
- И.В. Романовский. «Дискретный анализ»
