49
правок
Изменения
Нет описания правки
Составим матрицу G, элементы которой <tex>g_{ij}</tex> равны вероятности того, что, выйдя из i, попадём в поглощающее состояние j.
{{Теорема|statement=<tex> G = N \cdot R </tex>|proof=Пусть тогда этот переход будет осуществлён за r шагов: i → <tex>i_{1}</tex> → <tex>i_{2}</tex> → ... → <tex>i_{r-1}</tex> → j, где все <tex>i, i_{1}, ... i_{r-1}</tex> являются несущественными.Тогда рассмотрим сумму <tex>G = \sum\limits_{r = 1}^{\infty}{\sum\limits_{\forall(i_{1} ... i_{r-1})} {p_{i, i_{1}} \cdot p_{i_{1}, i_{2}} \cdot ... \cdot p_{i_{r-1}, j}}= Q^{r-1}\cdot R</tex>, где Q - матрица переходов между несущественными состояниями, R - из несущественного в существенное. Матрица G определяется их суммированием по всем длинам пути из i в j: <tex>G = \sum\limits_{r = 1}^{\infty}{Q^{r-1} \cdot R} = (I + Q + Q^{2} + Q^{3} + ...) \cdot R = NR</tex>, т.к. <tex>(I + Q + Q^2 + ...) \cdot (I - Q) = I - Q + Q - Q^{2} + ... = I</tex>, а фундаментальная матрица марковской цепи <tex>N = (I - Q)^{-1}</tex> }}=Литература=* [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%28%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC.%29, Википедия - Цепи Маркова]* Кемени Дж., Снелл Дж. "Конечные цепи Маркова".