Регулярная марковская цепь — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 4: Строка 4:
 
}}
 
}}
 
=== Пример: ===
 
=== Пример: ===
Рассмотрим эксперимент по бросанию честной монеты. Тогда соответствующая этому эксперименту марковская цепь будет иметь 2 состояния. Рассмотрим матрицу, следующиего вида: <tex>p_{ij}=0.5, i=1,2</tex>.
+
Рассмотрим эксперимент по бросанию честной монеты. Тогда соответствующая этому эксперименту марковская цепь будет иметь 2 состояния. Рассмотрим матрицу, следующиего вида: <tex>p_{ij}=0.5, i,j=1,2</tex>.
  
 
Такая матрица является стохастической, а, значит, корректно определяет марковскую цепь. Такая цепь является регулярной по определению.  
 
Такая матрица является стохастической, а, значит, корректно определяет марковскую цепь. Такая цепь является регулярной по определению.  

Версия 00:43, 16 января 2011

Регулярная цепь Маркова

Определение:
Марковская цепь называется регулярной (нормальной), если [math]p_{ij} \gt 0, \forall i,j=1,2, \ldots[/math].

Пример:

Рассмотрим эксперимент по бросанию честной монеты. Тогда соответствующая этому эксперименту марковская цепь будет иметь 2 состояния. Рассмотрим матрицу, следующиего вида: [math]p_{ij}=0.5, i,j=1,2[/math].

Такая матрица является стохастической, а, значит, корректно определяет марковскую цепь. Такая цепь является регулярной по определению.

Эргодическая теорема для регулярной марковской цепи

Теорема:
Для регулярной марковской цепи существует такой вектор [math]\omega = \lim\limits _{n \to +\infty} cP^n, \forall c[/math] такой, что [math]\omega = \omega P[/math].

Литература

Дж. Кемени, Дж. Снелл "Конечные цепи Маркова"