Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Регулярная марковская цепь

337 байт убрано, 08:58, 13 января 2012
Нет описания правки
|statement=Пусть <tex>P_{[r\times r]}</tex> — матрица перехода регулярной цепи, <tex>\varepsilon</tex> — минимальный элемент этой матрицы. Пусть х — произвольный r-мерный вектор-столбец, имеющий максимальный элемент <tex>M_0</tex> и минимальный <tex>m_0</tex>. Пусть <tex>M_1</tex> и <tex>m_1</tex> - максимальный и минимальный элементы <tex>Px</tex>. <br>
Тогда <tex>M_1 \leqslant M_0</tex>, <tex>m_1 \geqslant m_0</tex> и <tex>M_1 - m_1 \leqslant (1 - 2\varepsilon)(M_0 - m_0)</tex>
}} Доказательство:|proof=
Пусть х' - вектор, полученный из х заменой всех элементов, кроме <tex>m_0</tex> на <tex>M_0</tex>. Тогда <tex>x \leqslant x'</tex>. Каждый элемент <tex>Px'</tex> имеет вид
Складывая эти два неравенства, получаем <tex>M_1 - m_1 \leqslant M_0 - m_0 - 2\varepsilon (M_0 - m_0) = (1 - 2\varepsilon )(M_0 - m_0)</tex>, ч.т.д.
}}
== Основная теорема регулярных цепей ==
|statement=Пусть Р - регулярная переходная матрица. Тогда:<br>
<tex>\exists A: \displaystyle \lim_{n \to \infty}P^n = A</tex>;<br>
каждая строка А представляет собой один и тот же вероятностный вектор <tex>\alpha = \{a_1, a_2, \ldots, a_n a_r \}</tex>}} Доказательство:|proof=
Рассмотрим вектор-столбец <tex>\rho _j</tex>, у которого j-й элемент равен 1, а все остальные равны 0. Пусть <tex>M_n</tex> и <tex>m_n</tex> - минимальный и максимальный элементы столбца <tex>P^n \rho _j</tex>.
Так как <tex>P^n \rho _j = P \cdot P^{n-1} \rho _j</tex>, то из леммы следует, что <tex>M_1 \geqslant M_2 \geqslant \ldots</tex> и <tex>m_1 \leqslant m_2 \leqslant \ldots</tex> и
<tex>d_n \leqslant (1 - 2 \varepsilon )^n d_0 = (1 - 2 \varepsilon)^n \to 0</tex>.
Значит <tex>P^n \rho _j</tex> сходится к вектору, все элементы которого равны между собой. Пусть <tex>a_j</tex> - их общее значение. Тогда <tex>0 \leqslant a_j \leqslant 1</tex>. Заметим, что <tex>P^n \rho _j</tex> - j-тый столбец матрицы <tex>P^n</tex>. Рассмотрим все <tex>\rho _j</tex> для <tex>j = 1, 2, \ldots</tex>. Тогда <tex>P^n</tex> сходится к матрице А, у которой по строкам стоит один и тот же вектор <tex>\alpha = \{a_1, a_2, \ldots, a_n a_r \}</tex>.
Так как в каждой матрице <tex>P^n</tex> сумма элементов в строке равна 1, то то же самое справедливо и для предельной матрицы А. Теорема доказана.
}}
{{Определение
|id=идентификатор (необязательно), пример: def1.
|neat = 1 - параметр нужен для того, чтобы определение не растягивалось на всю страницу(не обязательно)
|definition=Матрица А называется ''предельной матрицей'', вектор <tex>\alpha</tex> - ''предельным распределением''.
}}
* <tex>\alpha</tex> - единственный вектор, для которого <tex>\alpha P = \alpha</tex>
* <tex>AP = PA = A</tex>
}} Доказательство:|proof=
Пусть <tex>\xi</tex> - вектор-столбец, состоящий из единиц.
* Пусть <tex>\beta : \ \ \beta P = \beta</tex>. Тогда <tex>\forall n \ \beta P^n = \beta \Rightarrow \beta = \beta A = \alpha</tex>. Второй пункт доказан.
* <tex>\displaystyle \lim_{n \to \infty} P^n = A \Leftrightarrow P \cdot \lim_{n \to \infty} P^n = A \Leftrightarrow \lim_{n \to \infty} P^n \cdot P = A</tex>. Третий пункт доказан.
}}
Таким образом у регулярных цепей есть свойство: через достаточно большое количество ходов будет существовать постоянная вероятность нахождения цепи в состоянии <tex>s_i</tex>, и эта вероятность не зависит от началоного распределения, а зависит только от матрицы P.
234
правки

Навигация