Эргодическая марковская цепь — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 3: Строка 3:
 
:<tex>\lim\limits_{n \to \infty} p_{ij}^{(n)} = \pi_j, \quad \forall i=1,2, \ldots</tex>.
 
:<tex>\lim\limits_{n \to \infty} p_{ij}^{(n)} = \pi_j, \quad \forall i=1,2, \ldots</tex>.
 
}}
 
}}
 +
 +
{{Определение|definition=Марковская цепь называется эргодической, если любое состояние цепи является эргодическим (состояние цепи Маркова эргодическим, если оно одновременно возвратно и непериодично).}}
  
 
==Пример==
 
==Пример==

Версия 09:21, 15 декабря 2011

Определение:
Марковская цепь называется эргодической, если существует дискретное распределение (называемое эргодическим) [math]\pi = (\pi_1,\pi_2,\ldots )^{\top}[/math], такое что [math]\pi_i \gt 0,\; i \in \mathbb{N}[/math] и
[math]\lim\limits_{n \to \infty} p_{ij}^{(n)} = \pi_j, \quad \forall i=1,2, \ldots[/math].


Определение:
Марковская цепь называется эргодической, если любое состояние цепи является эргодическим (состояние цепи Маркова эргодическим, если оно одновременно возвратно и непериодично).


Пример

Пример эргодической цепи

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

Такая матрица является стохастической, а, значит, корректно определяет марковскую цепь. Такая цепь является эргодической, так как существует эргодическое распределение [math]\pi = (0.5,0.5)^{\top}[/math], такое что [math]\lim\limits_{n \to \infty} p_{ij}^{(n)} = \pi_j, i=1,2[/math].

См. также

Ссылки

Литература

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