Эргодическая марковская цепь — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 11: Строка 11:
 
Пусть <tex>\{X_n\}_{n \ge 0}</tex> - цепь Маркова с дискретным пространством состояний и [[Марковская цепь|матрицей переходных вероятностей]] <tex>P = (p_{ij}),\; i,j=1,2,\ldots</tex>. Тогда эта цепь является эргодической тогда и только тогда, когда она
 
Пусть <tex>\{X_n\}_{n \ge 0}</tex> - цепь Маркова с дискретным пространством состояний и [[Марковская цепь|матрицей переходных вероятностей]] <tex>P = (p_{ij}),\; i,j=1,2,\ldots</tex>. Тогда эта цепь является эргодической тогда и только тогда, когда она
 
# Неразложима (т.е. цепь Маркова такова, что её состояния образуют лишь один неразложимый класс <ref>
 
# Неразложима (т.е. цепь Маркова такова, что её состояния образуют лишь один неразложимый класс <ref>
−
 
  
 
Пусть <tex>\{X_n\}_{n \ge 0}</tex> — цепь Маркова с тремя состояниями <tex>\{1,2,3\}</tex>, и её матрица переходных вероятностей имеет вид
 
Пусть <tex>\{X_n\}_{n \ge 0}</tex> — цепь Маркова с тремя состояниями <tex>\{1,2,3\}</tex>, и её матрица переходных вероятностей имеет вид
Строка 21: Строка 20:
 
\end{matrix}
 
\end{matrix}
 
\right).</tex>
 
\right).</tex>
−
Состояния этой цепи образуют два '''неразложимых класса''': <tex>\{1,2\}</tex> и <tex>\{3\}</tex> <tex>(1 \leftrightarrow 2</tex>, но <tex>1 \not\rightarrow 3</tex> и <tex>3 \not\rightarrow 1)</tex>.
+
Состояния этой цепи образуют два '''неразложимых класса''': <tex>\{1,2\}</tex> и <tex>\{3\}</tex> <tex>(1 \leftrightarrow 2</tex>, но <tex>1 \not\rightarrow 3</tex> и <tex>3 \not\rightarrow 1)</tex>. Т.е. если перевести на теорию графов, можно сказать, что матрица переходных вероятностей имеет две компоненты связности.
  
 
</ref>);
 
</ref>);

Версия 02:53, 2 января 2012

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].


Основная теорема об эргодических распределениях

Теорема (Основная теорема об эргодических распределениях):
Пусть [math]\{X_n\}_{n \ge 0}[/math] - цепь Маркова с дискретным пространством состояний и матрицей переходных вероятностей [math]P = (p_{ij}),\; i,j=1,2,\ldots[/math]. Тогда эта цепь является эргодической тогда и только тогда, когда она
  1. Неразложима (т.е. цепь Маркова такова, что её состояния образуют лишь один неразложимый класс [1]);
  2. Положительно возвратна (т.е. находится в таком состоянии, выйдя из которого возвращается в него за конечное время);
  3. Апериодична (т.е. находится в таком состоянии, которое навещается цепью через промежутки времени, не кратные фиксированному числу).

Эргодическое распределение [math]\mathbf{\pi}[/math] тогда является единственным решением системы:

[math]\sum\limits_{i=0}^{\infty} \pi_i = 1,\; \pi_j \ge 0,\; \pi_j = \sum\limits_{i=0}^{\infty} \pi_i\, p_{ij},\quad \, j\in \mathbb{N}[/math].


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

Примечания

  1. ↑ Пусть [math]\{X_n\}_{n \ge 0}[/math] — цепь Маркова с тремя состояниями [math]\{1,2,3\}[/math], и её матрица переходных вероятностей имеет вид
    [math]P = \left( \begin{matrix} 0.5 & 0.5 & 0 \\ 0.1 & 0.9 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{matrix} \right).[/math]
    Состояния этой цепи образуют два неразложимых класса: [math]\{1,2\}[/math] и [math]\{3\}[/math] [math](1 \leftrightarrow 2[/math], но [math]1 \not\rightarrow 3[/math] и [math]3 \not\rightarrow 1)[/math]. Т.е. если перевести на теорию графов, можно сказать, что матрица переходных вероятностей имеет две компоненты связности.

Ссылки

Литература

Дж. Кемени, Дж. Снелл "Конечные цепи Маркова" - Издательство "Наука", 1970 г - 129 c.

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Эргодическая_марковская_цепь&oldid=15489»