Теорема о поглощении — различия между версиями
Строка 15: | Строка 15: | ||
Пусть вектор <tex>c^{(t)}</tex> - вектор вероятности нахождения на шаге <tex>t</tex>. | Пусть вектор <tex>c^{(t)}</tex> - вектор вероятности нахождения на шаге <tex>t</tex>. | ||
Он вычисляется, как произведение вектора на нулевом шаге на матрицу перехода в степени <tex>t</tex>. | Он вычисляется, как произведение вектора на нулевом шаге на матрицу перехода в степени <tex>t</tex>. | ||
− | <tex> c^{(t)} = c^{(0)} | + | <tex> c^{(t)} = c^{(0)} \times P^t</tex> |
Рассмотрим, что представляет из себя возведение матрицы <tex>P</tex> в степень: | Рассмотрим, что представляет из себя возведение матрицы <tex>P</tex> в степень: | ||
Версия 00:47, 12 января 2012
Теорема (о поглощении): |
С вероятностью, равной , марковская цепь перейдет в поглощающее состояние, если у нее существует такое состояние. |
Доказательство: |
Пусть - матрица переходов, где элемент равен вероятности перехода из -го состояния в -ое. Она будет выглядеть как матрица из 4-х блоков, где - несущественные состояния, а и - существенные (т.к. цепь поглощающая, то из любого несущественного можно попасть в существенное). - единичная матрица.
Пусть вектор - вектор вероятности нахождения на шаге . Он вычисляется, как произведение вектора на нулевом шаге на матрицу перехода в степени . Рассмотрим, что представляет из себя возведение матрицы в степень:для : .Отсюда видно, что имеет такой вид: , где - некоторые значения.Следовательно нам надо доказать, что , приРассмотрим путь из i-го состояния в поглощающее, равное . Пусть - вероятность того, что через шагов из шага не попадет в поглощающее состояние. Пусть , аТогда получаем: В итоге получаем, что несущественные состояния стремятся к , а значит существенные в итоге приходят к , т.е. цепь приходит в поглощающее состояние. |