Теорема о поглощении — различия между версиями
Whiplash (обсуждение | вклад) |
|||
Строка 7: | Строка 7: | ||
|proof= | |proof= | ||
Пусть <tex>P</tex> - [[Марковская цепь|матрица переходов]], где элемент <tex>p_{ij}</tex> равен вероятности перехода из <tex>i</tex>-го состояния в <tex>j</tex>-ое. Она будет выглядеть как матрица из 4-х блоков, где <tex>Q</tex> - несущественные состояния, а <tex>R</tex> и <tex>I</tex> - существенные (т.к. цепь поглощающая, то из любого несущественного можно попасть в существенное). <tex>I</tex> - единичная матрица. | Пусть <tex>P</tex> - [[Марковская цепь|матрица переходов]], где элемент <tex>p_{ij}</tex> равен вероятности перехода из <tex>i</tex>-го состояния в <tex>j</tex>-ое. Она будет выглядеть как матрица из 4-х блоков, где <tex>Q</tex> - несущественные состояния, а <tex>R</tex> и <tex>I</tex> - существенные (т.к. цепь поглощающая, то из любого несущественного можно попасть в существенное). <tex>I</tex> - единичная матрица. | ||
+ | |||
<tex>P = \begin{pmatrix} | <tex>P = \begin{pmatrix} | ||
Строка 12: | Строка 13: | ||
0 & I | 0 & I | ||
\end{pmatrix}</tex> | \end{pmatrix}</tex> | ||
+ | |||
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>. | ||
Строка 18: | Строка 20: | ||
Рассмотрим, что представляет из себя возведение матрицы <tex>P</tex> в степень: | Рассмотрим, что представляет из себя возведение матрицы <tex>P</tex> в степень: | ||
− | + | ||
+ | Для <tex>t = 2</tex> : | ||
+ | |||
+ | <tex>P^{2} =</tex> | ||
<tex>\begin{pmatrix} | <tex>\begin{pmatrix} | ||
Q & R \\ | Q & R \\ | ||
Строка 27: | Строка 32: | ||
Q & R \\ | Q & R \\ | ||
0 & I | 0 & I | ||
+ | \end{pmatrix} | ||
+ | = | ||
+ | \begin{pmatrix} | ||
+ | Q \times Q + R \times 0 & Q \times R + R \times I \\ | ||
+ | 0 \times Q + I \times 0 & 0 \times R + I \times I | ||
\end{pmatrix} | \end{pmatrix} | ||
= | = | ||
Строка 33: | Строка 43: | ||
0 & I | 0 & I | ||
\end{pmatrix}</tex> . | \end{pmatrix}</tex> . | ||
+ | |||
+ | <tex>(</tex>Произведение единичной матрицы на саму себя есть единичная матрица <tex>(I \times I = I);</tex> <tex>X</tex> - некоторые значения<tex>).</tex> | ||
Отсюда видно, что <tex>P^n</tex> имеет такой вид: <tex>\begin{pmatrix} | Отсюда видно, что <tex>P^n</tex> имеет такой вид: <tex>\begin{pmatrix} | ||
Строка 40: | Строка 52: | ||
Следовательно нам надо доказать, что <tex>Q^n \xrightarrow{} 0</tex>, при <tex> n\xrightarrow{}+\infty</tex> | Следовательно нам надо доказать, что <tex>Q^n \xrightarrow{} 0</tex>, при <tex> n\xrightarrow{}+\infty</tex> | ||
+ | |||
Рассмотрим путь из i-го состояния в поглощающее, равное <tex>m_i</tex>. Пусть <tex>p<1</tex> - вероятность того, что через <tex>m_i</tex> шагов из шага <tex>i</tex> не попадет в поглощающее состояние. | Рассмотрим путь из i-го состояния в поглощающее, равное <tex>m_i</tex>. Пусть <tex>p<1</tex> - вероятность того, что через <tex>m_i</tex> шагов из шага <tex>i</tex> не попадет в поглощающее состояние. |
Версия 21:14, 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. -
. Произведение единичной матрицы на саму себя есть единичная матрица - некоторые значения Отсюда видно, что имеет такой вид: , где - некоторые значения.Следовательно нам надо доказать, что , при
Тогда получаем: В итоге получаем, что несущественные состояния стремятся к , а значит существенные в итоге приходят к , т.е. цепь приходит в поглощающее состояние. |