Теорема о поглощении — различия между версиями
(Новая страница: «== Формулировка теоремы == '''Формулировка''' С вероятностью, равной 1, марковская цепь перей…») |
|||
Строка 7: | Строка 7: | ||
'''Альтернативная формулировка''' | '''Альтернативная формулировка''' | ||
− | Пусть '''''P''''' - матрица переходов, где элемент < | + | Пусть '''''P''''' - матрица переходов, где элемент <tex>p_{ij}</tex> равен вероятности перехода из i-го состояния в j-ое, а <tex>p^{(t)}</tex> вектор вероятностей нахождения в определенном состоянии на шаге ''t'', тогда, если все элементы матрицы переходных состояний '''''P''''' положительны, то при ''t'' , стремящимся к бесконечности, вектор <tex>p^{(t)}</tex> стремится к вектору <tex>\bar p</tex>, являющемуся единственному решению системы <tex>p \times P=p </tex> |
== Доказательство теоремы == | == Доказательство теоремы == | ||
− | Обозначим через ''d'' минимальный элемент матрицы '''''P''''' (''d''>0). Введем функцию ''f'', переводящую вероятностный вектор в другой: < | + | Обозначим через ''d'' минимальный элемент матрицы '''''P''''' (''d''>0). Введем функцию ''f'', переводящую вероятностный вектор в другой: <tex>f=p \times P</tex>. Отображение ''f'' сжимающиеся, т.е. отношение "расстояния" между ''f(p)'' и ''f(q)'' к расстоянию между векторами p и q не превосходит, некоторого ''R'' (''R''<1). |
− | Пусть расстояние между ''p'' и ''q'' равно: < | + | Пусть расстояние между ''p'' и ''q'' равно: <tex>r(p,r) = \sum_{i} {|p_i - q_i|}</tex> |
− | Введем матрицу '''''D''''', элементы которой на ''d'' меньше, чем у '''''P'''''. Тогда < | + | Введем матрицу '''''D''''', элементы которой на ''d'' меньше, чем у '''''P'''''. Тогда <tex>f(p) = p \times 1 + p \times D</tex>. Таким образом <tex>f(p) - f(q) = {(p- q)} \times D</tex>. |
Подставляем это выражение в определение расстояния и получаем выражение: | Подставляем это выражение в определение расстояния и получаем выражение: | ||
− | < | + | <tex>r(f(p), f(q)) = \sum_{i} {|\sum_{j}{p_j D_{ji}} - \sum_{j}{q_i D_{ji}}|} <= \sum_{i}{\sum_{j}{D_{ij}|p_j - q_j|}} = r(p,q) * (1- md)</tex> |
− | Где < | + | Где <tex>(1-md)< 1</tex>, следовательно оно равно ''R''. |
− | В итоге получаем < | + | В итоге получаем <tex>r(pP,qP)\leqslant R \times r(p,q)</tex>, из которого следует для любого ''n'' <tex>r(pP^n,qP^n)\leqslant R^n \times r(p,q)</tex>. Отсюда получаем сходимость <tex>p^{(0)}P^n</tex>. И переходя в исходном уравнении к пределу в итоге получаем уравнение для предельного вектора <tex>\bar p</tex> : <tex>\bar p = \bar p P</tex>. |
− | Единственность решения для уравнения следует из этого же неравенства. Если < | + | Единственность решения для уравнения следует из этого же неравенства. Если <tex>p_1</tex> и <tex>p_2</tex> решения системы, то получаем <tex>r(p_1,p_2)=(r(p_1P,p_2P)\leqslant R \times r(p_1,p_2)</tex>, что возможно только при совпадении этих решений. |
== Используемая литература == | == Используемая литература == | ||
И.В. Романовский "Дискретный анализ", 2003 | И.В. Романовский "Дискретный анализ", 2003 |
Версия 09:41, 15 января 2011
Формулировка теоремы
Формулировка
С вероятностью, равной 1, марковская цепь перейдет в поглощающее состояние.
Альтернативная формулировка
Пусть P - матрица переходов, где элемент
равен вероятности перехода из i-го состояния в j-ое, а вектор вероятностей нахождения в определенном состоянии на шаге t, тогда, если все элементы матрицы переходных состояний P положительны, то при t , стремящимся к бесконечности, вектор стремится к вектору , являющемуся единственному решению системы
Доказательство теоремы
Обозначим через d минимальный элемент матрицы P (d>0). Введем функцию f, переводящую вероятностный вектор в другой:
. Отображение f сжимающиеся, т.е. отношение "расстояния" между f(p) и f(q) к расстоянию между векторами p и q не превосходит, некоторого R (R<1).Пусть расстояние между p и q равно:
Введем матрицу D, элементы которой на d меньше, чем у P. Тогда
. Таким образом .Подставляем это выражение в определение расстояния и получаем выражение:
Где
, следовательно оно равно R.В итоге получаем
, из которого следует для любого n . Отсюда получаем сходимость . И переходя в исходном уравнении к пределу в итоге получаем уравнение для предельного вектора : .Единственность решения для уравнения следует из этого же неравенства. Если
и решения системы, то получаем , что возможно только при совпадении этих решений.
Используемая литература
И.В. Романовский "Дискретный анализ", 2003