Математическое ожидание времени поглощения — различия между версиями
Vsklamm (обсуждение | вклад) |
Vsklamm (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
+ | === Формулировка задачи === | ||
+ | |||
+ | === Утверждение === | ||
+ | Математическое ожидание времени поглощения можно посчитать как сумму всех элементов вектора <tex> v </tex>, где <tex> v[j] </tex> - среднее количество раз, которое мы побываем в состоянии <tex> j </tex>. | ||
+ | |||
+ | === Доказательство === | ||
Пусть <tex> b_0 </tex> - вектор вероятностей начальных состояний, то есть <tex> b_0[j] </tex> - вероятность для цепи Маркова начать в состоянии <tex> j </tex>. Определим <tex> b_r[j] </tex> как вероятность находиться в состоянии <tex> j </tex> после первых <tex> r </tex> шагов. | Пусть <tex> b_0 </tex> - вектор вероятностей начальных состояний, то есть <tex> b_0[j] </tex> - вероятность для цепи Маркова начать в состоянии <tex> j </tex>. Определим <tex> b_r[j] </tex> как вероятность находиться в состоянии <tex> j </tex> после первых <tex> r </tex> шагов. | ||
За значение случайной величины в формуле [[Математическое ожидание случайной величины|математического ожидания]] <tex> E\xi = \sum \xi(\omega)p(\omega) </tex> примем <tex> \xi = \left\{ | За значение случайной величины в формуле [[Математическое ожидание случайной величины|математического ожидания]] <tex> E\xi = \sum \xi(\omega)p(\omega) </tex> примем <tex> \xi = \left\{ | ||
Строка 8: | Строка 14: | ||
Пусть <tex> p^r_j </tex> - количество раз, которое [[Марковская цепь|цепь Маркова]] находится в состоянии <tex> j </tex> за первые <tex> r </tex> шагов. | Пусть <tex> p^r_j </tex> - количество раз, которое [[Марковская цепь|цепь Маркова]] находится в состоянии <tex> j </tex> за первые <tex> r </tex> шагов. | ||
− | Рассмотрим <tex> v[j] | + | Рассмотрим <tex> v[j] </tex>: |
<tex> v[j] = E(p^r_j) = E(p^{r-1}_j) + \xi\cdot b_{r}[j] = E(p^{r-2}_j) + b_{r-1}[j] + b_{r}[j] = (\sum\limits_{t = 0}^{r}b_{t})[j] = b_0(\sum\limits_{t = 0}^{r}Q^{t})[j] </tex>. | <tex> v[j] = E(p^r_j) = E(p^{r-1}_j) + \xi\cdot b_{r}[j] = E(p^{r-2}_j) + b_{r-1}[j] + b_{r}[j] = (\sum\limits_{t = 0}^{r}b_{t})[j] = b_0(\sum\limits_{t = 0}^{r}Q^{t})[j] </tex>. | ||
Отсюда <tex> v = b_0 \sum\limits_{t = 0}^{r}Q^{t} = b_0 N</tex>, где <tex> N </tex> - [[фундаментальная матрица|фундаментальная матрица]]. | Отсюда <tex> v = b_0 \sum\limits_{t = 0}^{r}Q^{t} = b_0 N</tex>, где <tex> N </tex> - [[фундаментальная матрица|фундаментальная матрица]]. | ||
− | |||
− | |||
==См. также== | ==См. также== |
Версия 23:13, 5 апреля 2018
Формулировка задачи
Утверждение
Математическое ожидание времени поглощения можно посчитать как сумму всех элементов вектора
, где - среднее количество раз, которое мы побываем в состоянии .Доказательство
Пусть математического ожидания примем . После шагов (доказательство аналогично части теоремы о поглощении).
- вектор вероятностей начальных состояний, то есть - вероятность для цепи Маркова начать в состоянии . Определим как вероятность находиться в состоянии после первых шагов. За значение случайной величины в формулеПусть цепь Маркова находится в состоянии за первые шагов. Рассмотрим :
- количество раз, которое.
Отсюда фундаментальная матрица.
, где -См. также
Источники информации
- Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. — М. : Наука, 1970. — 272 c.