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第十一章马尔可夫链主要内容:1.定义(与记号)

2.

转移概率与矩阵3.遍历性

返回目录第十一章马尔可夫链主要内容:1.定义(与记号)

1.马尔可夫性的定义:

⑴语言描述(一般性解释):由时刻系统的状态,可以决定系统在t>时所处的状态,而与以前系统的历史状态无关。如微分方程的定解问题。对于随机现象,可以描述如下:系统在时刻所处的状态为已知的条件下,系统在时刻t>所处状态的条件分布与在时刻之前所处的状态无关。1.马尔可夫性的定义:⑴语言描述(一般性解释):由⑵数学表达式:

先做一些假设:随机过程设为X(t),状态空间I={},任选T中n个时刻,,对应的状态为,则的马氏性就是这样一个条件分布函数:=⑵数学表达式:先做一些假设:随机过程设为X(t),

马尔可夫链:

时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。记为,状态空间I=而相应的马尔可夫性用条件分布律示如下:=⑶马尔可夫链:时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马2.转移概率:记上面的条件概率为:称为转移概率,它表示马氏链在时刻m处于状态的条件下,经过n步变化后,在时刻m+n处于状态的条件概率。2.转移概率:记上面的条件概率为:称为转移概率,它表示马氏3.转移概率矩阵:当上式中取遍状态空间I时(此时假设I有限),会得到N×N个转移概率,它们可以组成一个N×N的矩阵,称为转移概率矩阵,记为它表现了马氏链经过n步后所有可能发生的状态之间的转移。由概率的规范性,容易得到P(m,m+n)的一个性质:每一行元素横向相加等于1。3.转移概率矩阵:当上式中取遍状态空间I时(此时假设I有4.

齐次马氏链:

当只与步数n有关,与起始时刻m无关时,称此转移概率具有平稳性,或称此链是齐次马氏链。可以记为4.齐次马氏链:当只与步数n有关,与起始时刻m无关我们特别要掌握一步转移概率:以及由它们组成的一步转移概率矩阵:我们特别要掌握一步转移概率:以及由它们组成的一步转移概率5.例题:

例2():在0—1传输系统中,设每一级的传真率为p,误码率为q=1-p,并设一个单位时间传输一级,是第一级的输入,是第n级的输出。那么{}是一个马氏链,而且还是齐次的,其状态空间I={0,1}。5.例题:例2():在0—1传输系统中,设每一级的传例3.()一维随机游动:设一质点在图示直线的点集I={1,2,3,4,5}上作随机游动,且仅在1秒﹑2秒等时刻发生游动。游动的概率规则是:如果点Q现在位于点i(1<i<5),则下一时刻各以1/3的概率向左或向右移动一格,或以1/3的概率留在原处;如果Q现在位于1(或5)这点上,则下一时刻就以概率1移动到2(或4)这一点上。若以表示时刻n时Q的位置,则是一齐次马氏链,它的一步转移概率矩阵为:例3.()一维随机游动:设一质点在图示直线的点集I=例4.

排队模型:设服务系统由一个服务员和只可以容纳两个人的等侯室组成。服务规则是先到先服务,后来者需在等候室排队。假定一个顾客到达系统时发现系统内已有板有3个顾客,则该顾客即离去。设时间间隔Δt内有一个顾客进入系统的概率为q,有一原来被服务的顾客离开系统的概率为p。又设当Δt充分小时,在这时间间隔内多于一个顾客进入或离开系统是不可能的。可用马氏链来描述这个服务系统图形例4.排队模型:设服务系统由一个服务员和只可以容纳两个人

例6:(续例5)已知计算机在某一时段(15分钟)的状态为0,问在此条件下从此时段起此计算机能连续正常工作3个时段的条件概率为多少?例6:(续例5)已知计算机在某一时段(15分钟)6.齐此马氏链的有限维分布:⑴先看初始分布:是一个离散型的随机变量,其分布律称为初始分布,可以表为:也可以用表格式:……P……6.齐此马氏链的有限维分布:⑴先看初始分布:是一个离散型的(2)再来看任意时刻n的一维分布:

显然,由规范性有:另外,可以用行向量来表示分布律:(2)再来看任意时刻n的一维分布:显然,由规范性有:另外

⑶初始分布律与任意时刻n的分布律之间的关系:以的各状态值分布为划分,运用全概率公式,即可得到:用矩阵乘法来表达如下:back⑶初始分布律与任意时刻n的分布律以第二节多步转移概率的确定

内容提要:

1.C--K方程形式2.方程的意义

3.方程的证明

4.例题

back第二节多步转移概率的确定内容提要:1.C--1.C--K方程:

设是一齐次马氏链,对任意的u,vT,有:用矩阵表示即:

P(u+v)=P(u)*P(v)back1.C--K方程:设是一齐次马氏链,对

2.方程的意义:

如果设初始时刻s,终止时刻是s+u+v。

引入中间时刻s+u,C--K方程的意义在于:“从s时刻的状态出发,经u+v步后转移到状态"这一事件等价于“从出发,先经u步转移到中间状态,再从经时段v转移到"的和事件。back2.方程的意义:如果设初始时刻s,终止时刻是s+u+v。

3.证明:

back3.证明:back例1:设是具有三个状态0,1,2的齐次马氏链,一步转移矩阵为:P=初始分布试求:例1:设是具有三个状态0,1,例2.(1)在§1例2中,设p=0.9,求系统二级传输后的传真率与三级传输后的误码率;(2)设初始分布,。又已知系统经n级传输后输出为1,问原发字符也是1的概率是多少?back例2.(1)在§1例2中,设p=0.9,求系统二级传输后(2第三节遍历性主要内容:

1.举例2.定义

3.有限链的遍历性充分条件4.平稳分布

5.总结6.例题back第三节遍历性主要内容:1.举例21.举例:在上面例2中的一步转移矩阵P=,计算其n步转移矩阵P(n)为,它存在着极限(矩阵的两行完全相同)back1.举例:在上面例2中的一步转移矩阵P=,计算其n步转移2.定义:

(1)语言描述:对固定状态j,无论链从什么状态出发(即与左边的列无关),经过长时间的转移后,到达状态j的概率都趋近于。这个性质称为遍历性。2.定义:(1)语言描述:对固定状态j,无论链从什么状(2)数学式子表达:

或者:(与i无关)特别地,将行向量提出来,由于它构成了一个分布律,即,称它为极限分布。back(2)数学式子表达:或者:(与i无关)特别地,将行向量3.遍历性的充分性条件:

定理:对齐次马氏链,状态空间I=,一步转移矩阵P(1)。如果存在正整数m,使对任意的,都有,即矩阵P(m)=中无零元素,则此链具有遍历性。且其极限分布就是方程组π=πP(1)的满足的唯一解。back3.遍历性的充分性条件:定理:对齐次马氏链4.平稳分布:

在上述定理的条件下,π又称为平稳分布。其意义在于:π=是所有状态分布中的平衡值,一旦链的状态分布达到了π=,则链的一维状态分布不会再发生变化了。back4.平稳分布:在上述定理的条件下,π又称为平稳分布。其

5.总结:

π的多重意义:(1)代表了遍历性的存在。(2)极限分布。(3)在充分条件下,也是链的平稳分布。back5.总结:π6.例题:例1:试说明§1例3中的随机游动是遍历的,并求其极限分布。例2:试说明§1例4排队模型中的链是遍历的,并求其极限分布。例3:设一马氏链的一步转移矩阵为,试讨论它的遍历性。6.例题:例1:试说明§1例3中的随机游动是遍历的,并例2:补充例题:若顾客的购买是无记忆的。现在市场上供应A,B,C三个不同厂家生产的50g袋装味精。用分别表示事件“顾客第n次购买A,B,C三厂的味精”,则是一个马氏链。已知顾客第一次购买三种味精的概率依次为0.2,0.4,0.4。又知道一般顾客购买的倾向表如下:求:(1)顾客第二次购买各厂味精的概率。(2)经过三次购买后的倾向表。(3)长时间的购买活动后,A,B,C三厂的市场占有率如何?back补充例题:若顾客的购买是无记忆的。现在市场上供应A,B,C三解:(1)(0.56,0.18,0.26)(2)(3)π=(60/84,11/84,13/84)解:(1)(0.56,0.18,0.26)(2)(BackBack第十一章马尔可夫链主要内容:1.定义(与记号)

2.

转移概率与矩阵3.遍历性

返回目录第十一章马尔可夫链主要内容:1.定义(与记号)

1.马尔可夫性的定义:

⑴语言描述(一般性解释):由时刻系统的状态,可以决定系统在t>时所处的状态,而与以前系统的历史状态无关。如微分方程的定解问题。对于随机现象,可以描述如下:系统在时刻所处的状态为已知的条件下,系统在时刻t>所处状态的条件分布与在时刻之前所处的状态无关。1.马尔可夫性的定义:⑴语言描述(一般性解释):由⑵数学表达式:

先做一些假设:随机过程设为X(t),状态空间I={},任选T中n个时刻,,对应的状态为,则的马氏性就是这样一个条件分布函数:=⑵数学表达式:先做一些假设:随机过程设为X(t),

马尔可夫链:

时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。记为,状态空间I=而相应的马尔可夫性用条件分布律示如下:=⑶马尔可夫链:时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马2.转移概率:记上面的条件概率为:称为转移概率,它表示马氏链在时刻m处于状态的条件下,经过n步变化后,在时刻m+n处于状态的条件概率。2.转移概率:记上面的条件概率为:称为转移概率,它表示马氏3.转移概率矩阵:当上式中取遍状态空间I时(此时假设I有限),会得到N×N个转移概率,它们可以组成一个N×N的矩阵,称为转移概率矩阵,记为它表现了马氏链经过n步后所有可能发生的状态之间的转移。由概率的规范性,容易得到P(m,m+n)的一个性质:每一行元素横向相加等于1。3.转移概率矩阵:当上式中取遍状态空间I时(此时假设I有4.

齐次马氏链:

当只与步数n有关,与起始时刻m无关时,称此转移概率具有平稳性,或称此链是齐次马氏链。可以记为4.齐次马氏链:当只与步数n有关,与起始时刻m无关我们特别要掌握一步转移概率:以及由它们组成的一步转移概率矩阵:我们特别要掌握一步转移概率:以及由它们组成的一步转移概率5.例题:

例2():在0—1传输系统中,设每一级的传真率为p,误码率为q=1-p,并设一个单位时间传输一级,是第一级的输入,是第n级的输出。那么{}是一个马氏链,而且还是齐次的,其状态空间I={0,1}。5.例题:例2():在0—1传输系统中,设每一级的传例3.()一维随机游动:设一质点在图示直线的点集I={1,2,3,4,5}上作随机游动,且仅在1秒﹑2秒等时刻发生游动。游动的概率规则是:如果点Q现在位于点i(1<i<5),则下一时刻各以1/3的概率向左或向右移动一格,或以1/3的概率留在原处;如果Q现在位于1(或5)这点上,则下一时刻就以概率1移动到2(或4)这一点上。若以表示时刻n时Q的位置,则是一齐次马氏链,它的一步转移概率矩阵为:例3.()一维随机游动:设一质点在图示直线的点集I=例4.

排队模型:设服务系统由一个服务员和只可以容纳两个人的等侯室组成。服务规则是先到先服务,后来者需在等候室排队。假定一个顾客到达系统时发现系统内已有板有3个顾客,则该顾客即离去。设时间间隔Δt内有一个顾客进入系统的概率为q,有一原来被服务的顾客离开系统的概率为p。又设当Δt充分小时,在这时间间隔内多于一个顾客进入或离开系统是不可能的。可用马氏链来描述这个服务系统图形例4.排队模型:设服务系统由一个服务员和只可以容纳两个人

例6:(续例5)已知计算机在某一时段(15分钟)的状态为0,问在此条件下从此时段起此计算机能连续正常工作3个时段的条件概率为多少?例6:(续例5)已知计算机在某一时段(15分钟)6.齐此马氏链的有限维分布:⑴先看初始分布:是一个离散型的随机变量,其分布律称为初始分布,可以表为:也可以用表格式:……P……6.齐此马氏链的有限维分布:⑴先看初始分布:是一个离散型的(2)再来看任意时刻n的一维分布:

显然,由规范性有:另外,可以用行向量来表示分布律:(2)再来看任意时刻n的一维分布:显然,由规范性有:另外

⑶初始分布律与任意时刻n的分布律之间的关系:以的各状态值分布为划分,运用全概率公式,即可得到:用矩阵乘法来表达如下:back⑶初始分布律与任意时刻n的分布律以第二节多步转移概率的确定

内容提要:

1.C--K方程形式2.方程的意义

3.方程的证明

4.例题

back第二节多步转移概率的确定内容提要:1.C--1.C--K方程:

设是一齐次马氏链,对任意的u,vT,有:用矩阵表示即:

P(u+v)=P(u)*P(v)back1.C--K方程:设是一齐次马氏链,对

2.方程的意义:

如果设初始时刻s,终止时刻是s+u+v。

引入中间时刻s+u,C--K方程的意义在于:“从s时刻的状态出发,经u+v步后转移到状态"这一事件等价于“从出发,先经u步转移到中间状态,再从经时段v转移到"的和事件。back2.方程的意义:如果设初始时刻s,终止时刻是s+u+v。

3.证明:

back3.证明:back例1:设是具有三个状态0,1,2的齐次马氏链,一步转移矩阵为:P=初始分布试求:例1:设是具有三个状态0,1,例2.(1)在§1例2中,设p=0.9,求系统二级传输后的传真率与三级传输后的误码率;(2)设初始分布,。又已知系统经n级传输后输出为1,问原发字符也是1的概率是多少?back例2.(1)在§1例2中,设p=0.9,求系统二级传输后(2第三节遍历性主要内容:

1.举例2.定义

3.有限链的遍历性充分条件4.平稳分布

5.总结6.例题back第三节遍历性主要内容:1.举例21.举例:在上面例2中的一步转移矩阵P=,计算其n步转移矩阵P(n)为,它存在着极限(矩阵的两行完全相同)back1.举例:在上面例2中的一步转移矩阵P=,计算其n步转移2.定义:

(1)语言描述:对固定状态j,无论链从什么状态出发(即与左边的列无关),经过长时间的转移后,到达状态j的概率都趋近于。这个性质称为遍历性。2.定义:(1)语言描述:对固定状态j,无论链从什么状(2)数学式子表达:

或者:(与i无关)特别地,将行向量提出来,由于它构成了一个分布律,即,称它为极限分布。back(2)数学式子表达:或者:(与i无关)特别地,将行向量3.遍历性的充分性条件:

定理:对齐次马氏链,状态空间I=,一步转移矩阵P(1)。如果存在正整数m,使对任意的,都有,即矩阵P(m)=中无零元素,则此链具有遍历

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