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1、馬爾科夫過(guò)程1、馬爾科夫過(guò)程的定義 其狀態(tài)空間12 , ,.NEi ii任意m個(gè)時(shí)刻 及任意正數(shù)s,滿(mǎn)足則稱(chēng)nX為馬爾科夫過(guò)程。定義:設(shè)時(shí)間連續(xù)狀態(tài)離散的隨機(jī)過(guò)程( ),(0,)X tt,若對(duì)任意整數(shù)m12, ,. ,mt tt12, , .,mi iijE1122|( ),( ), .,()mmmP X tsj X tiX tiX ti|()mmmP X tsj X ti2、轉(zhuǎn)移概率及性質(zhì)( ,)|( ),0,0ijpt tsP X tsj X tits( )=( ,)|( ),0,0ijijpsp t tsP X tsj X tits(1) 0( )1, (2)( )1,ijijjpsps
2、,1,2,.()i j 有限或無(wú)限一般的,規(guī)定性質(zhì)時(shí)齊馬爾科夫過(guò)程的轉(zhuǎn)移概率1,(0)=0,ijijijpij3 3 切普曼切普曼- -柯?tīng)柲缏宸蚍匠蹋聽(tīng)柲缏宸蚍匠蹋–-KC-K方程)方程)()( )( ),0,1,2.ijirrjrpstps pti j 轉(zhuǎn)移概率之間有如下關(guān)系: 對(duì) ,有0,0ts4 初始分布與絕對(duì)分布(1)初始分布為一馬爾科夫過(guò)程,其狀態(tài)空間, 2, 1, 0 E或?yàn)橛邢拮蛹A?0)(0),ipP XiiE且對(duì)任意的Ei(0)(1)0ip(0)(2)1ii Ep(0),ipiE則稱(chēng) 為該馬爾科夫過(guò)程的初始分布,也稱(chēng)初始概率。初始概率是在初始時(shí)間 時(shí)處于狀態(tài)i的概率
3、。0t ,均有( ),(0,)X tt0t 當(dāng) 時(shí),取各狀態(tài)的概率稱(chēng)為絕對(duì)概率或絕對(duì)分布。設(shè)為一馬爾科夫過(guò)程,其狀態(tài)空間, 2, 1, 0 E或?yàn)橛邢拮蛹A? )( ),iptP X tiiE且對(duì)任意的Ei(1)( )0ip t (2)( )1ii Ep t( ),ip tiE則稱(chēng) 為絕對(duì)分布,也稱(chēng)絕對(duì)概率。均有(2)絕對(duì)分布( ),(0,)X tt絕對(duì)概率由初始分布和相應(yīng)的轉(zhuǎn)移概率唯一確定。絕對(duì)概率由初始分布和相應(yīng)的轉(zhuǎn)移概率唯一確定。(0)( )( )( )jiiji Ep tP X tjpp t科爾莫哥洛夫向前和向后方程1、速率函數(shù)( ),(0,)X tt若是狀態(tài)有限的馬爾科夫過(guò)程,設(shè)0
4、1,lim( )0,ijijtijp tij0( )lim,0,1,.ijijijtp tqi jNt(0 )ijqpijq稱(chēng)為速率函數(shù),即速率函數(shù)刻畫(huà)了過(guò)程的轉(zhuǎn)移概率函數(shù)在零時(shí)刻對(duì)時(shí)間的變化率2、速率函數(shù)的性質(zhì)(1)0,0,1,.iiqiN(2)0,0,1,.ijqiji jN0(3)0Nijjq,性質(zhì)(3)的證明:000( )=limNNijijijtjjp tqt000( )=lim=0NNijijjjtp tt0,1,.iN定理 設(shè)隨機(jī)連續(xù)狀態(tài)有限馬爾科夫過(guò)程的轉(zhuǎn)移 概率函數(shù)為 ,速率函數(shù)為 ,則有科爾莫哥洛夫向前方程科爾莫哥洛夫向后方程0( )( ),0,1,2,.Nijikkjkd
5、p tpt qi jNdt0( )( ),0,1,2,.Nijikkjkdp tq pti jNdt( )ijp tijq注:無(wú)限馬爾科夫過(guò)程也有類(lèi)似結(jié)論證明:0( )()( )limijijijtdp tp ttp tdtt 00( )()( )limNikkjijktpt ptp tt 000( )()( )limNNikkjikkjkktpt ptptt 000()( ) lim( )NNkjkjikikkjtkkptptpt qt 證明20( )()( )limijijijtdp tp ttp tdtt 00()( )( )limNikkjijktpt ptp tt 000()( )(
6、 )limNNikkjikkjkktpt ptptt 000()(lim)( )( )NNikikkjikkjtkkptptq ptt 遍歷性定義 若馬爾科夫過(guò)程轉(zhuǎn)移概率的極限lim( ),ijjtp tpi jE存在且與 無(wú)關(guān),則稱(chēng)此馬爾科夫鏈具有遍歷性此時(shí),若滿(mǎn)足為轉(zhuǎn)移概率函數(shù)的極限分布i0,1jjjpp則稱(chēng),jpjE遍歷性111lim( )lim( )1NNNijijjttjjjp tp tp10,1,1,2,.NjjjppjN即在此稱(chēng)為轉(zhuǎn)移概率的極限分布若馬爾科夫過(guò)程為有限狀態(tài)的,顯然有,滿(mǎn)足說(shuō)明1:,1,2,.jpjN構(gòu)成一個(gè)概率分布有限狀態(tài)的遍歷的馬爾科夫過(guò)程必存在極限分布遍歷性,1,2,.jpjN10,1,1,2,.jjjppj1( )1,ijjp tjE即若馬爾科夫過(guò)程為無(wú)限狀態(tài)的,則有,又因?yàn)檎f(shuō)明2:不一定構(gòu)成一個(gè)概率分布無(wú)限狀態(tài)的遍歷的馬爾科夫過(guò)程不一定存在極限分布,只有其極限概率構(gòu)成概率分布時(shí)才存在極限分布1( )1Mijjp t11lim lim( )lim1MMijjMtMjjp tp絕對(duì)概率的極限( )(0)limlim( )tjiijttippp t(0)(0)lim( )iijijjtiipp tppp( )limtjjtpp即:絕對(duì)概率的極限與轉(zhuǎn)移概率的極限相同即定理 對(duì)有限馬爾科夫過(guò)程,如果存在正數(shù) ,則此鏈?zhǔn)潜闅v的,0
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