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文档简介
第十章 马尔可夫链,第一节 马尔可夫链的概念及转移概率 第二节 多步转移概率的确定 第三节 马氏链的有限维分布 第四节 遍历性,第一节 马尔可夫链的概念及转移概率,下面我们只讨论齐次马氏链,并习惯上常将“齐次”两字省略。,而且当 时, 等以后的行为只与 有关,而与质点以前是如何到 是完全无关的,所以,它是一个马氏链,且为齐次马氏链。,其状态空间为:,称其为具有两个反射壁的随机游动,若令 表示质点在时刻 的位置,那末, 是一个随机过程,而且当 时, 等以后的行为只与 有关,而与质点以前是如何到 是完全无关的,所以,它是一个马氏链。,其状态空间为:,例: 一维随机游动。,考虑在直线上作随机游动的质点,且只在非负整数上作随机游动。当质点在时刻 时处在位置 ,在 时刻转移到 的概率为 ,转移到 的概率为 ,不动的概率为 ,而处在别的位置的概率为 0 。,它的一步转移矩阵为:,这里,并且,由于它的转移概率与起点 无关,所以它还是齐次马氏链。,如果 称为带一个吸收壁的随机游动,质点一旦到达状态 0 后就永远停留在 0 这个状态上,这样的状态称为吸收状态。,如果 称为带一个反射壁的随机游动,质点一旦到达状态 0 后下一步它以概率 向右移一格。,如果状态空间 是有限的,且状态 0 与状态 N 都为吸收状态,即 称为具有两个吸收壁的随机游动.,第二节 多步转移概率的确定,定理: 设 为齐次马氏链,则对任意的 有,或,证明:利用全概率公式及马尔可夫性,有,这就是有名的切普曼柯尔莫哥洛夫方程,简称为 方程。,或,可见齐次马氏链,它的多步转移概率完全由它的一步转移概率所决定。因此,在马氏链中,一步转移概率是最基本的。,第三节 马氏链的有限维分布,一维分布可用向量形式表示为:,初始分布与一维分布的关系可表示为:,表明一维分布可由初始分布和 n 步转移概率矩阵确定。,定理说明,马尔可夫链的有限维分布完全由它的初始分布和转移概率决定。,例:某计算机房的一台计算机经常出现故障,研究者每隔15分钟观察一次计算机的运行状态,收集了24小时的数据(共作97次观察)。用1表示正常状态,用0表示不正常状态,所得数据序列如下:,1110010011111110011110111111001111111110001101101111011011010111101110111101111110011011111100111,设 为第 n 个时段的计算机状态,可以认为它是一个齐次马氏链,状态空间为,由于96次状态转移的情况是:,因此,一步转移概率可用频率近似地表示为:,续例:若计算机在某一时段(15分钟)的状态为 0,问从此时段起此计算机能连续正常工作 一小时 (4个时段)的概率为多少?,解:由题意,,续例:(3) 设初始分布,又已知系统经 n 级传输后输出为1,问原发数字也是1的概率为多少?,先求出n步转移概率矩阵,由于,由线性代数知识可将 P 表示成对角阵,的相似矩阵。,具体做法是:求出 对应的特征向量,令:,则,于是,根据贝叶斯公式,当已知系统经 n 级传输后输出为1,原数字也是1的概率为,第四节 遍历性,定义中平稳性的直观含义是过程在任何时刻处于状态 的概率都相等。,在定理的条件下,马氏链的极限分布就是平稳分布,且是唯一的。,即,若用 作为链的初始分布,即 ,则链在任一时刻的绝对分布永远与 一致。,事实上由,和,有,例:考虑直线上带反射壁的随机游动,如果质点只能取1、2、3三个点,一步转移概率矩阵为:,其中,试说明此链是遍历的,并求出极限分布。,解:计算二步转移概率矩阵,可见当 ,对任意的 有,由定理可知,此链具有遍历性,下面求极限分布,列出方程式:,由此解得:,例:设一马氏链的一步转移概率矩阵为,讨论它的遍历
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