1.3. Марковские процессы. Определение и примеры Время t Состояние E Если вероятность перехода в новое состояние не зависит от предыстории, случайный процесс.

Презентация:

Advertisements

Похожие презентации

Марковские процессы. Понятие случайного процесса Понятия: Cостояние Переход Дискретный случайный процесс Непрерывный случайный процесс.

Advertisements

Типовые модели объектов и систем управления. Типовые модели.

Теория телетрафика часть 2 проф. Крылов В.В.. 2 АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ТЕОРИИ ТЕЛЕТРАФИКА Андрей Андреевич Марков родился 14 июня В цикле работ,

Принцип детального равновесия. Алгоритм Метрополиса. Эргодические схемы. Марковские цепи 2.4. Марковские цепи. Принцип детального равновесия.

Непрерывные марковские процессы. Системы массового обслуживания.

Система M/M/n с ожиданием. Постановка задачи n Очередь.

Примеры Вырожденное распределение (Распределение константы) Распределение Бернулли (Распределение индикатора события)

Обнинский Институт Атомной Энергетики. МОДЕЛИРОВАНИЕИНФОРМАЦИОННЫХСИСТЕМ Гулина Ольга Михайловна Сopyright © 2001 by Nataly Pashkova.

Непрерывность функции и классификация точек разрыва.

Точность оценок случайных величин. Определение термина Случайная величина: в теории вероятностей, величина, принимающая в зависимости от случая те или.

Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Е.Г. Гусев Курс «Высшая математика» Лекция 15. Тема: Случайные величины и их числовые характеристики.

Шалаев Ю.Н. каф. Информатики и проектирования систем. Институт кибернетики Теория случайных функций Случайной функцией называется случайная величина, зависящая.

Литература Случайные величины и их законы распределения.

Литература Случайные величины и их законы распределения.

Модели массового обслуживания Дискретные марковские модели Непрерывные марковские модели Системы с очередями Примеры моделей.

Демографические модели Лекция 9. Матричные модели. Движение населения как марковский процесс. Достоинства и ограничения. Использование принципов метода.

1 Вероятность и энтропия (часть 1) Отвечаем на вопросы о: - связи вероятности состояния и энтропии - распределениях молекул и характеристиках этих распределений.

Анализ случайных величин. Опр. Случайной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное возможное значение, неизвестное заранее,

Законы распределения случайных величин. Опр. Законом распределения дискретной случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь.

Транксрипт:

1.3. Марковские процессы

Определение и примеры Время t Состояние E Если вероятность перехода в новое состояние не зависит от предыстории, случайный процесс называется МАРКОВСКИМ (процесс без памяти) 1

Классификация марковских процессов По состояниям По времени ДискретныйНепрерывный ДискретныйДискретный по времени и состояниям (дискретная цепь Маркова) Дискретный по состояниям, непрерывный по времени (цепь Маркова с непрерывным временем) НепрерывныйНепрерывный по состояниям, дискретный по времени Непрерывный по времени и состояниям 2

Марковские цепи с непрерывным временем. Матрица и граф интенсивностей переходов Пример Граф интенсивностей переходов 3

Уравнения Чепмена-Колмогорова 4

4

4

Эргодическое свойство марковских процессов. Предельное распределение 4 Предельное (финальное) распределение вероятностей состояний Эргодическое свойство