Markov链的定义.ppt
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1、考虑一个随机过程X=Xt,tT.我们假设随机变量Xt的取值在某个集合S中,则集合S称为状态空间.独立随机试验模型最直接的推广就是Markov模型.粗略地说,一个随机过程如果给定了当前时刻t的值Xt,未来st的值Xs不受过去Xu(ut)的影响就称为是有Markov性.如果一个过程具有Markov性,则称该过程为Markov过程.特别地,当状态空间S为至多可列集时,Markov过程称为Markov链.,第3章 Markov过程,对于Markov链,当指标集T是非负整数时,称为离散时间Markov链;当指标集T是连续时间时,称为连续时间Markov链.,3.1 Markov链的定义和例子,对于离散时
2、间Markov链Xn,n=0,1,状态空间也可记为S=0,1,2,.此时,“Xn=i”就表示过程在n时刻处于状态i.,定义3.1 如果对任何一列状态i0,i1,in-1,i,j,及对任何n0,随机过程Xn,n0满足Markov性质:则称随机过程Xn,n0为离散时间Markov链.,定义3.2 设Xn,n0为一离散时间Markov链.对于任意i,jS,则 称为Markov链的一步转移概率,记作.当这一概率与n无关时,称该Markov链为有平稳转移概率,并记为.,有平稳转移概率的Markov链,也称为时齐Markov链.它的平稳转移概率具有下面性质:,例3.1 下图为一个迷宫,其中房间9放有一块奶
3、酪,而房间7里隐藏着一只猫.现有一只老鼠从房间1出发.假设老鼠没有任何信息,即:当老鼠在一个给定房间时,它进入相邻房间的概率为,其中k表示与该给定房间相邻的房间个数.假设一旦老鼠进入奶酪或猫所在的房间,则永远停留在该房间.,设Xn表示老鼠在n次变换房间之后所在房间号,则随机过程Xn,n=0,1,2,是一个以S=1,2,9为状态空间的Markov链,并且初始概率向量为S(0)=(1,0,0),转移概率矩阵为:,对于例3.1,我们特别感兴趣的问题是:老鼠在遇到猫之前找到奶酪的概率;老鼠在遇到猫之前找到奶酪所用时间的概率分布;老鼠在遇到猫之前找到奶酪需要经过的房间数的概率分布.,思考:假如在例3.1
4、中,猫在房间9里,奶酪在房间5里,并且老鼠在寻找奶酪过程中具有记忆性,即不会回到自己刚刚过来的房间.问老鼠在遇到猫之前可以寻找到奶酪的概率是多少?(0.75),例3.2(直线上的随机游动)考虑在直线上整数点上运动的粒子.当它处于位置j时,这里姑且假定j就是所处的状态,向右游动到j+1的概率为p而向左游动到j-1的概率为q=1-p.假定时刻0时粒子处在原点,即X0=0,于是粒子在时刻n所处的位置Xn就是一个Markov链,它有转移概率:,例3.3(带吸收壁的随机游动)一个粒子在直线上整数点0,1,n上运动,每次向右或左运动一步,概率分别为p和q=1-p.如果粒子到达了0或n,则停止运动.用Xn表
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