Процесс Орнштейна–Уленбека
Процесс Орнштейна–Уленбека Определение и свойства процесса Орнштейна–Уленбека Процесс Орнштейна–Уленбека — стохастический процесс, применяемый в финансовой математике и физике. Процесс является […]
Процесс Орнштейна–Уленбека Определение и свойства процесса Орнштейна–Уленбека Процесс Орнштейна–Уленбека — стохастический процесс, применяемый в финансовой математике и физике. Процесс является […]
Точечный процесс Пуассона Определение и свойства пуассоновского точечного процесса Пуассоновский точечный процесс состоит из точек, случайно расположенных в математическом пространстве.
Процесс валки леса Определение процесса Феллера Процесс Феллера — это марковский процесс с функцией перехода Феллера. Полугруппа Феллера — это
Уравнения Колмогорова Основы теории вероятностей Колмогорова Уравнения Колмогорова описывают марковские процессы непрерывного времени. Они описывают изменение вероятности состояния процесса со
Частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений Основы POMDP POMDP – это модель принятия решений, которая учитывает неполное наблюдение и неопределенность.
Точечный процесс Пуассона Определение и свойства пуассоновского точечного процесса Пуассоновский точечный процесс – это случайный процесс, в котором точки распределены
Ядро Маркова Определение и примеры марковских ядер Марковское ядро – это функция, которая отображает вероятности перехода из одного состояния в
Марковский процесс принятия решений Определение и применение марковских процессов принятия решений Марковские процессы принятия решений (MDP) описывают принятие решений в
Метод аппроксимации цепи Маркова Метод аппроксимации цепью Маркова в стохастическом управлении MCAM – это набор численных подходов для стохастических дифференциальных
Время смешивания цепи Маркова Определение времени перемешивания Время перемешивания – это время, необходимое для приближения цепи Маркова к стационарному распределению.
Процесс ветвления Определение и примеры ветвящихся процессов Ветвящиеся процессы описывают рост популяции, где каждый индивид может иметь потомков. Примеры включают
Марковская цепь Марковские цепи – это вероятностные модели, описывающие поведение систем с дискретными состояниями и временем. Марковские цепи имеют конечное
Процесс диффузии Диффузионные процессы – класс марковских процессов непрерывного действия с почти наверняка непрерывными траекториями выборки. Процесс диффузии используется для