Марковская цепь
- Марковские цепи – это вероятностные модели, описывающие поведение систем с дискретными состояниями и временем.
- Марковские цепи имеют конечное или счетное пространство состояний и матрицу скорости перехода, определяющую вероятность перехода между состояниями.
- Стационарные марковские цепи имеют стационарное распределение вероятностей перехода, которое не зависит от времени.
- Цепи Маркова с памятью (порядка m) зависят от прошлых m состояний.
- Марковская цепь непрерывного времени определяется конечным или счетным пространством состояний, матрицей скорости перехода и начальным распределением вероятностей.
- Существует три эквивалентных определения марковской цепи непрерывного времени.
- Стационарное распределение π связано с пространством состояний P и собственными векторами матрицы перехода P.
- Если цепь Маркова однородна по времени и неприводима, существует единственное стационарное распределение.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: