庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 概率论与随机过程 第13章 马尔可夫链 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn.

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§2 自由代数 定义19.7:设X是集合,G是一个T-代数,为X到G的函数,若对每个T-代数A和X到A的函数,都存在唯一的G到A的同态映射,使得=,则称G(更严格的说是(G,))是生成集X上的自由T-代数。X中的元素称为生成元。 A变, 变 变, 也变 对给定的 和A,是唯一的.
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庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 概率论与随机过程 第13章 马尔可夫链 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 主要内容 马尔可夫过程的概念 马尔可夫过程的概率分布 多步转移概率 遍历性 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 马尔可夫过程的概念 马尔可夫性:随机过程在时刻 所处状态已知的前提下,过程在 所处的状态与 时刻之前所处的状态无关。也称为无后效性。 马尔可夫性意味着随机过程在已知“现在”的状态下,跟“过去”无关。“过去”的影响已经作用在“现在”上了。 马尔可夫过程:设随机过程 ,若对于时间 的任意 个数值 ,在条件 下, 的分布函数恰等于 条件下 的分布函数,即 则称随机过程 为马尔可夫过程。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 马尔可夫过程的概念 设 是独立增量过程,且 ,则 是马尔可夫过程。 证明:由题可知 和 相互独立 即 和 相互独立。 由独立性即可知 只与 有关,而与 无关,即可得该过程为马尔可夫过程。 泊松过程和维纳过程都是马尔可夫过程。 马尔可夫链:时间和状态都是离散值的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简称马氏链。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 设马氏链 ,状态空间 ,记条件概率 称为马氏链在 时刻处于状态 条件下,在时刻 转移到状态 的转移概率。 由转移概率组成的矩阵 称为转移矩阵。 注:转移矩阵每行元素之和为1。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 平稳的转移概率:若对于任意不同的 ,都有 即转移概率只跟 和 有关,则称转移概率具有平稳性,记为 称此马尔可夫链为齐次的。 若马氏链是齐次的,则称转移概率 为 步转移概率,转移矩阵 为 步转移矩阵。 特别的一步转移概率记为 ,一步转移矩阵记为 。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 一维随机游动:设一醉汉Q,在直线的点集 上作随机游动,且仅在整数秒时随机游动。游动的规则如下: 若Q现在位于点 处,则下一时刻他各以1/3的概率向左或右移动1格,以1/3的概率停留在原处; Q现在位于点1(或5)处,则下一时刻他以概率1游动到点2(或4)处。 转移概率 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 转移矩阵 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 例:某计算机机房的一台计算机经常出故障,研究者每隔15分钟观察一次计算机运行的状态,收集了24小时的数据(共97次观察),用1表示正常,0表示故障,所得的数据如下:111001001111111001111011111100111111110001101101111011011010111101110111101111110011011111100111。设 为第 个时段的计算机状态,并假定其为齐次马氏链,状态空间 。 转移概率可通过统计频率近似获得: 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 上例中,若计算机在某一时段内状态为0,问在此条件下,下面连续正常工作3刻钟的条件概率是多少? 解:条件概率 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 转移概率与转移矩阵 定理:设 为马氏链, 为任意 个时刻,则有马氏链的 维分布律 推论:若 为齐次马氏链, 为任意 个时刻,则有齐次马氏链的 维分布律: 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 多步转移概率 设 是齐次马氏链,考察马氏链的多步转移概率 有 基本推导过程 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 多步转移概率 切尔曼-柯尔莫哥洛夫方程(C-K方程):设 是齐次马氏链,则对任意的 ,有 由C-K方程可知,齐次马氏链的多步转移概率矩阵满足如下关系: 进一步的,可得 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 两个状态的齐次马氏链 设 为齐次马氏链,状态空间 ,一步转移概率矩阵为 计算 步转移概率矩阵 。 考察矩阵 的特征值及合同分解形式 : 则 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 遍历性 考察上述两个状态的齐次马氏链的多步转移概率极限 注:不管从什么时刻什么状态出发,经过长时间的转移,到达状态 的概率都趋近相同。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 遍历性 定义:设齐次马氏链的状态空间为 ,若对所有的 ,转移概率 存在极限 或 则称此马氏链具有遍历性。又若 ,则称 为链的极限分布。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 遍历性 充分条件定理:设齐次马氏链的状态空间为 ,一步转移矩阵为 ,如果存在正整数 ,使得对任意的 ,都有 则此马氏链具有遍历性,且有极限分布 ,极限分布为方程组 在限制条件 下的唯一解。 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn

庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn 作业1 P333 1 P333 4 P334 8 庄伯金 bjzhuang@bupt.edu.cn