Марковский процесс

Cтраница 2

Марковский процесс можно интерпретировать тремя способами; все они эквивалентны. [16]

Марковский процесс называется однородным, если закономерности его поведения на любом интервале зависят лишь от длины интервала и не зависят от его начала и конца. [17]

Размеченный граф состояний для марковского процесса с непрерывным временем 46. [18]

Марковские процессы с дискретным состоянием и непрерывным временем ( непрерывные цепи Маркова) характеризуют функционирование систем, у которых переход из состояния в состояние происходит в случайные моменты времени, а сами состояния дискретны, например появление отказа, неисправности. [19]

Марковский процесс называется однородным, если закономерности его поведения на любом интервале зависят лишь от длины интервала и не зависят от его начала и конца. [20]

Марковский процесс с дискретным временем и счетным пространством состояний называют марковской цепью. Как правило, подразумевается следующая модель. [21]

Марковские процессы с непрерывным временем позволяют оперировать не только с вероятностями пребывания системы в своих состояниях, но и непосредственно с самими элементами ( параметрами) системы. Для этого может быть использован метод динамики средних. [22]

Марковские процессы играют существенную роль в теории массового обслуживания. [23]

Марковские процессы, удовлетворяющие такому условию, обычно называют цепями Маркова. [24]

Марковские процессы в конечномерном пространстве, аппроксимируемые на малых промежутках времени произвольным процессом с независимыми приращениями. [25]

Марковские процессы являются одним из основных разделов экономико-математического моделирования, входящего в учебные программы высшего учебного заведения финансово-экономического профиля. Они представляют собой специальный вид вероятностных моделей различных процессов, протекающих в финансово-экономических системах. Важность изучения этого раздела объясняется также и тем, что марковские процессы лежат в основе теории массового обслуживания, которая представляется необходимой составляющей математического образования специалистов экономического направления. [26]

Марковский процесс, протекающий в системе, является случайным, обладающим свойством отсутствия последействия. [27]

Марковский процесс, удовлетворяющий условиям а, б и в, называется диффузионным процессом. [28]

Марковский процесс Wa ( t), O fc l, с переходной плотностью pa ( s, x, t, у) совпадает по распределению с WQ ( t) at ( ср. [29]

Линейчатые марковские процессы и их приложение к задачам теории надежности, Труды VI Всесоюзн. [30]

Страницы: 1 2 3 4