Марковский процесс

Cтраница 3

Управляемый скачкообразный марковский процесс ( у.с.м.н.) - управляемый случайный процесс с непрерывным временем и кусочно постоянными траекториями, в к-ром выбор управления влияет на инфините-зималышо характеристики процесса. А) ( ( М) есть a - алгебра боре-левских подмножеств борелевского множества М), и возможен измеримый выбор а а. [31]

Марковские негауссовские и нестационарные марковские процессы многочисленны и представляют достаточный интерес для практики. С другой стороны, приведенный пример марковского стационарного процесса является в некотором смысле простейшим модельным примером случайного процесса, на котором можно продемонстрировать все основные эффекты, связанные с переходом от выборки к реализации случайного процесса. В частности, этот процесс является эргодическим. [32]

Граф состояний для системы магистральных нефтепроводов при учете только однократных отказов на линейной части. [33]

Рассмотрим марковский процесс, состоящий в переходах системы из состояния S ( рабочее состояние) под действием потока отказов с интенсивностью X. [34]

Такж марковские процессы называются процессами с дискретным временем, или марковскими цепями. Однородные марковские цепи описываются заданием вере ятностей pik перейти от состояния / к состоянию k за одно испытание. [35]

Если марковский процесс неэргодический, то стационарное распределение не определяется полностью матрицей перехода, а зависит еще от начального ( или какого-либо другого однократного) распределения. В этом случае в формуле (5.2.13) алгебраические дополнения равны нулю и, следовательно, имеет место неопределенность типа О / О. Стационарное распределение при этом может быть выражено через миноры меньшего порядка и начальное распределение. [36]

Полу марковский процесс или, как его иногда называют, процесс марковского восстановления сочетает в себе свойства марковских процессов и процессов восстановления. Грубо говоря, полумарковский процесс - это такой случайный процесс, который переходит из одного состояния в другое в соответствии с заданными распределениями вероятностей, а время пребывания процесса в каком-либо состоянии является случайной величиной, распределение которой зависит как от этого состояния, так и от состояния, в которое будет осуществлен следующий переход процесса. Процесс восстановления, цепь Маркова с дискретным временем и однородный марковский процесс с непрерывным временем являются частными случаями полумарковского процесса. [37]

Рассмотрим марковский процесс с дискретным временем. Пусть гп - случайное значение процесса в момент п, Z - его пространство состояний. Будем считать, что время жизни нроцесса равно со. [38]

Рассмотрим непрерывный марковский процесс. [39]

Рассмотрим теперь непрерывные марковские процессы. [40]

Рассмотрим теперь одномерный дискретно-непрерывный марковский процесс. Здесь может быть два случая - чисто разрывного ( скачкообразного) процесса и процесса, имеющего, помимо скачкообразного, также непрерывное изменение. [41]

Программирование марковского процесса для такой матрицы ( pti) производится точно таким же образом, как и для асимметрической матрицы. [42]

Для марковского процесса такого же типа полезно рассматривать граф переходов. В этом случае, конечно, имеется три состояния ( рис. 5.2.1), помеченных буквами а, Ь, с и обозначенных кружками. Каждая стрелка соответствует переходу из одного состояния в другое; вероятность перехода равна числу, стоящему у этой стрелки. В нашем примере у каждого состояния имеется три входящих и три выходящих стрелки. [43]

Для марковских процессов, любые многомерные законы распределения выражаются через двумерные законы распределения. [44]

Граф переходов для двухцеховой станции с разнотипным оборудованием цехов. [45]

Страницы: 1 2 3 4