Cтраница 4
Маркова с матрицей переходных вероятностей Q. Элементы этой матрицы зависят, согласно (9.78), от мгновенных значений концентраций реагентов. Последнее обстоятельство позволяет сразу получить ряд общих результатов. [46]
Для дифференцируемых) переходных вероятностей Pij ( t) при условии (2.16) справедлива система (2.10) обратных уравнений Колмогорова. [47]
Поскольку без знания априорных и переходных вероятностей марковской цепи 9 для вычисления апостериорных вероятностей (8.4) уравнением (8.5) воспользоваться нельзя, то попытаемся преобразовать его к виду, в который неизвестные априорные характеристики не входят. [48]
Элементы матрицы называются переходными вероятностями. Сумма всех элементов любой матрицы переходных вероятностей должна равняться 1, поскольку текущее состояние должно обязательно перейти в какое-то состояние. Может случиться, что одна из вероятностей pt равна 1, а остальные две pi равны 0; это означает, что текущее состояние точно определено. [49]
Эта вероятность называется переходной вероятностью за один шаг. [50]
Состояния системы с переходными вероятностями удобно схематически представлять в виде направленного графа. Для иллюстрации последнего, а также пояснения задачи о марковских цепях ниже представлен краткий пример. [51]
Вероятности (5.45) называют переходными вероятностями. [52]
У) - ) переходные вероятности в формуле (2.3) ( соответственно (2.4), (2.5)) равны нулю. [53]
Для цепей Маркова найти переходные вероятности за один шаг. [54]