Cтраница 1
Начальные вероятности PyVn могут назначаться при знании типа активного средства и некоторых прицельных условий. [1]
Даны вектор начальных вероятностей ( а, а. [2]
Матрица р называется вектором начальных вероятностей, а матрица Q - матрицей переходных вероятностей. [3]
Итак, если вектор начальных вероятностей я ( 0) умножить на п-ю степень матрицы вероятностей перехода Р, то получится вектор я ( л), компонентами которого являются вероятности перехода в каждое из N состояний через п шагов. [4]
X, Pi - соответствующие им начальные вероятности. [5]
Свойства однородных марковских цепей полностью определяются вектором начальных вероятностей и матрицей вероятностей перехода. В конкретных случаях для описания эволюции цепи вместо явного выписывания матрицы [ ру ] используют граф, вершинами которого являются состояния цепи, а стрелка, идущая из состояния Ei в состояние EJ с числом ру - над ней, показывает, что из состояния Ei возможен переход в состояние EJ с вероятностью Pij. В том случае, когда ру 0, соответствующая стрелка не проводится. [6]
Таким образом, оказывается, что наша модель ( при подходящем выборе начальных вероятностей) обратима во времени. [7]
Для того чтобы в однородной цепи Маркова существовали предельные абсолютные вероятности при любых начальных вероятностях и не зависели от этих начальных вероятностей, необходимо и достаточно, чтобы цепь была регулярной. [8]
Для того чтобы в однородной цепи Маркова существовали все предельные абсолютные вероятности при любых начальных вероятностях, необходимо и достаточно, чтобы цепь была правильной. [9]
Маркова, если вероятности, относящиеся к последовательности результатов испытаний, определяются из соотношения (72.5) как функции распределения начальной вероятности ak для состояний Ek в момент времени 0 и условных вероятностей р ц состояния Ek, если Ej было получено в предыдущем опыте. [10]
Для того чтобы в однородной цепи Маркова существовали предельные абсолютные вероятности при любых начальных вероятностях и не зависели от этих начальных вероятностей, необходимо и достаточно, чтобы цепь была регулярной. [11]
Итак, при учете всех сделанных допущений математическая модель игры представляет простую однородную цепь Маркова, которая, как мы уже знаем, полностью характеризуется матрицей перехода П и вектором начальных вероятностей. [12]
По дереву отказов выписывается система уравнений относительно вероятностей событий, входящих в дерево. При различных начальных вероятностях инициирующих событий и при заданных вероятностях перехода из одного состояния в другое просчитывается вероятность опасного события. Для реализации построенной методики создана компьютерная программа расчета вероятности опасного события по дереву отказов. Анализ результатов расчетов позволяет выявить те события в дереве, которые существенно влияют на вероятность возникновения чрезвычайной ситуации. [13]
Допустим, что нам удалось установить, как часто лягушка начинает свое путешествие с той или иной точки. Оказалось, что начальные вероятности образуют набор: / а - / з / з - Легко догадаться, что и в этом случае события несовместны и образуют полную группу. Соответственно сумма вероятностей должна равняться единице. Очевидно, если одна из вероятностей будет равна единице, то остальные - нулю, и случайный способ задания начальных вероятностей переходит в детерминированный. [14]
Итак, мы знаем теперь, как задаются в нашем случае начальные условия. Считается, что марковская цепь задана, если известны вектор начальных вероятностей и матрица перехода. [15]