Теория - марковский процесс
Cтраница 3
 |
Дисперсия координаты. [31] |
Рассмотрим далее пример, который не допускает точного решения в рамках теории марковских процессов. [32]
Дальнейшая часть настоящей главы посвящена изучению индивидуальной эргодической теоремы в рамках теории марковских процессов. [33]
ПЕРЕХОДНАЯ ФУНКЦИЯ, вероятность переход а - семейство мер, используемых в теории марковских процессов для определения распределения процесса в будущие моменты времени по известным состояниям в предшествующие моменты. [34]
Идея состоит в том, чтобы на основе гиперконечного подхода свести технически крайне сложную теорию марковских процессов с непрерывным временем, принимающих значения в топологических пространствах ( см. Fukushima [3], Silverstein [1], [2]) к гораздо более простой теории конечных марковских цепей. У для некоторого хаусдорфова пространства У и когда стандартный марковский процесс будет определяться как стандартная часть гиперконечной марковской цепи. [35]
Этот метод, предполагающий деление фазового пространства на множество ячеек, использует некоторые идеи теории марковских процессов. Вероятностные методы, по-видимому, окажутся к месту в наступающем веке суперкомпьютеров, и их популярность может стать шире, если реализовать их в схеме параллельных численных расчетов. [36]
Прежде чем идти далее, мы заметим, что марковские полугруппы играют очень важную роль в теории марковских процессов. [37]
Для вычисления суммы (2.112) и соответствующих корреляционных функций успешно применяются так называемые матричные методы и методы теории марковских процессов. [38]
Парадоксальный момент при этом заключается в том, что проблематика ТВ более чем наполовину укладывается в теорию марковских процессов. Разумеется, способ изложения случайного блуждания - дело вкуса и доброй воли, но ряд областей типа массового обслуживания без идеологии марковости много теряют. [39]
Таким образом, спектральный метод анализа нелинейных стохастических систем существенно отличается от метода момент-ных соотношений, основанных на теории марковских процессов. Разрешающие уравнения спектрального метода (4.31), (4.41), (4.47) выведены для произвольного вида спектральной плотности воздействия. [40]
Таким образом, процесс обслуживания заявок не обладает последействием и поэтому для его анализа может быть использован аппарат теории марковских процессов. [41]
Когда нас интересует не кинетика процесса, а вероятность образования различных изомеров в процессе замещения, можно воспользоваться теорией марковских процессов, если в качестве параметра случайного процесса рассматривать координату вдоль молекулы. [42]
Для проверки справедливости принципа максимума энтропии воспользуемся вариационным методом для вывода некоторых известных распределений, которые получаются на основе теории марковских процессов. [43]
Условная плотность w ( xt, tt xt, tt) p ( г г) играет фундаментальную роль в теории марковских процессов и называется плотностью вероятности перехода. [44]
Важной особенностью спектрального метода является возможность его обобщения на двумерные и трехмерные случайные поля, не поддающиеся описанию при помощи соотношений теории марковских процессов. Кроме того, гипотеза о гауссовском характере спектров исследуемых процессов снимается при вариационном методе решения нелинейных задач. Сочетание вариационного подхода со спектральным методом вывода моментных уравнений будет продемонстрировано ниже на конкретном примере. [45]
Страницы: 1 2 3 4