Cтраница 4
Эргодическая цепь есть марковская цепь, для которой возможен переход из каждого состояния в любое другое состояние за конечное число шагов. [46]
Весьма важным свойством марковской цепи для применений в вычислительной физике является существование инвариантного распределения состояний системы. При применении стохастических методов обычно стартуют с начального состояния х -, чья абсолютная вероятность а также задана изначально. В конце концов состояния распределятся в соответствии с заданным распределением. [47]
Основные результаты теории марковских цепей существенно опираются на предпосылку отсутствия последействия. [48]
Итак, теория марковских цепей может помочь, если... [49]
Отсюда следует однородность марковской цепи. [50]