Компьютерное моделирование. Клюев С.А. - 9 стр.

 Марковский случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем

называется непрерывной цепью Маркова при условии, что переход системы из состояния в

состояние происходит не в фиксированные, а в случайные моменты времени. Например,

система находящаяся в нулевом состоянии, переходит в состояние 1 с вероятностью P0 (t) и,

наоборот, с вероятностью P1 (t):




                                                            .

По графу состояний можно составить систему уравнений для вероятностей состояний:




Интенсивности потоков обозначены как λ и µ. Система линейных дифференциальных

уравнений имеет решение с учетом нормировочного условия P0 (t) + P1 (t) = 1. Решение

данной системы называется неустановившимся, поскольку оно непосредственно зависит от t и

выглядит следующим образом:




   Другой тип модели, часто используемый в естественных науках, – корреляционно-

регрессионная модель. Корреляционно-регрессионная модель определяется следующим

образом:

1. Корреляция – мера взаимосвязи нескольких величин. Корреляционный анализ – выяснение

зависимости между входными и выходными параметрами. Корреляция делится на

                                            9