Статистические методы и модели. Костин В.Н - 17 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

17
альному закону, то есть переход из состояния в состояние представляет со-
бой пуассоновский поток.
Различают марковские системы по количеству состояний, в которых
находится система: системы с конечным состоянием и системы с бесконеч-
ным состоянием.
Марковский СП называется однородным, если переходные вероятно-
сти
1/ +ii
P
остаются постоянными в ходе процесса и не зависит от номера ис-
пытания.
Модель марковской цепи может быть представлена в виде ориентиро-
ванного взвешенного графа (рисунок 1.8).
Рисунок 1.8 – Ориентированный взвешенный граф
Вершины графа обозначают состояние
i
S
, а дуги – переходные веро-
ятности.
Множество состояний системы марковской цепи, определенным обра-
зом классифицируется с учетом дальнейшего поведения системы.
1
Невозвратное множество (рисунок 1.9).
Рисунок 1.9 – Невозвратное множество
В случае невозвратного множества возможны любые переходы внутри
этого множества. Система может покинуть это множество, но не может вер-
нуться в него.
12
P
1
S
3
S
4
S
23
P
43
P
44
P
41
P
21
P
14
P
2
S
альному закону, то есть переход из состояния в состояние представляет со-
бой пуассоновский поток.
        Различают марковские системы по количеству состояний, в которых
находится система: системы с конечным состоянием и системы с бесконеч-
ным состоянием.
        Марковский СП называется однородным, если переходные вероятно-
сти Pi / i +1 остаются постоянными в ходе процесса и не зависит от номера ис-
пытания.
        Модель марковской цепи может быть представлена в виде ориентиро-
ванного взвешенного графа (рисунок 1.8).
                                             P23
                         S2
             P12

                           P21
                                      P43          S3
              S1         P14



                   P41           S4
                                       P44


       Рисунок 1.8 – Ориентированный взвешенный граф
       Вершины графа обозначают состояние Si , а дуги – переходные веро-
ятности.
       Множество состояний системы марковской цепи, определенным обра-
зом классифицируется с учетом дальнейшего поведения системы.
       1 Невозвратное множество (рисунок 1.9).




       Рисунок 1.9 – Невозвратное множество

       В случае невозвратного множества возможны любые переходы внутри
этого множества. Система может покинуть это множество, но не может вер-
нуться в него.




                                                                           17

Страницы