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马尔可夫过程.ppt


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文档列表 文档介绍
马尔可夫过程
神和尧
一类随机过程(数学基础是随机过程理论)。
原始模型马尔可夫链,。
该过程具有如下特性:在已知目前状态(现在)的条件下,它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变( 过去) 。
④例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程。在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人数、车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程。
马尔可夫过程简介
马尔可夫过程定义
马尔可夫特性
如果一个随机过程的概率分布函数具有以下特性
P{X(t) ≤xn| X(tn) = xn, X(tn-1) = xn-1, …, X(t0) = x0}
= P{X(t) ≤ x| X(tn) = xn},t﹥tn﹥tn-1﹥...t0
则称该随机过程具有马尔可夫特性。
一个具有马尔可夫特性的随机过程被称为马尔可夫过程。
离散状态空间的马尔可夫过程也称为马尔可夫链。
值得指出的是,马尔可夫链既可以是连续时间的,也可以是离散时间的,它取决于系统参数的设定。
以离散时间的马尔可夫链为例,其定义为:设一个离散的随机序列Xn(n=1,2,....,N),若它满足
P{Xn+1=xn+1|Xn=xn,Xn-1=xn-1,...,X0=x0}=P{Xn+1=xn+1|Xn=xn}
则称之为离散时间马尔可夫链。
马尔可夫特性的直观解释为:
在给定t时刻随机过程的状态为Xn或xn,则该过程的后续状态及其出现的概率与t之前的状态无关。也就是说,过程当前的状态包括了过程所有的历史信息,该过程的进一步发展完全由当前状态所决定,与当前状态之前的历史无关,这种性质也称为无后效性或无记忆性。
此特性也可以理解为:随机过程Xn在“现在”状态已知的条件下,过程“将来”的情况与“过去”无关。或者说,过去只影响现在,而不影响将来。
P{将来|现在、过去}=P{将来|现在}
马尔可夫过程分类
按其状态空间E和时间参数集T是连续还是离散可分成四类:
(1)时间离散、状态离散的马尔可夫过程——马尔可夫链。
参数集T={0,1,2,…},状态空间E={整数}
(2)时间连续、状态离散的马尔可夫过程——可列马尔可夫过程、连续参数马尔可夫链。
参数集T=[0, ∞],状态空间E={整数}
(3)时间离散、状态连续的马尔可夫过程——马尔可夫序列。参数集T= {0,1,2,…},状态空间E= (-∞, +∞)
(4)时间连续、状态连续的马尔可夫过程。
参数集T= [0, ∞],状态空间E= (-∞, +∞)
分类
名称 E
T
离散
连续
离散
(n=0,1,2,...,n)
马尔可夫链
马尔可夫序列
连续
(n=0,1,2,...,n)
可列马尔可夫过程
马尔可夫过程
表1 马尔可夫过程的分类
马尔可夫特性要求系统处于任何状态的时间分布具有无记忆性。
对于连续型随机变量X,满足无记忆特性的概率分布函数为:
P{X≥t+τ|X≥t}=P{X≥τ}
它的密度函数为指数分布
f(x)=αe-αx
无记忆性要求在连续时间马尔科夫链状态的驻留时间为服从指数分布的随机变量。同样的,对于离散时间马尔科夫链,驻留时间必定是满足几何分布的随机变量。
以s表示随机过程在一个状态i的驻留时间,则有
P{s=i}=pi-1(1-p)(i=1,2,3,...)
驻留时间是检验随机过程是否属于马尔可夫过程的重要标志。
检验一个随机过程是否满足马尔可夫特性;
状态驻留时间是否是无记忆的;
过程从一个状态到另一个状态的概率是否仅依赖于要离开的状态和目的状态。

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