русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Основные понятия марковских процессов


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 3743; Нарушение авторских прав


Модели на основе марковских процессов

 

Функция X(t) называется случайной, если ее значение при любом аргументе t является случайной величиной. Случайная функция X(t), аргументом которой является время, называется случайным процессом.

Марковские процессы являются частным видом случайных процессов. Особое место марковских процессов обусловлено следующими обстоятельствами:

· эти процессы имеют развитый и проверенный математический аппарат, позволяющий решать многочисленные практические задачи;

· с помощью аппарата марковских процессов можно описать (точно или приближенно) поведение систем практически любой сложности.

Марковский процесс. Случайный процесс, протекающий в какой либо системе S, называется марковским (или процессом без последействия), если он обладает следующим свойством: для любого момента времени t 0 вероятность любого состояния системы в будущем (при t>t 0) зависит только от ее состояния в настоящем (при t = t 0) и не зависит от того, когда и каким образом система S пришла в это состояние.

Классификация марковских процессов производится в зависимости от непрерывности или дискретности множества значений функции X(t) и параметра t. Различают следующие виды марковских процессов:

· с дискретными состояниями и дискретным временем (цепь Маркова);

· с непрерывными состояниями и дискретным временем (марковские последовательности);

· с дискретными состояниями и непрерывным временем (непрерывная цепь Маркова);

· с непрерывным состоянием и непрерывным временем.

Далее будут рассматриваться только марковские процессы с дискретными состояниями S1,S2,…,Sn.

Граф состояний. Марковские процессы с дискретными состояниями удобно иллюстрировать с помощью графа состояний (рис. 4.1), где окружностями обозначены состояния (вершины графа) S1,S2,… системы S, а стрелками (дуги графа) - возможные переходы из состояния в состояние. На графе отмечаются только непосредственные переходы, а не переходы через другие состояния. Возможные задержки в прежнем состоянии изображают «петлей», то есть стрелкой, направленной из данного состояния в него же. Число состояний системы может быть как конечным, так и бесконечным (но счетным).



Рис. 4.1. Граф состояний системы S



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Прогнозирование методом прямой экстраполяции | Марковские цепи


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.007 сек.