随机过程之马尔科夫链
一 随机过程Stochastic process
随机过程:存在一个过程 {Xn,n>0}\left \{ X_{n},n> 0 \right \}{Xn,n>0},对于任意时刻nnn而言,XnX_{n}Xn是一个随机变量,则称该过程为一个随机过程。
简而言之,就是一个时刻,一个随机变量。
二 离散时间马尔科夫建模
马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),简称为DTMC。
随机过程,状态空间是离散的,时间是离散的(一次一次;一分钟一分钟;一天又一天等)。
在DTMC中,本次状态仅仅由前一状态所影响,与之前的状态无关(也就是说,先前的活动通过作用于前一状态而影响本次状态)。这一性质叫做马尔可夫性。
需要界定几个概念:
1.状态空间:随机过程中随机变量能够取到的值,所组成的样本空间。
2.转移概率:在不同时刻,从某一状态转移到另一状态的概率值。与时刻有关。
pij(n)p_{ij}\left ( n \right )pij(n):在时刻n,从状态iii转移到状态jjj的概率。
那么把所有时刻的写出来,就会有一个状态转移矩阵。
注:若DTMC不依赖于时间,即状态转移概率与时刻t无关,那么称为齐次homogenuous 的DTMC。即有:
且有:概率转移矩阵,从本状态转移到下一状态的所有可能性为1。
注意:写状态转移概率时,两端要特别当心,中间的基本一样,只和下标有关,两端要当心。
3.稳态时:每种状态的概率变成了一个稳定的值,也就是收敛了,与时刻无关。只与转移概率矩阵PPP有关,与初始概率π(0)\pi(0)π(0)的分布无关。>>>也是说,只要定义了转移概率,模型就已经确定下来了,与初始状态是什么样的并没有关系。
通常用π\piπ来表示,即只跟本状态jjj有关,与前一状态iii无关了。
具体例子可看: 马尔科夫链定理.
后续有空再继续整理:
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