时间连续状态离散的马尔科夫过程

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5-1时间连续、状态离散的马尔可夫过程

P{X (s t ) j | X (s) i, X ( ) k ( ),0 s}
P{X (s t ) j | X (s) i}
则称X(t)为时间连续的马尔可夫链。记
pij (s, t ) P{X (s t ) j | X (s) i} 如果 pij (s, t ) 与s无关，记为 pij (t )
（2） Ti与Tj独立 ( i j )；
vi t F ( t ) 1 e （3） Ti服从参数为vi指数分布 i
当vi 时，称状态i为瞬时状态；当vi 0时，称状态i为吸收状态。
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证（1） Ti与进入状态i的时刻无关；
P(Ti t | X (t0 ) i) P{X ( ) i, t0 t0 t | X (t0 ) i}
Gi (t s) Gi (s)Gi (t )
Gi (t ) e
vi t
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定理1 证明泊松过程是一个时间连续的马氏链。求泊松过程的转移概率。已证
P{X (tn ) kn X (t1 ) k1 , X (t2 ) k2 ,
X (t2 ) X (t1 ) k2 k1 ,
kE
pik t pkj
kE
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记：Ti为在状态i停留的时间。即： X ( ) i, 0 Ti , X (Ti ) j; X ( ) j, Ti Ti T j , X (Ti T j ) k （1） Ti与进入状态i的时刻无关；引理：
P{X ( ) i,0 t | X (0) i}
P(Ti t | X Tj独立 (i j )；

马尔可夫模型名词解释 -回复

马尔可夫模型名词解释-回复
马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型。

它基于马尔可夫性质，即当前状态只与其前一状态相关，与之前的状态无关。

马尔可夫模型可以用于预测未来状态的概率、计算状态转移概率、估计参数等。

马尔可夫模型包括马尔可夫链和马尔可夫过程两种形式。

1. 马尔可夫链：马尔可夫链是一种状态转移模型，表示在离散时间下一个状态仅取决于当前状态的概率分布。

马尔可夫链可以用有限状态空间或无限状态空间来表示，其动态性质可以通过转移概率矩阵或转移概率函数来描述。

2. 马尔可夫过程：马尔可夫过程是一种连续时间下的随机过程，它具有马尔可夫性质，即未来状态仅依赖于当前状态的条件概率分布。

马尔可夫过程可以分为离散态马尔可夫过程和连续态马尔可夫过程两种类型。

马尔可夫模型在很多领域中有着广泛的应用，例如自然语言处理、机器学习、信号处理、金融建模等。

它能够帮助建立概率模型、进行状态预测和预测未来状态概率等。

随机过程的定义及其分类

随机过程的定义及其分类随机过程是一组随机变量的集合，代表了在时间序列上发生的事件或现象。

在数学中，随机过程可以用来描述许多现实世界中的问题，如股票价格、传染病传播等。

本文将介绍随机过程的定义及其分类。

一、随机过程的定义随机过程是一个随时间而变的随机变量集合。

具体来说，它包含了一列随机变量 $\{X_t | t \in T\}$，其中 $T$ 通常表示时间或时间的子集，每个 $X_t$ 是一个随机变量。

随机过程的每个$\{X_t\}$ 表示一个随机事件在时间 $t$ 的状态。

例如，在股票市场中，$X_t$ 可以表示在时间 $t$ 股票的价格。

二、随机过程的分类随机过程可以按照多个特性进行分类，下面介绍常见的几种分类方法。

1. 离散时间随机过程和连续时间随机过程离散时间随机过程和连续时间随机过程是相对于时间而言的。

离散时间随机过程是在固定的时间间隔内进行观察，并且在每个时间点上都有一个随机变量，例如掷硬币。

连续时间随机过程是在时间轴上连续观察，并且每个时间点上有一个随机变量，并按照一定的碎形原理进行处理。

2. 马尔可夫过程和非马尔可夫过程马尔可夫过程顾名思义，是取决于当前状态的一个随机过程。

当前状态是系统的“记忆”，这使得估计下一状态将非常容易。

非马尔可夫过程则是指未满足前述条件的随机过程。

3. 定常随机过程和非定常随机过程定常随机过程是指在时间上的统计特性不随时间变化，例如期望，方差等。

一个例子是一年中某地的降雨量。

非定常随机过程则是指在时间上的统计特性会随时间发生变化的随机过程。

4. 平稳过程和非平稳过程平稳过程要求在整个时间轴内随机过程的统计特性都不会随时间变化。

具体来说，需要满足一个随机过程的统计特性(如均值、相关性等)与当前时间和当前位置的时间无关。

非平稳随机过程则是指未满足前述条件的随机过程。

结论本文介绍了随机过程的定义以及常见的分类方法，包括离散时间随机过程和连续时间随机过程、马尔可夫过程和非马尔可夫过程、定常随机过程和非定常随机过程、平稳过程和非平稳过程。

马尔可夫过程与鞅

马尔可夫过程与鞅马尔可夫过程和鞅是概率论和随机过程中常见且重要的概念。

它们在各个领域都有广泛的应用，例如金融、生物学、物理学等。

本文将介绍马尔可夫过程和鞅的基本概念和特性，并探讨它们的应用。

一、马尔可夫过程马尔可夫过程是指具有马尔可夫性质的随机过程。

马尔可夫性质是指在已知当前状态下，未来发展的过程与过去的发展无关。

换句话说，未来的状态只与当前状态有关，与过去的状态无关。

马尔可夫过程可以用一个状态空间和状态转移概率矩阵来描述。

状态空间是指所有可能的状态组成的集合，状态转移概率矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。

马尔可夫过程可以分为离散时间和连续时间两种。

离散时间马尔可夫过程是指时间以离散的方式前进，状态也是离散的。

连续时间马尔可夫过程是指时间是连续的，状态可以是离散的或连续的。

马尔可夫过程有很多重要的性质，例如马尔可夫链的平稳分布、不可约性、遍历性等。

这些性质对于理解和分析马尔可夫过程的行为具有重要意义。

马尔可夫过程在实际应用中有广泛的应用。

例如，在金融领域中，马尔可夫过程可以用来建模股票价格的变动。

在生物学领域中，马尔可夫过程可以用来描述基因的突变和演化。

在物理学领域中，马尔可夫过程可以用来描述粒子在空间中的运动。

二、鞅鞅是一种具有平衡性质的随机过程。

简单来说，鞅是指在给定过去的信息下，未来的期望与当前的值相等。

换句话说，鞅是一种没有偏差的随机过程。

鞅可以用来描述随机过程的平衡性质和无偏性质。

它在金融、统计学、信息论等领域中有广泛的应用。

鞅的性质使得它成为一种重要的工具，在金融领域中可以用来建模和分析股票价格、期权价格等。

在统计学中，鞅可以用来估计未知参数和预测未来值。

在信息论中，鞅可以用来描述信息的平衡性质和无偏性质。

三、马尔可夫过程与鞅的应用马尔可夫过程和鞅在各个领域都有广泛的应用。

它们可以用来建模和分析各种随机过程，并提供了一种有效的工具和方法。

在金融领域中，马尔可夫过程和鞅可以用来建模和分析股票价格的变动。

高斯马尔科夫过程

高斯马尔科夫过程
高斯马尔可夫过程是一种常见的随机过程，用于描述具有连续时间和离散状态的现象。

这个过程可以使我们更好地理解很多自然现象和现实世界中的计算问题。

让我们深入了解一下这个过程。

高斯马尔可夫过程是一个随机系统，其中时间和状态都是连续的。

这个过程是由两个部分组成的：高斯部分和马尔可夫部分。

高斯部分描述的是系统在连续时间中的运动方式，它通常由随机过程的数学期望和方差描述。

而马尔可夫部分则描述了系统的离散状态之间的转移规律。

这种离散状态转移有一个特性，即只依赖于当前状态，而不受之前状态的影响。

这意味着高斯马尔可夫过程是满足马尔可夫性的。

高斯马尔可夫过程被广泛应用于许多领域中，如经济学、物理学、统计学等。

在经济学中，高斯马尔可夫过程被用来预测股票价格变化和货币汇率的波动。

在物理学中，它被用来描述原子的无序运动和液体的流动。

在统计学中，它被用来分析时间序列数据。

虽然高斯马尔可夫过程可以很好地解决许多实际问题，但它也存在着一些问题。

例如，它假设系统状态是连续的，这在某些情况下可能会受到限制。

此外，它还假设了一些先验知识，例如状态转移的规律必须满足马尔可夫性，这些假设有时可能是不合理的。

总之，高斯马尔可夫过程是一种常见的随机过程，可以用来描述具有连续时间和离散状态的现象。

它被广泛应用于许多领域中，并被认为是解决许多实际问题的有用工具。

当然，我们还需要注意它的一些假设和局限性，以便更好地理解它。

马尔可夫过程与离散数学

马尔可夫过程与离散数学马尔可夫过程和离散数学是两个在数学领域中研究的重要课题。

马尔可夫过程是一种随机过程，是指一个可以从一个状态过渡到另一个状态的过程，且过渡的概率只与当前状态有关，与之前的状态无关。

离散数学是数学的一个分支，研究的是离散的结构和对象，如集合、函数、图等。

马尔可夫过程可以分为离散状态和连续状态两种情况。

离散状态下，马尔可夫链是一种最常见的马尔可夫过程。

它的状态空间是有限的，状态之间的转移概率可以用一个状态转移矩阵来表示。

状态转移矩阵的元素描述了从一个状态到另一个状态的概率。

离散状态的马尔可夫过程具有很多重要的性质，如可达性、无环细致平衡条件等，这些性质可以用于分析和理解现实中的很多问题，如排队系统、物理过程的随机性等。

离散数学是研究离散对象和结构的数学分支。

它包含了很多重要的概念和方法，如集合论、图论、逻辑等。

在离散数学中，有很多与马尔可夫过程相关的内容。

比如在集合论中，可以用集合来表示状态空间，用映射来表示状态之间的转移。

在图论中，可以用有向图来表示状态之间的转移关系，用图的路径来描述一个从一个状态到另一个状态的转移序列。

逻辑学中的概率逻辑可以用于描述和推理马尔可夫链的概率分布。

离散数学在马尔可夫过程中有着重要的应用。

比如在马尔可夫链的稳态分析中，可以使用代数方法来求解平衡分布。

马尔可夫决策过程是一种与马尔可夫过程相关的决策模型，它在离散数学中有着广泛的应用。

马尔可夫决策过程中的策略和价值函数可以通过离散数学中的动态规划方法求解。

总结来说，马尔可夫过程和离散数学都是数学中重要的研究领域。

马尔可夫过程是一种用于模拟和分析随机过程的工具，离散数学则提供了一些重要的概念和方法来理解和分析马尔可夫过程。

马尔可夫过程和离散数学在很多领域中有着广泛的应用，如计算机科学、运筹学、统计学等。

马尔可夫链

马尔可夫链马尔可夫过程按其状态和时间参数是连续的或离散的,可分为三类: (1) 时间,状态都是离散的马尔可夫过程,称为马尔可夫链.(2) 时间连续,状态离散的马尔可夫过程,称为连续时间的马尔可夫 (3) 时间,状态都连续的马尔可夫过程. 4.1马尔可夫链的概念及转移概率一,定义假设马尔可夫过程},{T n X n ∈的参数集T 是离散的时间集合,即 T={0,1,2,…},其相应n X 可能取值的全体组成的状态空间是离散的状态集,...}.,{21i i I =定义4.1 设有随机过程},{T n X n ∈,若对于任意的整数T n ∈和任意的I i i i i n ∈+.,...,,,1210,条件概率满足n n n n i X i X i X i X P ====++,...,,{110011}=},{11n n n n i X i X P ==++ (4.1) 则称},{T n X n ∈为马尔可夫链,简称.马氏链.(4.1)式是马尔可夫链的马氏性(或无后效性)的数学表达式.由定义知 ],...,,{1100n n i X i X i X P =====}.,...,,{111100--====n n n n i X i X i X i X P },...,,{111100--===n n i X i X i X P =}{11--==n n n n i X i X P .},...,,{111100--===n n i X i X i X P =… =}{11--==n n n n i X i X P }{2211----==n n n n i X i X P …}{0011i X i X P ==}.{00i X P =可见,马尔可夫链的统计特性完全由条件概率}{11n n n n i X i X P ==++所决定. 二,转移概率条件概率}{1i X j X P n n ==+的直观含义为系统在时刻n 处于状态i 的条件下,在时刻n+1系统处于状态j 的概率.它相当于随机游动的质点在时刻n 处于状态i 的条件下,下一步转移到状态j 的概率.记此条件概率为).(n p ij 定义4.2 称条件概率).(n p ij = }{11n n n n i X i X P ==++为马尔可夫链},{T n X n ∈在时刻n 的一步转移概率,其中i,j I ∈,简称为转移概率. 定义4.3 若对任意i,j I ∈,马尔可夫链},{T n X n ∈的转移概率).(n p ij 与n 无关,则称马尔可夫链是齐次的,并记).(n p ij 为.ij p下面我们只讨论齐次马尔可夫链,通常将齐次两字省略.设p 表示一步转移概率.ij p 所组成的矩阵,且状态空间I={1,2,…},则⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=...........................2222111211nnp p p p p p p 称为系统的一步转移概率矩阵,它有性质: (1) .,1)2(;,,0∑∈∈=∈≥Ij ij ijI i p I j i p通常称满足上述(1),(2)性质的矩阵为随机矩阵. 定义4.4称条件概率ij n p )(= )1,0,,(},{≥≥∈==+n m I j i i X j X P m n m 为马尔可夫链},{T n X n ∈的n 步转移概率,.并称)()()(n ij n p p =为马尔可夫链的n 步转移矩阵,其中(1) .,1)2(;,,0)(∑∈∈=∈≥Ij ij n ij n I i p I j i p 即也是随机矩阵.当n=1 时, .)1(ij p =.ij p ,此时一步转移矩阵.)1(p p =此外我们规定 ⎩⎨⎧=≠=.,1,,0)0(j i j i pij定理4.1设},{T n X n ∈为马尔可夫链,则对任意整数n l n <≤≥0,0和,,I j i ∈n 步转移概率.)(ij n p 具有下列性质:(1)))()()(l n kj Ik l ik n ij p p p -∈∑=; (4.2)(2) ;......112111)(j k Ik k k ik Ik n ij n n p p p p --∑∑∈∈= (4.3)(3);)1()(-=n n PP P (4.4) (4).)(n n P P =(4.5)证明(1) 利用全概率公式及马尔可夫性,有}{)(i X j X P p m n m n ij ===+=}{},{i X P j X i X P m n m m ===+}{},{.},{},,{i X P k X i X P k X i X P j X k X i X P m l m m Ik l m m n m l m m =========+∈+++∑}{}{i X k X P k X j X P m l m l m Ik n m =====++∈+∑=)()()()(m p l m p l ik Ik l n ij +∑∈-=)()(.l n kjIk l ik p p -∈∑. (2)在(1)中令1,1k k l ==得))1()(111-∈∑=n jkIk ik n ij p p p 这是一个递推公式,可递推下下去即得(4.3). (3)在(1).令l=1利用矩阵乘法可得. (4) 由(3),利用归纳法可证.定理4.1中的(1)式称为切普曼---柯尔哥洛夫方程,简称C-K 方程 .定义4.5设},{T n X n ∈为马尔可夫链,称 },{0j X P p j ==)(},{)(I j j X P n p n j ∈==为},{T n X n ∈的初始概率和绝对概率,并分别称}),({},,{I j n p I j p j j ∈∈为},{T n X n ∈的初始分布和绝对分布.简记为}.),({},,{n p p j j 称概率向量 )0(),...),(),(()(21>=n n p n p n P T 为n 时刻的绝对概率向量,而称)0(,...),,(21>=n p p P T为初始向量.定理4.2设},{T n X n ∈为马尔可夫链,则对任意整数I j n ∈≥,1,绝对概率).(n p j 具有下列性质:(1)))()(n ij Ii i j p p n p ∑∈=; (4.6)(2) ij Ii i j p n p p )1(-=∑∈ (4.7)(3);)0()()(n T T P P n P = (4.8) (4)P n P n P T T )1()(-= (4.9)证明(1) ===}{)(j X P n p n j},{0j X i XP n Ii ==∑∈= }{}{00i X P i X j XP nIi ===∑∈ =)(n ijIi i p p ∑∈ (2)===}{)(j X P n p n j },{1j X i X P n Ii n ==∑∈-=}{}{11i X P i X j X P n n n Ii ===--∈∑==ij Ii i p n p ∑∈-)1((3)与(4)是(1)与(2)的矩阵形式.定理4.3 设},{T n X n ∈为马尔可夫链,则对任意,1,,...,1≥∈n I i i n 有 },...{11n n i X i X P ===....11n n i i ii i p p p -∑ (4.10) 证明由全概率公式及马氏性有},...{11n n i X i X P ===},...,,{110n n Ii i X i X i X P ===∈=},...,,{110n n Ii i X i X i X P ===∑∈=}.,{}{0110i X i X P i X P Ii ===∑∈...},...,{110--===n n n n i X i X i X P=}.,{}{0110i X i X P i X P Ii ===∑∈..}{11--==n n n n i X i X P=n n i i ii Ii i p p p 11...-∑∈.三,马尔可夫链的例子例4.1 无限制随机游动设质点在数轴上移动,每次移动一格,向右移动的概率为p,向左移动的概率为 q=1-p,这种运动称为无限制随机游动.以n X 表示时刻n 质点所处的位置,则},{T n X n ∈是一个齐次马尔可夫链,试写出它的一步和k 步转移概率. 解 },{T n X n ∈的状态空间,...},2,1,0{±±=I 其一步转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=.....................00.........0.....................p q p q P 设在第k 步转移中向右移了x 步向左移动了y 步,且经过k 步转移状态从j 进入j,则⎩⎨⎧-=-=+i j y x k y x ,.2)(,2)(i j k y i j k x --=-+=由于x,y 都只取整数,所以)(i j k -±必须是偶数.又在k 步中哪x 步向右,哪y 步向左是任意的,选取的方法有x k C 种.于是⎩⎨⎧-+-+=是奇数是偶数)(,0)(,i j k i j k q p C p y x x k k ij.例4.2赌徒输光问题.两赌徒甲,乙进行一系列赌博.赌徒甲有a 元,赌注乙有b 元,每赌一局输者给赢者1元,没有和局,直到两人中有一个输光为止.设在每一局中,甲赢的概率为p,输的概率为q=1-p,求甲输光的概率.这个问题实质上是带有两个吸收壁的随机游动,其状态空间为I={0,1,2,…,c} c=a+b.故现在的问题是求质点从a 出发到达0状态先于到达c=a+b 状态的概率.解设i u 表示甲从状态i 出发转移到状态0的概率,要计算的是a u ..由于0和c 是吸收状态,故,10=u .0=c u i u 由全概公式).1,...,2,1(,11-=+=-+c i qu pu u i i i (4.11) 上式的含义是,甲从状态i 出发开始赌到输光的概率等于’他接下去赢了一局(概率为p)处于状态i+1后再输光”;和他接下去输一局(概率为q),处于状态i-1后再输光”这两个事件的概率.由于p+q=1,(4.11)实质上是一个差分方程.1,...,2,1),(11-=-=--+c i u u r u u i i i i (4.12)其中pqr =,其边界条件为.0,10==c u u (4.13) 先讨论r=1,即p=q=1/2的情况,(4.12)成为 .1,...,2,1),(11-=-=--+c i u u r u u i i i i 令,01α+=u u 得,2012αα+=+=u u u …,01ααi u u u i i +=+=- …,01ααc u u u c c +=+=-将,1,00==u u c 代于最后一式,得参数,1c-=α所以.1,...,2,1,1-=-=ci ciu i 令i=a, 求得甲输光的概率为.1ba bc a u a +=-= 由于甲,乙的地位是对称的,故乙输光的概率为.ba a u a +=再讨论1≠r ,即q p ≠的情况.由(4.12)式得到)(11--=-=-∑i c k i i k c u u r u u =)(011u u r c ki i-=∑-=.1)1(1r r r u ck ---= (4.14) 令k=0,由于,0=c u 有rr u c---=11)1(11即,11)1(1crru --=- 代入(4.14)式,得.1,...,2,1,1-=--=c k rr r u cck k 令k=a,得到输光的概率,1cca a rr r u --= 由对称性,乙输光的概率为.,11111q p r r r r u c cb b =--= 由于,1=+b a u u 因此在1≠r 时,即q p ≠时两个人中也总有一个人要输光的. 例4.3 天气预报问题设昨日,今日都下雨,明日有雨的概率为0.7;昨日无雨今日有雨,明日有雨的概率为0.5;昨日有雨,今日无雨明日有雨的概率为0.4;昨日,今日均无雨,明日有雨的概率为0.2.若星期一星期二均下雨,求星期四下雨的概率.解设昨日,今日连续两天有雨称为状态0(RR),昨日无雨今日有雨称为状态1(NR),昨日有雨今日无雨称为状态2(RN),昨日今日无雨称为状态3(NN),于是天气预报模型可看作一个四状态的马尔可夫链,其中转移概率为 7.0}{}{}{00====今昨明今昨明今连续三天有雨R R R P P R R R R P p , )(0}{01不可能事件今昨明今==R R R N P p ,,3.07.01}{}{02=-===今昨明今昨明今R R N P R R N R P p)(0}{03不可能事件今昨明今==R R N N P p ,其中R 代表有雨,N 代表无雨.类似地可得到所有状态的一步转移概率,于是它的一步转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=33323130232221201312111003020100p p p p p p p p p p p p p p p p P =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡8.002.006.004.0005.005.003.007.0其中两步转移矩阵为==P P P .)2(⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡8.002.006.004.0005.005.003.007.0.⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡8.002.006.004.0005.005.003.007.0 = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡.64.010.016.010.048..020.012.020.030.015.020.035.018.021.012.049.0 由于星期四下雨意味着过程所处的状态为0或1,因此星期一星期二连续下雨,星期四下雨的概率为.61.012.049.0)2(01)2(00=+=+=p p p例 4.4 设质点在线段[1,4]上作随机游动,假设它只能在时刻T n ∈发生移动,且只能停留在1,2,3,4点上.当质点转移到2,3点时,它以1/3的概率向左或向右移动一格或停留在原处.当质点称动到点1时,它以概率1停留在原处.当质点移动到点4时,它以概率1移动到点3.若以n X 表示质点在时刻n 所处的位置,则},{T n X n ∈ 是一个齐次马尔可夫链,其转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0100313131003131310001P 例中的点1称为吸收壁,即质点一旦到达这种状态后就被吸收住了,不再移动;点4称为反射壁,即质点一旦到达这种状态后,必然被反射出去.例4.5生灭链.观察某种生物群体,以n X 表示在时刻n 群体的数目,设为i 个数量单位,如在时刻n+1增生到i+1个单位的概率为i b ,减灭到i 个数量单位的概率为i a ,保持不变的概率为)(1i i i b a r +-=,则}0,{≥n X n 为齐次马尔可夫链,I={0,1,2,…,}.其转移概率为⎪⎩⎪⎨⎧+==+==.1,,,1,i j a j i r i j b p ii i ij称此马尔可夫链为生灭链. 4.2 遍历性设齐次马氏链的状态空间为I,若对于所有,,I a a j i ∈转移概率)(n P ij 存在极限 j ij n n P π=∞→)(lim (不依赖于i)或 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡→=................................................)(212121j j jn P n P πππππππππ则称此链具有遍历性.又若∑=jj 1π,则同时称,...),(21πππ=为链的极限分布.齐次马氏链在什么条件下才具有遍历性?如何求出它的极限分布?这问题在理论上已经解决,但是要较多的篇幅.下面对有限链的遍历性给出一个充分条件. 定理4.4设齐次马氏链},{T n X n ∈的状态空间为P a a a I n },,...,,{21=是它的一步转移概率矩阵,如果存在正整数m,使对任意的j i a a ,都有 ,,...,2,1,,0)(N j i m p ij =>则此链具有遍历性,且有极限分布, ),,...,,(21N ππππ=它是方程组 P ππ=或即ij Ni i j p ∑==1ππ的满足条件∑==>Nj j j 11,0ππ的唯一解.在定理条件下马氏链的极限分布又是平稳分布.即若用π作为链的初始分布,即π=)0(p ,则链在任一时刻T n ∈的分布)(n p 永远与π一致,事实上ππππ======-P P P n P p n p n n ...)()0()(1 例4..6 设马尔可夫链的转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=9.005.005.01.08.01.02.01.07.0P 解容易证明满足定理4.4条件.可得方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++++=++=++=1,9.01.02.0,05.08.01.0,05.01.07.0321321332123211πππππππππππππππ解上述方程组得平稳分布为.5882.0,2353.0,1765.0321===πππ。

第五章马尔可夫过程

P{X(tn) < xn | X(t1) = x1, X(t2) = x2, …, X(tn-1) = xn-1}
= P{X(tn)- X(tn-1) < xn- xn-1 | X(t1) = x1, X(t2) = x2, …, X(tn-1) = xn-1}
= P{X(tn)- X(tn-1) < xn- xn-1 }= P{X(tn) < xn | X(tn-1) = xn-1}
k为转移步长。显然， 0≤ pij (m,k) ≤ 1 。
5.2 马尔可夫链
5.2.1 பைடு நூலகம்尔可夫链的概念
马尔可夫链的转移概率及其矩阵：
对于有限状态空间E={1,2,…,N},由马尔可夫链 {X(n), n=0,1,2,…}在时刻m的k步转移概率pij (m,k)形成的下列矩阵
p11(m, k)
P(m,
5 马尔可夫过程
马尔可夫过程的概念离散参数马尔可夫链连续参数马尔可夫链生灭过程及应用
5 马尔可夫过程
有限维概率分布(簇) 转移概率绝对概率极限分布平稳分布状态空间的性质
5.1 马尔可夫过程的概念
5.1.1 有关定义
随机过程马尔可夫性：（物理描述）
当随机过程在时刻 ti 所处的状态为已知的条件下，过程在时刻 t(>ti)所处的状态，与过程在ti时刻以前的状态无关，而仅与在ti时刻的状态有关。这种已知“现在”状态的条件下，“将来”状态与“过去”状态无关的性质，称为马尔可夫性或无后效性。
或 F{xn | x1, x2, …, xn-1; t1, t2, …, tn-1}= F{xn; tn| xn-1 ; tn-1} 或 f{xn | x1, x2, …, xn-1; t1, t2, …, tn-1}= f{xn; tn| xn-1 ; tn-1}

马尔可夫过程与鞅

马尔可夫过程与鞅引言马尔可夫过程与鞅是随机过程和概率论中的两个重要概念。

马尔可夫过程是描述状态变化具有马尔可夫性质的数学模型，而鞅是一种特殊类型的随机过程，具有无记忆性和无偏性的性质。

本文将深入探讨马尔可夫过程与鞅的定义、性质以及应用。

马尔可夫过程的定义1.马尔可夫性质–在离散时间中，马尔可夫性质表示给定当前状态，未来的状态只与当前状态有关，与之前的状态无关。

–在连续时间中，马尔可夫性质表示在任意给定的时间点，未来的状态只与当前状态有关，与之前的状态无关。

2.马尔可夫链–马尔可夫链是一种随机过程，满足马尔可夫性质。

–马尔可夫链的状态空间可以是有限或无限的。

3.马尔可夫过程–马尔可夫过程是马尔可夫链的一个扩展，它可以是连续的或离散的。

–马尔可夫过程可以用转移概率矩阵或转移概率密度函数来描述状态之间的转移。

马尔可夫过程的性质1.马尔可夫链的平稳分布–在马尔可夫链中，存在平稳分布，也称为稳态分布或统计平均分布。

–平稳分布表示在长时间的演化后，状态分布将趋于一个固定的概率分布。

2.马尔可夫链的有限性与周期性–有限性表示在有限步内，马尔可夫链一定会从任何给定的状态转移到其他状态。

–周期性表示在一定步数后，马尔可夫链又回到原状态。

3.马尔可夫决策过程–马尔可夫决策过程是马尔可夫过程的一种扩展，用于描述具有决策的马尔可夫过程。

–马尔可夫决策过程可以应用于许多实际问题，如强化学习和控制论中的决策制定。

鞅的定义与性质1.鞅的定义–鞅是一种数学对象，表示随机变量序列的平均值保持不变的随机过程。

–鞅一般具有无记忆性和无偏性的性质。

2.鞅差–鞅差表示鞅序列之间的差异，刻画了随机过程中的非预测性。

–鞅差在金融学和统计学中有重要应用，用于分析随机序列的波动性和预测性。

3.鞅的停止定理–鞅的停止定理描述了鞅在停止时的性质，即停止后的鞅仍然是鞅。

–鞅的停止定理在金融学、随机控制和信息论中有广泛的应用。

4.鞅收益增长–鞅收益增长是指在无风险利率下，由鞅生成的资产组合的收益率保持稳定增长。

马尔可夫链的概念及转移概率

第四章4.1 马尔可夫链的的概念及转移概率一、知识回顾二、马尔可夫链的的定义三、转移概率四、马尔可夫链的一些简单例子五、总结一、知识回顾1. 条件概率定义：设A，B为两个事件，且，称为事件A发生条件下B事件发生的条件概率。

将条件概率公式移项即得到所谓的乘法公式：2.全概率公式设试验E的样本空间为S，A为E的事件，若为S的一个完备事件组，既满足条件：1)两两互不相容，即2).，且有，则此式称为全概率公式。

3.矩阵乘法矩阵乘法的定义，如果那么矩阵C叫做矩阵A和B的乘积，记作4.马尔可夫过程的分类马尔可夫过程按其状态和时间参数是连续的或离散的，可分为三类：（1）时间、状态都是离散的马尔科夫过程，称为马尔可夫链；（2）时间连续、状态离散的马尔科夫过程称为连续时间的马尔可夫链的；（3）时间、状态都连续的马尔科夫过程。

二、马尔科夫链的定义定义4.1设有随机过程，若对于任意的整数和任意的，条件概率都满足(4.1.1)则称为马尔科夫链，简称马氏链。

式(4.1.1)即为马氏链，他表明在状态已知的条件下，的条件概率与无关，而仅与所处的状态有关。

式(4.1.1)是马尔科夫链的马氏性（或无后效性）的数学表达式。

由定义知===可见，马尔科夫链的统计特性完全由条件概率所决定。

如何确定这个条件概率，是马尔科夫链理论和应用中的重要问题之一。

现举一例说明上述概念：例4.1.1 箱中装有c个白球和d个黑球，每次从箱子中任取一球，抽出的球要到从箱子中再抽出一球后才放回箱中，每抽出一球作为一次取样试验。

现引进随机变量序列为,每次取样试验的所有可能结果只有两个，即白球或黑球。

若以数代表白球，以数代表黑球则有由上所述的抽球规则可知，任意第n次抽到黑球或白球的概率只与第n-1次抽得球的结果有关，而与抽的球的结果无关，由此可知上述随机变量序列,为马氏链。

三、转移概率定义4.2称条件概率为马尔科夫链在时刻N的一步转移概率，其中，简称为转移概率。

随机过程课后试题答案

随机过程课后试题答案1. 题目：简述离散时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫链的基本概念和性质。

答案：离散时间马尔可夫链（Discrete-time Markov Chain）是指在时间上的变化是离散的、状态空间是有限或可列无限的马尔可夫链。

其基本概念和性质如下：1.1 基本概念：- 状态空间：马尔可夫链的状态空间是指系统可能处于的状态集合，记作S。

离散时间马尔可夫链的状态空间可以是有限集合或可列无限集合。

- 转移概率：转移概率是指在给定前一个状态的条件下，系统转移到下一个状态的概率。

用P(i, j)表示系统从状态i转移到状态j的概率，其中i和j属于状态空间S。

- 转移概率矩阵：转移概率矩阵P是指表示从任一状态i到任一状态j的转移概率的矩阵。

对于离散时间马尔可夫链，转移概率矩阵是一个方形矩阵，维数与状态空间大小相同。

- 平稳概率分布：对于离散时间马尔可夫链，如果存在一个概率分布π，满足π = πP，其中π是一个行向量，P是转移概率矩阵，则称π为马尔可夫链的平稳概率分布。

1.2 性质：- 马尔可夫性：离散时间马尔可夫链具有马尔可夫性，即将来状态的发展只与当前状态有关，与过去的状态无关。

- 遍历性：若马尔可夫链中任意两个状态之间都存在路径使得概率大于零，则称该马尔可夫链是遍历的。

遍历性保证了马尔可夫链具有长期稳定的性质。

- 正常概率性：对于离散时间马尔可夫链，转移概率矩阵P的元素都是非负的，并且每一行的元素之和等于1。

- 可约性和不可约性：如果一个马尔可夫链中的所有状态彼此之间都是可达的，则称该马尔可夫链是不可约的。

反之，则称它是可约的。

不可约性保证了任意状态之间都可以相互转移。

- 周期性：对于不可约的离散时间马尔可夫链，如果存在某个状态，从该状态出发回到该状态所需的步数的最大公约数大于1，则称该状态是周期的。

若所有状态都是非周期的则称该马尔可夫链是非周期的。

2. 题目：连续时间马尔可夫链的定义和性质有哪些？答案：连续时间马尔可夫链（Continuous-time Markov Chain）是指在时间上的变化是连续的、状态空间是有限或可列无限的马尔可夫链。

几种常用的随机过程

第十讲几种常用的随机过程10.1 马尔可夫过程 10.1.1马尔可夫序列马尔可夫序列是指时间参数离散，状态连续的马尔可夫过程。

一个随机变量序列x n （n=1,2,…）,若对于任意的n 有)|(),...,,|(1121x x F x xx x F n n X n n nX---= （10.1）或)|(),...,,|(1121xx f x xx x f n nXn n nX---=（10.2）则称x n 为马尔可夫序列。

x n 的联合概率密度为)()|( )|()|(),...,,(11221121x f x x f xx f x x f x x x f XXn n Xn nXnX⋅⋅---=（10.3）马尔可夫序列有如下性质：（1）一个马尔可夫序列的子序列仍为马尔可夫序列。

（2） )|(),...,,|(121xx f x x x x f n nXk n n n n X -+++=（10.4）（3） )|(),...,|(111x X x x X n n n n E E --=（10.5）（4）在一个马尔可夫序列中，若已知现在，则未来与过去相互独立。

即)|()|()|,(1x x f xx f x x x f rsXn nXrsnX-=，n>r>s （10.6）（5）若条件概率密度)|(1x x f n nX-与n 无关，则称马尔可夫序列是齐次的。

（6）若一个马尔可夫序列是齐次的，且所有的随机变量X n 具有同样的概率密度，则称该马尔可夫序列为平稳的。

（7）马尔可夫序列的转移概率满足切普曼—柯尔莫哥洛夫方程，即)|()|()|(x x fx x fx x fsr Xrn Xsn X⎰∞∞-=，n>r>s (10.7)10.1.2马尔可夫链马尔可夫链是指时间参数，状态方程皆为离散的马尔可夫过程。

1 马尔可夫链的定义设),2,1( =n X n 为离散时间随机过程，其状态空间},,,{21a a a N I =。

4 马氏链

P X1 1, X 2 1, X 3 1| X 0 0
7.2 马尔可夫链的状态分类
设 { Xn , n >0 } 是齐次马尔可夫链，其状态空间
I = { 0, 1, 2, … }，转移概率是 pij ， i , j I
1
7 1
8
1
9
1
1 1/3 121源自3615
2/3
4
1
（1）状态的周期性
2
设初始分布p1 0 P X 0 1 , p0 0 P X 0 0 1 ,
若系统经n级传输后输出为 1，求原发字符也是 1的概率。
0.9 0.1 0.82 0.18 2 解：（1）P , P 2 P , 0.1 0.9 0.18 0.82 0.756 0.244 3 P 3 P 0.244 0.756
马尔可夫链
内容提要
马尔可夫链的概念及转移概率马尔可夫链的状态分类状态空间的分解
pij(n) 的渐近性质与平稳分布
马尔可夫过程的四种类型

马尔可夫链(马氏链)

时间、状态都离散时间连续、状态离散

连续时间马氏链

马尔可夫序列

时间离散、状态连续
时间、状态都连续

连续时间马尔可夫过程（或扩散过程）
[定义] 如集合 { n : n 1, pii(n) > 0 } 非空，则称该集合
的最大公约数 d = d(i) = G.C.D{ n : pii(n) > 0 }为状态 i
则称 { Xn , n T } 为马尔可夫链，简称马氏链。
马氏性（无后效性）

概率论中的随机过程分类

概率论中的随机过程分类概率论是研究随机现象的一门学科，而随机过程则是概率论中的重要概念之一。

随机过程是指一组随机变量的集合，描述了随机现象在时间上的演变规律。

随机过程的分类是概率论研究的重要内容之一，本文将介绍随机过程的分类及其相关概念，包括马尔可夫过程、泊松过程和布朗运动。

一、马尔可夫过程马尔可夫过程是指在给定了当前状态的情况下，未来状态的演变仅依赖于当前状态，与过去状态无关。

其特点是具有“无后效性”。

马尔可夫过程可以分为离散时间和连续时间两种类型。

1.1 离散时间马尔可夫链离散时间马尔可夫链是指在离散的时间点上进行状态转移的马尔可夫过程。

其状态空间是一个有限个或可数无限个离散状态的集合。

转移概率矩阵描述了任意两个状态之间的转移概率。

离散时间马尔可夫链可以用状态转移图表示，每个节点代表一个状态，边表示状态之间的转移概率。

1.2 连续时间马尔可夫链连续时间马尔可夫链是指在连续时间上进行状态转移的马尔可夫过程。

其状态空间可以是有限个或可数无限个离散状态的集合，也可以是连续状态空间。

转移概率由无穷小生成函数表示，可以通过微分方程求解得到系统的稳态分布。

二、泊松过程泊松过程是一类特殊的随机过程，描述了在一段固定时间内随机事件发生的次数。

其特点是事件之间的间隔时间服从指数分布，并且事件的发生与否相互独立。

泊松过程可以用来描述诸如电话呼叫、交通流量、电子设备失效等现象。

泊松过程可以分为纯生灭过程和队列过程两种类型。

2.1 纯生灭过程纯生灭过程是指在单位时间内，每个事件发生的概率为λ，而事件消失的概率为μ。

纯生灭过程可以用来描述人口模型、粒子衰变等现象。

2.2 队列过程队列过程是一类特殊的泊松过程，描述了在排队系统中顾客到达和离开的情况。

队列过程可以用来分析服务设施的利用率、延迟时间、排队长度等指标。

常见的队列模型包括M/M/1队列、M/M/c队列等。

三、布朗运动布朗运动是一类连续时间的随机过程，具有连续状态空间和连续时间参数。

随机过程的连续时间马尔可夫过程与转移概率

随机过程的连续时间马尔可夫过程与转移概率随机过程是概率论中研究的重要课题，它描述了随机事件在时间上的演化规律。

马尔可夫过程是一类常见的随机过程，它具有马尔可夫性质，即在给定当前状态下，未来状态的概率分布只与当前状态有关，与过去的状态无关。

本文将重点讨论随机过程中的连续时间马尔可夫过程以及与之相关的转移概率。

一、连续时间马尔可夫过程的定义连续时间马尔可夫过程是指在时间上呈连续变化的随机过程，它的状态空间和状态转移概率在时间的任意一段内都保持不变。

具体而言，对于一个连续时间马尔可夫过程，其状态空间可以用S表示，状态转移概率可以用P(t)表示，其中t表示时间。

二、连续时间马尔可夫过程的特点1. 马尔可夫性质：连续时间马尔可夫过程具有马尔可夫性质，即在给定当前状态下，未来状态的概率分布只与当前状态有关，与过去的状态无关. 这一性质使得马尔可夫过程具有很好的简化性和计算性.2. 独立增量性质：连续时间马尔可夫过程具有独立增量性质，即在不重叠的时间间隔上的状态变量是相互独立的.3. 示性函数的连续性：连续时间马尔可夫过程中，随机变量状态的转移概率是连续函数，这也是它与离散时间马尔可夫过程的一个重要区别。

三、连续时间马尔可夫链与转移概率对于连续时间马尔可夫过程，其状态转移概率可以由转移概率矩阵来表示。

转移概率矩阵是一个关于时间t的函数，记作P(t)。

它的元素Pij(t)表示在时间t内从状态i转移到状态j的概率。

转移概率矩阵满足以下性质：1. Pij(t) ≥ 0，对于所有的i、j和t都成立。

2. 对于任意固定的i和t，有ΣjPij(t) = 1，即在固定时间t内，从状态i出发转移到所有可能状态j的概率之和为1。

3. 转移概率矩阵P(t)的乘积P(s+t)等于P(s)乘以P(t)，即P(s+t) =P(s)P(t)，其中s和t为任意的正实数。

根据转移概率矩阵P(t)的性质，我们可以得出连续时间马尔可夫过程的转移概率随时间的推移而改变，但在任意一段时间内始终保持一致。

概率论中的随机过程分类

概率论中的随机过程分类概率论中，随机过程是一个随机变量的统一序列，代表了某个随机现象的演化情况。

随机过程在许多实际问题中具有广泛的应用，并且根据不同的性质和特点可以分为几个不同的分类。

本文将介绍概率论中随机过程的常见分类，包括马尔可夫过程、泊松过程、布朗运动和排队论。

一、马尔可夫过程马尔可夫过程是随机过程中最常见和重要的一类。

在马尔可夫过程中，将来的发展只取决于当前状态，而与过去的发展无关。

它具有无记忆性，即给定当前的状态，过去的状态不会影响未来的演化。

马尔可夫过程分为离散和连续两种类型。

离散型马尔可夫过程使用离散的时间和状态，例如随机游走问题。

连续型马尔可夫过程则是使用连续的时间和状态，如布朗运动。

二、泊松过程泊松过程是一类用来描述随机事件发生的模型。

泊松过程适用于连续时间发生独立事件的情况，比如电话交换机接到电话的情况、交通流量和排队系统中的顾客到达等。

泊松过程是满足无记忆性和稀疏性的随机过程。

泊松过程的主要特点是事件的到达是随机的，各个事件之间的发生时间是相互独立的，并且事件的到达速率是固定的。

三、布朗运动布朗运动是一种连续时间随机过程，也被称为维纳过程。

布朗运动在金融学、物理学和工程学等领域中有重要应用。

布朗运动的主要特点是连续性和无限可分性。

它是由连续时间和连续状态的随机演变构成。

布朗运动的一个重要特征是它的路径是连续、逐步变化的。

四、排队论排队论是研究随机过程在服务系统中的应用的一门学科，其目标是理解和优化排队系统中的效率和性能。

排队论广泛应用于交通、通讯、生产和运输等领域。

排队论主要关注随机过程中到达和服务的模型。

常见的排队模型包括M/M/1模型、M/M/c模型、M/G/1模型等，其中M表示到达和服务时间服从指数分布，G表示到达和服务时间服从一般分布，1和c表示服务窗口数量。

五、其他分类除了以上介绍的主要分类，概率论中还有许多其他类型的随机过程，如马尔科夫跳过程、随机游走、卡尔曼滤波器等。

马斯马尔科夫定理

马斯马尔科夫定理
马尔可夫定理（或马尔可夫性质）描述了一种特殊类型的随机过程——马尔可夫链。

在一个马尔可夫链中，未来状态的概率分布仅取决于当前状态，而与过去的状态无关。

这种性质被称为“无记忆性”或“马尔可夫性质”。

马尔可夫链可以是离散的或连续的，时间和状态空间也可以是离散的或连续的。

马尔可夫链广泛应用于统计物理学、化学、通信理论、经济学和许多其他领域。

一、马尔可夫链的基本形式
二、马尔可夫链的应用
天气预测：如果我们将天气看作是一个马尔可夫链，那么明天的天气状态只取决于今天的天气状态，而与过去的天气状态无关。

1.文本生成：马尔可夫链模型也被用于文本生成，其
中下一个单词或字符的选择仅取决于前一个或前几
个单词或字符。

2.股票市场分析：在金融领域，马尔可夫链模型被用
来预测股价的变动，其中股票的未来状态（例如，
上升、下跌或保持不变）取决于当前状态。

3.游戏设计：在游戏设计中，马尔可夫链可以用来模
拟复杂系统的行为，如天气变化、角色行为等。

马尔可夫链的理论和应用是一个深刻而广泛的领域，提供了一种强大的工具来模拟和理解随机过程。

马尔可夫过程收敛性分析准则

马尔可夫过程收敛性分析准则马尔可夫过程是一种在离散或连续时间和状态空间中描述随机变化的数学模型。

它具有“无后效性”的特征，即未来的状态仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关。

马尔可夫过程的收敛性分析是研究该过程在长时间内是否趋于稳定的重要问题。

本文将介绍马尔可夫过程收敛性的几个常用准则。

一、有限状态马尔可夫链收敛性准则对于有限状态马尔可夫链，其状态空间是有限的。

收敛性准则告诉我们在什么条件下，该过程的状态分布会趋于稳定。

1. 遍历性：一个有限状态马尔可夫链是遍历的，当且仅当从任意一个状态出发，经过有限步骤后，可以到达任意状态。

2. 不可约性：若有限状态马尔可夫链的任意两个状态都是连通的，即存在一条路径可以从任意一个状态转移到另一个状态，则称该马尔可夫链是不可约的。

3. 平稳分布：若有限状态马尔可夫链存在一个状态分布向量，使得该分布向量与转移概率无关，并且在经过足够长时间的转移后，状态分布保持不变，则称该分布向量为平稳分布。

定理：有限状态马尔可夫链是收敛的，当且仅当它是遍历的、不可约的，并且存在唯一的平稳分布。

二、连续时间马尔可夫链收敛性准则对于连续时间马尔可夫链，其状态变化是连续的。

收敛性准则告诉我们何时该过程的状态转移概率会趋于稳定。

1. 非爆发性：如果连续时间马尔可夫链从任意状态出发，经过有限时间可以返回该状态的概率为1，则称该马尔可夫链是非爆发的。

2. 非周期性：如果连续时间马尔可夫链不存在周期，即不存在一个正整数k，使得从任意状态出发，经过k个时间单位返回原来的状态的概率为1，则称该马尔可夫链是非周期的。

3. 平稳速率：对于连续时间马尔可夫链的平稳分布，若其达到平稳状态的速度快于马尔可夫链从初始状态到达其他状态的速度，则该平稳速率满足条件。

定理：连续时间马尔可夫链是收敛的，当且仅当它是非爆发的、非周期的，并且存在平稳分布。

三、其他收敛性准则除了上述几个常用的收敛性准则外，还存在其他判断马尔可夫过程收敛性的方法。

马尔可夫过程与泊松过程

P{X mk aimk |X m aim , X m1 aim1 ,, X1 ai1 }
P{Xmk aimk |Xm aim }
6.1 马尔可夫链
一、定义及一般特性典型马尔可夫链
一维随机游动
4 3 2 1 0
Xn
+ + + +
1 p
0
p
x
+
+
1
T
T P (1)p(1) p(1) , p(1) p1 , p2 , , pN 中取N-1个方程在方程
11 p1 21 p2 N 1 pN p1 12 p1 22 p2 N 2 pN p2 1N p1 2 N p2 NN pN pN
当随机过程在时刻 t i 所处的状态已知时，过程在时
刻 t (t ti ) 所处的状态仅与过程在 t i 时刻的状态有关，而与过程在 t i 时刻以前所处的状态无关。
P 将来现在，过去 =P 将来现在

பைடு நூலகம்

马尔可夫过程
马尔可夫过程分类：
1.马尔可夫链时间离散，状态离散； 2.离散马尔可夫过程时间连续，状态离散； 3.马尔可夫序列
四、状态分类
3、常返态和滑过态（非常返态）
定义： fij (n) P xn j; xm j, m 1,2,..., n 1| x0 i
自状态i出发，在时刻n首次到达状态j的概率
很显然，
fij (1) P x1 j | x0 i Pij fij () P xn j; 对一切n 1| x0 i
p1 p2 pN 1