非齐次隐马尔可夫模型随机变换的若干强极限定理

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【国家自然科学基金】_非齐次马氏链_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

【国家自然科学基金】_非齐次马氏链_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 随机转移概率 非齐次马氏链 调和平均 树 几何平均 二重非齐次马氏链 随机路径条件概率 路径过程 绝对平均收敛 相对熵率 状态出现频率 树指标 有限非齐次马氏链
推荐指数 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 转移矩阵 强大数定律 马氏链 鞅 非齐次马氏链 随机组列 遍历性 遍历 状态频率 极限定理 强极限定理 广义随机选择 公平赌博 三重循环马氏链 一致收敛性 m阶非齐次马氏链 m元序组
209 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
科研热词 推荐指数 非齐次马氏链 2 强遍历 2 强大数定律 2 马氏链 1 随机转移概率 1 转移概率密度 1 调和平均 1 绝对平均收敛 1 熵密度 1 渐近均分割性 1 期望平均费用 1 有限非齐次马氏链 1 时间离散状态连续非齐次马氏链 1 散度 1 平均随机条件熵 1 一致可积 1 m阶马氏链 1 m重非齐次马氏链 1 cesaro平均收敛:周期强遍历 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
科研热词 鞅 强极限定理 马氏链 隐马尔科夫模型 隐马尔可夫模型 隐非齐次马尔可夫模型 随机逼近定理 随机选择 随机过程 随机极限对数似然比 随机条件熵 随机序列 状态序偶出现频率 熵率 树 机控制序列. 有限非齐次马氏链 收敛速度 强大数定理 强大数定律 小偏差定理 大偏差 二重马氏分布 二重非齐次马氏链 shannon-mcmillan定理 m阶非齐次马氏链

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

摘 要 : 假 定 隐 藏 的 马 氏链 为 非 齐 次且 从 隐 藏链 到 观 测链 的 转 移 矩 阵 列 也 与 时 刻 T有 关 的 情 况 下 , 一 类 在 在 / 对 发 音 过 程 中 常 用 的 隐 马 尔 可 夫 模 型进 行 研 究 . 类 模 型 的 主 要 特 点 是 观 测 链 不 仅 受 当 前 状 态 的 影 响 还 与 上 这
Jn 2 0 u ..0 8
文 章 编 号 :6 2 2 7 (0 8 0 —0 2 Байду номын сангаас0 17 — 4 7 2 0 )2 0 7 4

类 隐 非 齐 次 马 尔 可 夫 模 型 的 强 极 限 定 理
天 、 吴 小 J太
( 徽 工 程 科 技 学 院 应 用 数 理 系 . 徽 芜 湖 2 1 0 ) 安 安 4 0 0
J )= b.i Z , J∈ S, , ; ) , ( , Z∈ T.
() 1
则 ( Y , 0 为 一类 隐 马尔可 夫模 型 引, 由隐藏链 到观 测链 的转 移概 率 P( Z X 一 iX X , n ) 记 Y = I , =
如 ( ) 义 的隐 马 尔 可夫 模 型 主要用 于发 音过 程 的研 究 , 的 主要 特 点是 观测 链 不 仅 受 当前 状 态 的 1定 它 影 响还 与上 一 时刻状 态 有关 . 假定 { , 0 为非 齐次 马 氏链 且 b( ; ,) ,有 关 时 , X n ) j Z 与 z ; 将此 时 的模 型称 为隐非 齐 次马 尔可 夫模 型. 文先 给 出该模 型 的强极 限定律 , 后得 出状态 出现频 率 的强极 限定 理 . 本 然
1 预 备 知 识
引理 1 设 ( X—Y , 0 n )是如 ( ) 1 定义 的 隐非齐 次马 尔可 夫模 型 , 对 V五 ∈ S, ∈ T, t 则 0

马尔可夫链

马尔可夫链

(3) P( n) P P( n1) (4) P( n) P n
初始概率和绝对概率
初始概率: 绝对概率:
p j (n) P{X n j}, ( j I )
p j P{X 0 j}, ( j I )
初始分布:
{ p j } { p j , j I}
绝对分布:
(第七章)马尔可夫链
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 遍历性与平稳分布
马尔可夫过程的四种类型

马尔可夫链

时间、状态都离散 时间离散、状态连续

马尔可夫序列


纯不连续马尔可夫过程

时间连续、状态离散
时间、状态都连续

连续马尔可夫过程(或扩散过程)

(3)函数表达式
[例3] 设 { Xn , nT } 是一个马尔可夫链,其状态
空间 I = {a, b, c},转移矩阵为
1 / 2 1 / 4 1 / 4 P 2 / 3 0 1 / 3 3 / 5 2 / 5 0
求: (1) P{ X 1 b, X 2 c, X 3 a, X 4 c X 0 c};
一步转移概率矩阵
p11 P p21 p12 p22 p1n p2 n
性质: (1) pij 0 , i, j I
(2)
p
jI
ij
1, i I
(随机矩阵)
n 步转移概率
[定义] 称条件概率
( n) pij P{X mn j X m i}, (i, j I , m 0, n 1)
( n) n 0, 0 l < n 和 i , j I ,n 步转移概率 pij 具有下 列性质:

markov模型

markov模型
n
P X k i | } 条件概率 分布 P{ X 0k iX k 1 和ik 1 P{ X n j | X n 1 i} 确定. P X 0 i0,X 1 i1, ,X k 2 ik 2 马氏性
P X k 1 ik 1 | X 0 i0, ,X k 2 ik 2 P X k ik |X k 1 ik 1
P X 0 i0 P X 1 i1 | X 0 i0 P X k ik |X k 1 ik 1
定义1 设 { X n,n 0} 是马尔可夫链,记
pij (n) P{X n 1 j | X n i}
称 pij 为马尔可夫链 {X n,n 0} 在时刻 n 时的一步转 移概率。 当 i,n 固定时,一步转移概率 pij (n) 实质上就是

4. Markov数学模型可行性
世界上的一切事物都在随时间而变化,譬如某一地区 气候指标气温和湿度的变化;体血液循环,心脏搏动每 次的血压与排血量;神经细胞兴奋或抑制的传递;生物 世代交替过程中遗传性状的表现……所有变化着的事物表 现状态可能是数值的、非数值的、连续的、离散的。在 这种情况下,我们需建立一种研究的是一类重要的随机 过程,研究对象的状 态s(t)是不确定的,它可能 取K种 状态si(i=1,…,k)之一,有时甚至可取无穷多种状态的模 型,而这种模型就是Markov数学模型。在建模时,时间 变量也被离散化,我们希望通过建立两个相邻时刻研究 对象取各种状态的概率之间的联系来研究其变化规律, 故马氏链研究的也是一类状态转移问题。
P X 0 ii0,X 1 X, ,|XX1 iik 1 P X 马氏性 i P X 0 0 P i1 1 i1 k 0 0 k ik |X k 1 k 1 P X k ik |X 0 i0,X 1 i1, ,X k 1 ik 1 P X 0 i0,X 1 {, ,X k1 0}ik 1 即马尔可夫链 i1 X , n 的有限维分布完全由初始

马尔可夫随机场(MarkovRandomField)与马尔可夫链

马尔可夫随机场(MarkovRandomField)与马尔可夫链

马尔可夫随机场(MarkovRandomField)与马尔可夫链马尔可夫随机场(Markov Random Field)与马尔可夫链2016年09⽉26⽇ 13:40:23阅读数:61301.什么是随机过程?在当代科学与社会的⼴阔天地⾥,⼈们都可以看到⼀种叫作随机过程的数学模型:从银河亮度的起伏到星系空间的物质分布、从分⼦的布朗运动到原⼦的蜕变过程,从化学反应动⼒学到电话通讯理论、从谣⾔的传播到传染病的流⾏、从市场预测到密码破译,随机过程理论及其应⽤⼏乎⽆所不在。

⼈类历史上第⼀个从理论上提出并加以研究的过程模型是马尔科夫链,它是马尔科夫对概率论乃⾄⼈类思想发展作出的⼜⼀伟⼤贡献。

2.什么是马尔科夫随机过程和马尔科夫链马尔科夫过程,是指下⼀个时间点的指只与当前值有关系,与以前没有关系,即未来决定于现在⽽不是过去。

⽤⼀个通俗的⽐喻来形容,⼀只被切除了⼤脑的⽩⿏在若⼲个洞⽳间的蹿动就构成⼀个马尔科夫链。

因为这只⽩⿏已没有了记忆,瞬间⽽⽣的念头决定了它从⼀个洞⽳蹿到另⼀个洞⽳;当其所在位置确定时,它下⼀步蹿往何处与它以往经过的路径⽆关。

这⼀模型的哲学意义是⼗分明显的,⽤前苏联数学家⾟钦(1894-1959〕的话来说,就是承认客观世界中有这样⼀种现象,其未来由现在决定的程度,使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。

这种在已知 “现在”的条件下,“未来”与“过去”彼此独⽴的特性就被称为马尔科夫性,具有这种性质的随机过程就叫做马尔科夫过程,其最原始的模型就是马尔科夫链。

换个说法:马尔科夫随机过程是⼀类随机过程马尔科夫随机过程是⼀类随机过程。

它的原始模型马尔可夫链,由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。

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 ) 。

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。

马尔可夫性质

马尔可夫性质

泊松过程与排队论应用
01
泊松过程在排队论中的角色
泊松过程是一种重要的随机过程,在排队论中广泛应用于描述顾客到达
的规律。
02
排队系统的性能指标
排队系统的性能指标包括平均队长、平均等待时间、系统利用率等,这
些指标可以通过泊松过程和其他随机过程进行建模和分析。
03
排队论在实际应用中的价值
排队论在实际应用中具有广泛的价值,如电信网络中的呼叫中心、交通
03
序列生成与预测
利用马尔可夫模型对序列数据的建模 能力,结合深度学习等技术,可以实 现更加准确的序列生成和预测。
THANKS
感谢观看
稳态概率分布求解
对于非齐次、非遍历性马尔可夫模型,如何求解稳态概率分布是一 个重要的问题。
深度学习等新技术融合创新
01
深度学习与马尔可夫 模型融合
利用深度学习强大的特征提取和表示 学习能力,可以改进传统马尔可夫模 型的性能。
02
强化学习与马尔可夫 决策过程
将强化学习算法与马尔可夫决策过程 相结合,可以实现更加智能的决策和 控制。
马尔可夫性质
汇报人: 2024-02-06
目录 CONTENTS
• 马尔可夫性质概述 • 马尔可夫链基本概念 • 马尔可夫性质在随机过程中应用 • 马尔可夫性质在信息科学中应用 • 马尔可夫性质在金融领域应用 • 马尔可夫性质挑战与未来发展
01
马尔可夫性质概述
CHAPTER
定义与基本思想
马尔可夫性质是指在给定现在状 态下,过去的信息与未来状态无 关,即未来只依赖于现在,而与
非线性、非高斯问题
复杂系统往往呈现出非线性和非 高斯特性,这使得基于线性高斯 假设的马尔可夫模型不再适用。

马尔可夫链模型

马尔可夫链模型

用 Matlab 计算如下: s0=[1/4 1/2 1/4]; P=[1/4 3/4 0;1/3 1/3 1/3;0 1/4 3/4]; S2=s0*P.^2=(0.0712 0.2118 0.1962) 稳态分布 T=(t1,t2,t3),TP=T,变换后 (P’-E)T’=0 T=(0.16 0.36 0.48) 附程序: liyiw.m
3 (1) (k ) ( n)
(
)
u j ≥ 0, j = 1, 2,L , n
∑u
i =1
n
i
ห้องสมุดไป่ตู้=1
定义 3:若方阵 P 的每行都为概率向量,则称此方阵为概率矩阵。 可以证明,如果矩阵 A 和 B 皆为概率矩阵,则 AB, Ak , B k 也都是概率矩阵(k 为正整数) 由所有一步转移概率组成的矩阵称为一步转移概率矩阵表示为:
2
马尔可夫链是参数离散、状态离散的最简单的马尔可夫过程。在马尔可夫链 X ( t ) , t ∈ T 中,一般取 参数空间 T = {0,1, 2, L} 。马尔可夫链的状态空间 E 的一般形式是 E = {0,1, 2,L} 。 1、马尔柯夫链定义: 一个随机序列 {X(t), t=1,2,3,…}取值于正整数空间 E={0,1,2,……},或者为 E 的子集, 如果有: P X ( tn ) = xn | X ( t1 ) = x1 , L X ( tn −1 ) = xn −1
( 0)
就可以用上式计算任意时段的状态概率 S
(k )

2、 吸收链 在马尔可夫链中,称 pij = 1 的状态 i,j 为吸收状态。如果一个马尔可夫链中至少包含一个吸收状态,并 且从每一个非吸收状态出发,都可以到达某个吸收状态,那么这个马尔可夫链称为吸收链。 含有 m 个吸收状态和(n-m)个非吸收状态的吸收链,其转移矩阵的标准形式为

关于极限limn→∞11nn存在的三种证明方法

关于极限limn→∞11nn存在的三种证明方法

E 证法一
由数字归纳法容易证得 O 引理 E 设实数 \ 则有 _‘" > R为正整数 >
R b " c K "F \ N a "F R \
K " N "
R R CD
下面利用引理 "证明[ ] Y \ R 因为 \ R F" \ R 而由 ‘
P Q " [S"F RT]递增且有上界>从而证明5 S F RT 是存在的U " "F " " RF " S T Y "F RF "‘ Y b " K RF " Nc " S T S"F RT
# "
"# # ! * !’ # + , + (!" #
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0
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02是递增的 3 # : # 也是递增的 即7 同理容易证明 # 从而可得 + 6 ’, + < + (+ # 9是递减的 * 5 ! # 5 1/ !02 8/ ; !0
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第3讲 信源模型

第3讲 信源模型

第3讲 信源模型信源(information source ),也称消息源,是通信系统中发送消息的一方。

信源所产生或者输出的消息(message )是一个符号序列。

任何产生符号序列的事物都可视为信源。

报社、广播电台是信源;一个的人表情、行为是信源;我们所说的汉语是一个信源;一本英文小说也构成一个信源;水面波纹、天空的云等等万事万物都是信源,都在传递着各自的信息。

这一讲我们介绍离散信源的几种基本的和常用的模型。

1. 随机过程随机过程是一个带时间参数的随机变量,其取值的统计特性可随时间不断变化,用以机变量描述状态不断变化的物理系统或者随机现象。

定义1.1 随机过程是定义在同一个样本空间上一族随机变量{(),}X t t T ∈,其中t 为时间参数,T 是参数集合。

对于任何t T ∈,随机变量()X t 的值称为随机过程在时刻t 的状态。

为表达方便,可将随机过程{(),}X t t T ∈简记为()X X t 或。

定义 1.2 当随机过程的参数集合为实数区间(,)[0,)-∞∞∞或者时,该随机过程称为时间连续的。

当随机过程的参数集合为整数集或者非负整数集时,该随机过程称为时间离散的。

时间离散的随机过程称为随机序列。

若X 为随机序列,则X 在时刻t 的状态X(t)一般记为X n 。

实例:热噪声电压的样本函数这里我们主要学习关于随机序列的基本概念和性质,随机过程的更多知识在后面需要的地方再作介绍。

随机序列的概率分布:随机序列的统计特性用其中各随机变量的概率分布和联合概率分布进行描述。

一维分布:对于()Pr{}t t p x X x ==这是随机序列在时刻t 处于状态x 的概率。

二维分布:对于任何状态1x 与2x ,随机序列从t 时刻开始所经历的状态序列为12x x 的概率记为12112112()Pr{}Pr{,}t t t t t p x x X X x x X x X x ++=====则函数t p 称为该随机序列在t 时刻的二维分布。

马尔可夫链模型

马尔可夫链模型

马尔可夫链在自然界与社会现象中,许多随机现象遵循下列演变规律,已知某个系统(或过程)在时刻0t t =所处的状态,与该系统(或过程)在时刻0t t >所处的状态与时刻0t t <所处的状态无关。

例如,微分方程的初值问题描述的物理系统属于这类随机性现象。

随机现象具有的这种特性称为无后效性(随机过程的无后效性),无后效性的直观含义:已知“现在”,“将来”和“过去”无关。

在贝努利过程(){},1X n n ≥中,设()X n 表示第n 次掷一颗骰子时出现的点数,易见,今后出现的点数与过去出现的点数无关。

在维纳过程(){},0X t t ≥中,设()X t 表示花粉在水面上作布朗运动时所处的位置,易见,已知花粉目前所处的位置,花粉将来的位置与过去的位置无关。

在泊松过程(){,0}N t t ≥中,设()N t 表示时间段[0,]t 内进入某商店的顾客数。

易见,已知时间段0[0,]t 内进入商店的顾客数()0N t ,在时间段()0[0,]t t t >内进入商店的顾客数()N t 等于()0N t 加上在时间段0(,]t t 内进入商店的顾客数()()0N t N t -,而与时刻0t 前进入商店的顾客无关。

一、马尔可夫过程定义:给定随机过程(){},X t t T ∈。

如果对任意正整数3n ≥,任意的12,,1,,n i t t t t T i n <<<∈=,任意的11,,,n x x S -∈S 是()X t 的状态空间,总有()()()1111|,n n n n P X x X t x X t x --≤==()()11|,n n n n n P X x X t x x R --=≤=∈ 则称(){},X t t T ∈为马尔可夫过程。

在这个定义中,如果把时刻1n t -看作“现在”,时刻n t 是“将来”,时刻12,,n t t -是“过去”。

马尔可夫过程要求:已知现在的状态()11n n X t x --=,过程将来的状态()n X t 与过程过去的状态()()1122,,n n X t x X t x --==无关。

概率统计基础

概率统计基础
1.方差分析的假设条件包括:数据呈正态分布、各组方差相等 、样本独立随机抽取。 2.如果假设条件不满足,可能会导致结果不准确或误导性结论 。 3.在进行方差分析前,需要对数据进行检验以确保满足假设条 件。
方差分析与回归分析
▪ 单因素方差分析
1.单因素方差分析用于比较一个因素多个水平下的均值差异。 2.通过计算F值和P值,可以判断不同组别之间是否存在显著性 差异。 3.如果存在显著性差异,需要进一步进行多重比较以确定具体 哪些组别之间存在差异。
▪ 多维随机变量的条件概率密度函数
1.条件概率密度函数:在已知部分随机变量取值的情况下,描 述剩余随机变量取值的概率密度分布情况的函数。 2.条件概率密度函数的计算:通过联合概率密度函数与边缘概 率密度函数的比值得到。
多维随机变量及其分布
▪ 多维随机变量的独立性
1.独立性:如果多维随机变量的联合概率密度函数等于各随机 变量边缘概率密度函数的乘积,则称这些随机变量相互独立。 2.判断独立性的方法:通过联合概率密度函数与边缘概率密度 函数的比值是否等于1来判断。
▪ 保险精算
1.利用概率模型评估风险:保险精算师使用概率模型来评估潜 在的风险,并据此设定保费价格和确定赔付金额。 2.预测损失:通过概率模型,精算师可以预测未来的损失金额 ,从而确保保险公司的财务稳定性。
▪ 金融衍生品定价
1.随机过程:金融衍生品的价格变动可以通过概率模型,如随 机过程,来进行模拟和预测。 2.风险中性概率:在衍生品定价中,利用风险中性概率可以帮 助我们确定衍生品的公平价格。
概率统计基础
多维随机变量及其分布
多维随机变量及其分布
▪ 多维随机变量及其分布定义
1.多维随机变量:在一个随机试验中,如果每个可能的结果可 以用多个数值来表示,这些数值构成的向量就称为多维随机变 量。 2.分布函数:用来描述多维随机变量的概率分布情况的函数, 给出任意取值范围内的概率。

形象透彻理解马尔可夫链

形象透彻理解马尔可夫链

形象透彻理解马尔可夫链让我们再次强调马尔可夫链在处理随机动⼒学时对问题建模的强⼤作⽤,被⽤于各种领域,例如排队理论,优化电信⽹络的性能;统计信息,众所周知的'马尔可夫链蒙特卡罗';⽣物学,⽣物种群进化的建模;计算机科学,隐马尔可夫模型是信息论和语⾳识别等领域的重要⼯具。

1998年,Lawrence Page、Sergey Brin、Rajeev Motwani和Terry Winograd共同发表了⼀篇名为《PageRank引⽤排⾏:给⽹络带来秩序》的⽂章。

他们在这篇⽂章中从⾕歌的成⽴之初介绍了现在著名的PageRank算法。

⼆⼗多年后,⾕歌已经成为⼀个巨⼈,即使算法已经发展很多,PageRank仍然是⾕歌排名算法的'象征'。

从理论的⾓度来看,值得注意的是,对该算法的⼀种常见解释是依赖于马尔可夫链的简单且基本的数学概念。

我们将在本⽂中看到马尔可夫链是⽤于随机建模的强⼤⼯具,它对任何数据科学家都是有⽤的。

什么是马尔可夫链?随机变量和随机过程⾸先,在⾮数学术语中,随机变量 X是⼀个变量,其值被定义为随机现象的结果。

该结果可以是⼀个数字(或'类数',包括向量)或不是。

例如,我们可以将随机变量定义为掷骰⼦的结果(数字)以及投掷硬币的输出(不是数字,除⾮您指定,例如,0为正⾯,1为反⾯)。

还要注意,随机变量的可能结果的空间可以是离散,也可以是连续的:例如,例如,正态随机变量是连续的,⽽⾮随机变量是离散的。

然后我们可以定义⼀个随机过程(也称为随机过程)作为由集合T索引的随机变量的集合,其通常表⽰不同的时间瞬间。

两种最常见的情况是:T是⾃然数集(离散时间随机过程)或T是实数集(连续时间随机过程)。

例如,每天翻转硬币定义了离散时间随机过程,⽽股票市场期权价格连续变化定义⼀个连续的时间随机过程。

不同时刻的随机变量可以相互独⽴(硬币翻转⽰例)或以某种⽅式依存(股票价格⽰例),也可以具有连续或离散的状态空间(每个时刻可能结果的空间)。

隐马尔可夫模型数学公式

隐马尔可夫模型数学公式

隐马尔可夫模型数学公式
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种统计模型,用
于描述一个隐藏的马尔可夫链的状态序列,该状态序列与可观测的输出序列相关联。

其数学公式可以表示为:
P(X,Y)=P(X1,Y1)P(X2,Y2)⋯P(XN,YN)P(X,Y) = P(X_1,Y_1)P(X_2,Y_2)\dots P(X_N,Y_N)P(X,Y)=P(X1,Y1)P(X2,Y2)⋯P(XN,YN)
其中,
X 表示可观测的状态序列,可以表示为一个离散随机变量序列
X1,X2,…,XN 。

Y 表示隐藏的状态序列,可以表示为一个离散随机变量序列Y1,Y2,…,YN 。

P(Xi,Yi) 表示在时刻 i ,状态为 Xi ,且输出为 Yi 的概率。

在隐马尔可夫模型中,隐藏的状态是不可观测的,只能通过可观测的状态序列来推断隐藏状态序列。

因此,隐马尔可夫模型可以用于解决许多实际问题,如语音识别、手写识别、自然语言处理等领域。

马尔可夫链收敛分析

马尔可夫链收敛分析
马尔可夫链收敛分析
目录
• 引言 • 马尔可夫链的收敛性 • 马尔可夫链的收敛定理 • 马尔可夫链的应用 • 马尔可夫链的扩展 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
马尔可夫链是一种随机过程,其中未来的状态只依赖于当前 的状态,而与过去的状态无关。这种性质使得马尔可夫链在 许多领域都有广泛的应用,如自然语言处理、机器学习、统 计学等。
状态转移矩阵的收敛性
状态转移矩阵的收敛性是指随着时间 的推移,状态转移矩阵的极限行为。
判断状态转移矩阵是否收敛的一种常用方法 是计算其极限矩阵,如果极限矩阵的所有元 素都是非零的,那么状态转移矩阵就是收敛 的。
如果状态转移矩阵是收敛的,那么随 着时间的推移,马尔可夫链的状态分 布会趋于稳定。
收敛速度与稳定性
机器学习优化
在机器学习中,马尔可夫链常用于优化神经网络的权重和结构,通过不断迭代更新网络参数以最小化 损失函数。
在自然语言处理中的应用
文本生成
语义分析
马尔可夫链模型被用于生成自然语言文本, 如新闻、小说等,通过模拟文本的生成过程。
马尔可夫链在语义分析中用于表示词义之间 的关系,以及进行词义消歧和语义角色标注 等任务。
定义
非齐次马尔可夫链是指状态转移概率与当前时间有关。
性质
非齐次马尔可夫链的状态转移概率随时间变化,因此 其状态分布不具有平稳性。
应用
在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域有广 泛应用,如隐马尔可夫模型、条件随机场等。
马尔可夫链蒙特卡洛方法
定义
马尔可夫链蒙特卡洛方法是一种基于马尔可夫链的随机抽样方法, 用于估计数学、物理和工程领域中的复杂系统的性质。
在实际应用中,我们常常需要了解马尔可夫链的收敛性质, 即随着时间的推移,马尔可夫链的状态分布是否会趋于稳定 。

3.2 马尔可夫预测模型

3.2  马尔可夫预测模型


pij1 p j1 j2 p jk j
。n步转移概率矩阵 P( n ) 与一步转移概率矩阵P的关
系为 P( n ) Pn 。
定义3.2.2 马尔可夫链 X T {X n , n 0,1,2,} ,初始时刻
取各状态的概率 P{ X 0 i} pi , i I .称为 X T 的初始概
其中状态空间为 I ={0,1,2,} ,若对任意的正整数
ti ti 1 ( i 0,1, 2,,k 1 ) k,任意 ti T ,
及任意非负整数 i0 , i1 , , ik 1 ,
有 P{X t
k 1
ik 1 | X t0 i0 , X t1 i1 ,, X tk ik } P{ X tk 1 ik 1 | X tk ik }
条件概率称为在时刻n系统从状态i经过k步转移到状态j的k步转移概率记为一般地转移概率不仅与状态i和j有关而且与时刻n有关当与n无关时表明马尔可nknpxjxikijnknpnpxjxiijikijpnkijpn夫链具有平稳的转移概率此时称马尔可夫链为时间齐次的马尔可夫链并把记为
数学模型
安徽大学数学科学学院 周礼刚 lg_zhou@
3.2 马尔可夫预测模型
马尔可夫(Markov)链模型是1906年由俄国
数学家Markov对其研究而命名的,后来
Kolmogorrov、Feller、Doob等数学家对其进行了
进一步的研究与发展。马尔可夫链的定义如下:
T {0,1, 2,} 定义3.2.1 设有随机过程 X T { X T , t T },
i 0
,满足条件 ( j) 0
的惟一解,即该有限状态空间的马尔可夫链平稳分布 存在且惟一。

隐马尔可夫模型三个基本问题及算法

隐马尔可夫模型三个基本问题及算法

隐马尔可夫模型三个基本问题及算法隐马尔可夫模型(Hien Markov Model, HMM)是一种用于建模具有隐藏状态和可观测状态序列的概率模型。

它在语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域广泛应用,并且在机器学习和模式识别领域有着重要的地位。

隐马尔可夫模型有三个基本问题,分别是状态序列概率计算问题、参数学习问题和预测问题。

一、状态序列概率计算问题在隐马尔可夫模型中,给定模型参数和观测序列,计算观测序列出现的概率是一个关键问题。

这个问题通常由前向算法和后向算法来解决。

具体来说,前向算法用于计算给定观测序列下特定状态出现的概率,而后向算法则用于计算给定观测序列下前面状态的概率。

这两个算法相互协作,可以高效地解决状态序列概率计算问题。

二、参数学习问题参数学习问题是指在给定观测序列和状态序列的情况下,估计隐马尔可夫模型的参数。

通常采用的算法是Baum-Welch算法,它是一种迭代算法,通过不断更新模型参数来使观测序列出现的概率最大化。

这个问题的解决对于模型的训练和优化非常重要。

三、预测问题预测问题是指在给定观测序列和模型参数的情况下,求解最可能的状态序列。

这个问题通常由维特比算法来解决,它通过动态规划的方式来找到最可能的状态序列,并且在很多实际应用中都有着重要的作用。

以上就是隐马尔可夫模型的三个基本问题及相应的算法解决方法。

在实际应用中,隐马尔可夫模型可以用于许多领域,比如语音识别中的语音建模、自然语言处理中的词性标注和信息抽取、生物信息学中的基因预测等。

隐马尔可夫模型的强大表达能力和灵活性使得它成为了一个非常有价值的模型工具。

在撰写这篇文章的过程中,我对隐马尔可夫模型的三个基本问题有了更深入的理解。

通过对状态序列概率计算问题、参数学习问题和预测问题的深入探讨,我认识到隐马尔可夫模型在实际应用中的重要性和广泛适用性。

隐马尔可夫模型的算法解决了许多实际问题,并且在相关领域有着重要的意义。

隐马尔可夫模型是一种强大的概率模型,它的三个基本问题和相应的算法为实际应用提供了重要支持。

几种随机微分方程数值方法与数值模拟(李炜)

几种随机微分方程数值方法与数值模拟(李炜)
武汉理工大学硕士学位论文摘要随机微分方程的理论广泛应用于经济生物物理自动化等领域然而在很长一段时间里由于缺乏有效的求解随机系统的数值方法以及足够强大的计算机计算能力在实际问题中以随机微分方程组为代表的描述物理现象的许多复杂的数学模型或者被束之高阁或者被迫通过忽略随机因素而简化均不能得到很好的应用
分类号 UDC
研究生签名:_____________日期:_________
关于论文使用授权的说明
本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保 留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部 分内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。
(保密的论文在解密后应遵守此规定)
研究生签名: ______________导师签名: _________________日期: _______摘 要
随机微分方程的理论广泛应用于经济、生物、物理、自动化等领域,然而在 很长一段时间里, 由于缺乏有效的求解随机系统的数值方法以及足够强大的计算 机计算能力,在实际问题中,以随机微分方程(组)为代表的描述物理现象的许多 复杂的数学模型或者被束之高阁,或者被迫通过忽略随机因素而简化,均不能得 到很好的应用。可喜的是近十年来,在随机微分方程数值解方面已取得了一些成 就,这意味着由某些随机微分方程描述的数学模型可以借助于计算机进行研究。 本文首先介绍了随机微分方程的背景知识及其理论解的重要性质。 其中通过 随机积分导出了 Ito 型和 Stratonovich 型两种重要形式的随机微分方程,并给出 了计算随机积分期望的相关引理;介绍了随机微分方程强解的存在唯一性定理, 对于线性随机微分方程, 给出了解的解析表达式; 推导了解的随机 Taylor 展开式。 由于随机系统的复杂性,一般情况很难得到方程理论解的解析表达式。这样 一来,数值方法的构造显得尤为重要。现在对随机微分方程数值解的研究还处在 初级阶段。 为了构造有效的数值方法, 首先要考虑到数值方法的收敛性和稳定性。 本文介绍了随机微分方程理论解的随机渐进稳定性和均方(MS)稳定性, 同时介绍 了数值解的 MS-稳定性和 T-稳定性。 在主体部分, 本文分别通过直接截断随机 Taylor 展开式和比较理论解与随机 Runge-Kutta 格式的 Taylor 展开式的方法分别得到了数值求解随机微分方程的 Taylor 方法和 Runge-Kutta 方法,并对具体方法进行了 MS-稳定性分析,对实际 算例进行了数值模拟。 其中显式 Euler-Mayaruma 方法和 Milstein 方法是求解 Ito 型随机微分方程的 基本方法。本文在此基础上介绍了相应的半隐式 Euler-Mayaruma 方法、Milstein 方法和隐式 Euler-Taylor 方法、Milstein 方法,并通过截断随机 Taylor 展开式的 方式推导了 1.5 阶 Taylor 方法。 在推导具体的 Runge-Kutta 方法时,本文首先介绍了 Runge-Kutta 方法在常 微分方程中的应用,形式上类比得到了随机 Runge-Kutta 方法。通过应用有根树 理论简化了 Runge-Kutta 格式的 Taylor 展开式,应用阶条件构造了 3 级显式(M2) 和 3 级半隐式(SIM1)两个具体的 Runge-Kutta 格式。 稳定性分析表明各种数值方法的隐式格式稳定性优于相应的显式格式和半 隐式格式。数值模拟表明新格式 M2 和 SIM1 与经典的 Runge-Kutta 格式(如 4 级 显式(M3)和 2 级对角隐式(DIM1))一样具有较高的数值精度。 关键词: 随机微分方程;收敛性;稳定性;Taylor 方法;Runge-Kutta 方法

5隐马尔可夫模型简介

5隐马尔可夫模型简介

算法
评估问题:向前算法
定义向前变量 采用动态规划算法,复杂度O(N2T)
解码问题:韦特比(Viterbi)算法
采用动态规划算法,复杂度O(N2T)
学习问题:向前向后算法
EM算法的一个特例,带隐变量的最大似然估计
算法:向前算法(一)
P (O | λ ) = ∑ P (O, X | λ ) = ∑ P ( X | λ ) P (O | X , λ )
隐马尔可夫模型简介
X1 X2 ………… XT
O1
O2
…………
OT
刘群 2001-6-11
假设
对于一个随机事件,有一个观察值序列:O1,...,OT 该事件隐含着一个状态序列:X1,...,XT 假设1:马尔可夫假设(状态构成一阶马尔可夫链) p(Xi|Xi-1…X1) = p(Xi|Xi-1) 假设2:不动性假设(状态与具体时间无关) p(Xi+1|Xi) = p(Xj+1|Xj),对任意i,j成立 假设3:输出独立性假设(输出仅与当前状态有关) p(O1,...,OT | X1,...,XT) = Π p(Ot | Xt)
资源
Rabiner, L. R., A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, Proceedings of the IEEE, vol. 77, no. 2, Feb. 1989, pgs 257 - 285. There is a lot of notation but verbose explanations accompany. 翁富良,王野翊,计算语言学导论,中国社会科学出版 社,1998 HTK:HMM Toolkit Hidden Markov Model (HMM) White Paper (GeneMatcher) ……

kolmogorov准则

kolmogorov准则

kolmogorov准则Kolmogorov准则是概率论中的一个重要定理,它与从众原则和随机性有关。

本文将详细介绍这个准则,并对其数学原理和应用进行解释。

Kolmogorov准则是由俄罗斯数学家Andrei Kolmogorov在1933年提出的。

它可以用于判断随机数列的性质,特别是适用于二进制随机数列(由0和1组成的序列)的分析。

Kolmogorov准则可以用一句话来概括:任何非规则性在充分长的二进制序列中的出现都是几乎肯定的。

换句话说,如果一个长的二进制序列是随机的,那么在它的任何部分中,短的非规则性片段都不可能重复出现。

为了更好地理解Kolmogorov准则,我们需要先了解一下随机性和规则性的概念。

在概率论中,随机性指的是一个事件或序列的无规律性,无法通过确定性的方式预测。

而规则性则相反,指的是一个事件或序列的有规律性,可以通过一定的规则或模式进行预测。

Kolmogorov准则的数学表达如下:对于任意给定的正整数n,以及任意长度为n的二进制序列x,我们有以下结论:1.一个长度为n的随机序列所包含的任何长度为k的非规则性片段的出现频率是1/2^(k-1),其中1<=k<=n;随着k的增加,非规则性片段的出现频率逐渐减小。

2.随机序列的非规则性片段密度在无限长序列中趋于零,即随着序列的长度无限增加,非规则性片段的出现频率几乎为零。

这些结论意味着,对于一个长的随机序列来说,几乎不存在重复的非规则性片段。

而如果非规则性片段重复出现,则说明这个序列是具有规律性的,不是真正的随机序列。

Kolmogorov准则的应用范围非常广泛。

它不仅可以用于分析二进制序列的随机性,还可以用于密码学、信号处理、语言学等领域的研究。

在密码学中,Kolmogorov准则被用于评估随机数生成算法的质量和安全性。

在信号处理中,Kolmogorov准则可以用来检测信号中的噪声和干扰。

在语言学中,Kolmogorov准则被用于分析语言的语法和结构。

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xj
: 节点j的投入。 k j
:
节点j的度,则
x
j
,
k
是相对独立的随机变量
j

Exj EX, Ekj EK
且度为k的节点i的效用函数:
k (x,{x }j jNi ) jNi
(k
kj)x xj
2
x2
E k (x,{x j} jNi ) jNi
(k
Ekj )x Exj
2
x2
k(k E K )xEX x2
!
rd !
x
d l 1
( pl
x(l )) rl
2
x2
d
x(
l 1
pl x(l))k
2
x2
x :邻节点的投入,x(l) :邻节点中度为l 的投入,
一个投入组合
arg max x*
x*(k)
d k 1
,
如果x*
(k
)
k (x , x*),称x*是一NE(纳什均衡)。
xR

* k
k
(x*(k), x*),
u {ui (g)ui (gij),ijg ij ui (gij)ui (g),ijg
▪ 如果网络g的效用是所有网络(n个节点)中效用
最大的,则称g是有效的。
▪ (2)网络模型
aij : i与j之间相互影响系数
ij : i与j之间的影响随距离衰减的系数,ij (0,1)
cij:节点i为维持边ij所要支付的成本;
▪ 网络g称为是成对稳定的,如果g满足下列条件:
▪ 1)ij g ,则 ui (g -ij) ui (g) ,u j (g - ij) u j (g)
▪ 2) ij g, 如果, ui (g ij) > ui (g)
▪ 则必有 u j (g ij) < u j (g)
▪ 节点i从边ij上获得的效用值:
l 0
d
K :网络中一点,其任一邻 节点的度, E K l pl l 1
X :网络中一点,其任一邻节点的投入
d
EX pl x(l), x(l) : 度为l节点的投入 l 1
ij:网络中边 ij的权重。
aij :网络中相邻节点i与j之间的影响因子。
网络中一度为k节点i,其邻节点集Ni ,
j
Ni ,
2.Andrea Galeotti(2011)提出的复杂网络
博弈模型:
网络的度分布:
P
{p
k
}d k 0
,d:网络中节点最大度,
网络中一点的邻节点的度分布: P
{p
k
}d k 1
pk
kpk
d
lPl
k pk Zp
,ZP
d
lPl
l 1
l 1
Ni :节点i的邻节点集;
xi :节点i的投入(努力)
{xi,{x j } jNi }:节点i与其邻节点的投入组合。
参考文献
1.Matthew O.Jackson, ‘A Strategic Model of Social and Economic Networks.’ Journal of economic theory 71(1996):44-74
节点i的效用函数:
i (xi ,{x j } jNi
)
f
(xi ,{x j } jNi
)
c(xi )
xi
jNi
xj
2
xi2
Sk ={ r =( r1 , r2 …rd)∈(N {0}) d : d rl k} l 1
r Sk , Pk (r)
k! r1 !r2!
rd !
d l 1
节点i的效用函数:
ui
ad (i, j) cd(i),
jN ( g )\{i}
定理1:设aij 1, 对于齐次性连接网络
1)当C> n 2 2时,空网络g 是唯一有效的网络,
2
2)当
<C<
n
2
2
时,g
*
星形网络是唯一有效的
网络,
2
3)当C< - 2时,完全网络 g v是唯一有效的网络,
2
E
' k
( x,{x
}j jNi
)
k(k
E
K
)EX
x
E
' k
(
x,
x*
)
xx* (k )
0

定理3
网络的度分布P={pk}
k k
0
,
K表示网络中任一节点的
度,
▪ 1.若网络是ER随机图模型,则网络中存在唯一NE
当且仅当
EK 3 ( EK 2 )2,
EK EK
▪ 2.若网络是BA模型,则网络中不存在NE。
p rl l
一个度为k的节点的平均效用函数
k (x, x) pk (r) f [x, x(1) x(1) x(d) x(d )] c(x)
rSk
r1
rd
rSk
k! r1!r2!
rd !
d l1
rl
pl
x (x(1)) r1
(
x(d
))
rd
2
x2
k!
rSk
r1!r2
定﹥理p12,, 且网络这的N度E分满布足为下 P 列 pk性 dk0质,网: 络中存在唯一NE,当且仅当
zp
1)
>1
当且仅当
x*
(k)

x*
(k
1),
k*<
* k 1
2)
=1 当且仅当
x*(k)
x*(k
1),
* k
* k 1
3)
<1
当且仅当x * (k )

x*
(k
1),
* k

* k 1
定理2的证明方法:
Q (Q1, Q2,,Q1)
网络g中节点 i的效用函数。
ui
a d (i, j) ij ij
cij
jN(g)\{i}
jNi {g}
齐次性连接网络:对于任意i, j V,有 aij a, ij , cij c
,即各节点在效用上只与网络中与它连接的拓扑结构有关。
对于齐次性连接网络, d (i) : 节点i的度,
在NEx*处 k
x
(x, x*)
xx* (k )
0, (k
1,2
d)
d
pl (x*(1))l1 ,
l 1
由邻节点度分布得到生成函数,再利用不动点原理即可得解。
3.复杂网络博弈的一个推广模型。
网络的度分布
P
{p
k
}d k 0
网络中一点的邻节点的度分布
P
{pk
}d k 1
d
K :网络中任一节点的度, EK lpl
ij
▪ ij:网络中节点i与节点j之间的边;
gv {ij i, j v};
▪ N(g) {i j, ij g,} (即:非空节点集);
▪ Ni (g) { j ij g}(即:节点的邻节点集);
▪ d( i, j ) :网络g):网络g的总效用,U(g)= u( i g) iv
▪ 摘要:。 ▪ 1, 介绍经济网络博弈论模型; ▪ 2,阐述复杂网络的一种博弈论分析方法和结
果;
▪ 3,提出复杂网络博弈的新设想及推广结果。
▪ 1.Matthew O.Jackson(1996)建立的经 济网络博弈模型:
▪ (1)相关网络概念
▪ g:由n个节点(经济个体)组成的网络,网络 的节点集V={1,2…n};
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