周荫清随机过程理论 马尔可夫链
随机过程报告——马尔可夫链
马尔可夫链马尔可夫链是一种特殊的随机过程，最初由A.A .M arkov 所研究。
它的直观背景如下:设有一随机运动的系统E (例如运动着的质点等)，它可能处的状态记为,....E ,...,E ,E n 10总共有可数个或者有穷个。
这系统只可能在时刻t=1,2,…n,…上改变它的状态。
随着∑的运动进程，定义一列随机变量Xn,n=0,1, 2, ⋯其中Xn=k ，如在t=n 时，∑位于Ek 。
定义1.1 设有随机过程}{T n X n ∈，，若对任意的整数T n ∈和任意的,,...,110I i i i n ∈+条件概率满足}i {},...,i X i {1n 10001n 1n n n n n n i X X P i X X P ======++++ 则称}{T n X n ∈，为马尔可夫链，简称为马氏链。
实际中常常碰到具有下列性质的运动系统∑。
如果己知它在t=n 时的状态，则关于它在n 时以前所处的状态的补充知识，对预言∑在n 时以后所处的状态，不起任何作用。
或者说，在己知的“现在”的条件下， “将来”与“过去”是无关的。
这种性质，就是直观意义上的“马尔可夫性”，或者称为“无后效性”。
假设马尔可夫过程}{T n X n ∈，的参数集T 是离散时间集合，即T={0,1,2,…},其相应Xn 可能取值的全体组成的状态空间是离散状态空间I={1,2,..}。
定义1.2 条件概率}{P 1)(i X j X p n n n ij ===+称为马尔可夫链}{T n X n ∈，在时刻n 的一步转移矩阵，其中i ，j ∈I ，简称为转移概率。
一般地，转移概率)(P n ij 不仅与状态i,j 有关，而且与时刻n 有关。
当)(P n ij 不依赖于时刻n 时，表示马尔可夫链具有平稳转移概率。
若对任意的i ，j ∈I ，马尔可夫链Xn,n ∈T}的转移概率)(P n ij 与n 无关，则称马尔可夫链是齐次的。
随机过程与马尔可夫链
随机过程是概率论和数理统计中的重要概念之一，它用来描述随机现象随时间的演变过程。
其中，马尔可夫链是描述随机过程特性的重要工具之一。
随机过程的定义是：对于一组状态集合{X(t)|t≥0}，如果对于任意的n个时间点0≤t1<t2<…<tn，随机变量(X(t1), X(t2), …, X(tn))的条件分布只依赖于X(tn)，则称随机过程为马尔可夫过程。
简单来说，马尔可夫过程的特点是未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。
而马尔可夫链则是马尔可夫过程的特例，它的状态集合只有有限个或可数个。
马尔可夫链具有马尔可夫性质，即只与当前状态有关，与过去状态和未来状态都无关。
随机过程和马尔可夫链的研究在概率论和统计学中有着重要的应用。
首先，它们可以用来描述各种现实生活中的随机现象，如股市价格的涨跌、人口的增长等。
其次，它们可以被用于建立数学模型，对这些现象进行分析和预测。
例如，马尔可夫链可以用来建立天气预报模型，根据当前的天气状态（晴、阴、雨等）预测未来的天气状况。
此外，马尔可夫链还在自然语言处理、图像处理、机器学习等领域有着广泛的应用。
马尔可夫链具有很多重要的性质和特征。
首先，它具有马尔可夫性，即未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。
这一性质使得马尔可夫链具有简洁的数学形式和较强的可计算性。
其次，马尔可夫链具有平稳分布（或者说稳态分布）的概念。
如果马尔可夫链的转移矩阵稳定下来，且与初始状态无关，那么这个稳态分布就是平稳分布。
平稳分布具有许多重要的应用，例如在排队论中，可以通过平稳分布来求解系统的性能指标。
此外，马尔可夫链还具有遍历性，即从任意一个状态出发，最终都有可能到达任意一个状态。
这一特性使得马尔可夫链可以被用来模拟复杂的随机过程。
马尔可夫链有许多重要的应用。
其中之一是在马尔可夫链蒙特卡洛方法中的广泛应用。
蒙特卡洛方法是一种基于统计学的模拟方法，用于求解复杂的数学问题。
马尔可夫链蒙特卡洛方法利用了马尔可夫链的平稳分布特性，通过对状态空间进行遍历和抽样，从而利用样本估计目标问题的解。
随机过程中的马尔可夫链理论
随机过程中的马尔可夫链理论随机过程是概率论中的一个重要分支，研究时间上的变化不确定性。
马尔可夫链是随机过程中的一种特殊形式，它具有马尔可夫性质，即未来状态只依赖于当前状态，与过去状态无关。
在本文中，我们将深入探讨随机过程中的马尔可夫链理论。
一、马尔可夫链的定义马尔可夫链是一种离散随机过程，它由一系列的状态和状态转移概率组成。
设S={S1, S2, ...}为状态空间，P={Pij}为状态转移概率矩阵，其中Pij表示从状态Si到状态Sj的概率。
马尔可夫链满足以下两个条件：1) 转移概率只与当前状态有关；2) 对于任意状态Si，状态转移概率之和等于1。
二、马尔可夫链的性质1. 马尔可夫性质由定义可知，马尔可夫链具有马尔可夫性质，即未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。
这一性质使得马尔可夫链在建模和分析中具有较大的灵活性。
2. 随机游走马尔可夫链可以看作是一种随机游走的过程。
在状态空间S中，根据状态转移概率进行转移，从而实现状态之间的随机变动。
通过研究随机游走的路径和特性，可以揭示马尔可夫链的一些重要特性。
3. 平稳分布对于某些马尔可夫链，存在一个平稳分布使得在长时间模拟中，状态分布趋于稳定。
这一性质在实际应用中广泛使用，例如在排队论、金融风险管理等领域。
三、马尔可夫链的应用1. 自然语言处理马尔可夫链在自然语言处理中得到广泛应用，特别是在文本生成和语音识别方面。
通过学习语料库中的转移概率，可以生成新的语句或者识别语音中的词组。
2. 生物信息学在DNA和蛋白质序列的分析中，马尔可夫链可以用于模拟和预测相关的状态变化。
通过构建转移矩阵，可以研究序列中的概率事件和模式。
3. 市场分析马尔可夫链在市场分析中具有较大的潜力。
通过研究股票价格或者交易策略的状态转移，可以辅助投资决策和风险管理。
四、马尔可夫链的改进为了更好地描述现实世界中复杂的系统和过程，研究者们对传统的马尔可夫链进行了改进。
例如，高阶马尔可夫链能够捕捉更长期的状态依赖性；隐马尔可夫模型则能够处理观测序列的概率计算问题。
随机过程第四章马尔可夫链
0,
p(n) ij
1, i,
jI
jI
即P(n)也为随机矩阵.
当n
1时,
p (1) ij
pij
,
P (1)
P
当n
0时,规定pi(j0)
0 , i 1 , i
j j
13
4.1 马尔可夫链与转移概率
• 定理4.1 设{Xn, nT}为马尔可夫链, 则对任意 整数n0, 0l<n和i,jI, n步转移概率 p具i(jn) 有性
Ckx 0
pxqy ，
,
k ( j i)为偶数 k ( j i)为奇数
11
4.1 马尔可夫链与转移概率
例4.4 具有吸收壁和反射壁的随机游动状态空间 {1,2,3,4}, 1为吸收壁, 4为反射壁.
解：状态转移图
状态转移矩阵
1 3
1 0 0 0
1
1
3
1 1
3
1
1
1 1 1
1 3
1 3
2
P 3
5
4.1 马尔可夫链与转移概率
= =P{Xn=in|Xn-1=in-1}P{Xn-1=in-1 |Xn-2=in-2}
P{X1=i1|X0=i0}P{X0=i0} 马尔可夫链的统计特性完全由条件概率 P{Xn+1=in+1|Xn=in}确定。
6
4.1 马尔可夫链与转移概率
定义 称条件概率pij(n)= P{Xn+1=j|Xn=i} 为马尔 可夫链{Xn, nT}在时刻n的一步转移概率,简 称转移概率,其中i,jI.
P{X 0 i}P{X1 i1 | X 0 i} iI
P{X 2 i2 | X1 i1} P{X n in | X n1 in1}
马尔可夫链随机过程
马尔可夫链随机过程（Markov chain）是一种数学模型，用于描述具有马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫性质表示在给定当前状态下，未来状态的概率只与当前状态有关，而与过去的状态无关。
马尔可夫链由一组状态和状态转移概率组成。
每个状态表示系统可能处于的一种情况，状态转移概率表示从一个状态转移到另一个状态的概率。
马尔可夫链的数学描述如下：
状态空间：马尔可夫链中所有可能的状态的集合；
初始概率分布：描述系统初始状态的概率分布；
状态转移概率：描述从一个状态转移到另一个状态的概率分布；
转移矩阵：由状态转移概率组成的矩阵，用于表示状态之间的转移关系。
马尔可夫链可以用于模拟各种随机事件，例如天气预测、金融市场分析、蛋白质折叠等。
它在实际应用中有着广泛的应用，尤其在概率论、统计学和计算机科学领域。
通过分析马尔可夫链的状态转移概率，我们可以获得系统的稳定性、收敛性和平稳分布等重要特性。
此外，我们还可以利用马尔可夫链进行预测、推断和决策等任务。
总之，马尔可夫链随机过程是一种强大的数学工具，用于描述具有马尔可夫性质的随机系统。
它的简单性和广泛应用性使其成为概率模型、统计分析和计算机模拟中的重要组成部分。
随机过程课件-马尔可夫链
本课件将介绍随机过程中一种重要的模型——马尔可夫链。探讨马尔可夫链 的定义、特性、应用及改进方法，展望其未来发展。
什么是随机过程？
随机过程是一种数学模型，用于描述随机变量在时间上的演化。根据性质和分类不同，随机过程可分为多种类 型。
马尔可夫链的概念
定义
马尔可夫链是一种随机过程，具有马尔可夫性质，即未来状态仅与当前状态相关。
马尔可夫链的局限性和优缺点
马尔可夫链具有简单、易于实现的优点，但在某些情况下存在局限性。
马尔可夫链的未来发展方向
未来，马尔可夫链有望结合更多机器学习、深度学习技术，在更多领域得到应用和改进。
马尔可夫链的改进
局限性
马尔可夫链模型在某些情况下存 在局限性，如长期依赖性和大状 态空间问题。
改进方法
针对马尔可夫链的局限性，研究 者提出了多种改进方法，如隐马 尔可夫模型和条件随机场。
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程是对马尔可夫 链进行扩展，引入了决策和奖励 机制，用于解决决策问题。
总结与展望
马尔可夫链的平稳分布
平稳分布是马尔可夫链在长期 运行后，状态分布稳定的概率 分布。
马尔可夫链的应用
1
模拟系统
2
马尔可夫链在模拟系统中用于模拟随机
事件和状态转移，如队列模型和流程模
3
型。
自然语言处理
马尔可夫链在自然语言处理中用于语言 模型、文本生成和机器翻译等。
金融领域
马尔可夫链在金融领域中用于风险评估、 投资组合优化和市场分析等。
特性
马尔可夫链具有无记忆性、状态空间有限、状态转移概率固定等特性。
状态转移图
马尔可夫链可用状态转移图表示，展示各状态之间的转移概率。
马尔可夫链
马尔可夫过程一类随机过程。
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。
关于该过程的研究，1931年 A.H.柯尔莫哥洛夫在《概率论的解析方法》一文中首先将微分方程等分析的方法用于这类过程，奠定了马尔可夫过程的理论基础。
目录马尔可夫过程离散时间马尔可夫链连续时间马尔可夫链生灭过程一般马尔可夫过程强马尔可夫过程扩散过程编辑本段马尔可夫过程Markov process1951年前后，伊藤清建立的随机微分方程的理论，为马尔可夫过程的研究开辟了新的道路。
1954年前后，W.费勒将半群方法引入马尔可夫过程的研究。
流形上的马尔可夫过程、马尔可夫向量场等都是正待深入研究的领域。
类重要的随机过程，它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家Α.Α.马尔可夫于1907年提出。
人们在实际中常遇到具有下述特性的随机过程：在已知它目前的状态（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）。
这种已知“现在”的条件下，“将来”与“过去”独立的特性称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程叫做马尔可夫过程。
荷花池中一只青蛙的跳跃是马尔可夫过程的一个形象化的例子。
青蛙依照它瞬间或起的念头从一片荷叶上跳到另一片荷叶上，因为青蛙是没有记忆的，当现在所处的位置已知时，它下一步跳往何处和它以往走过的路径无关。
如果将荷叶编号并用X0,X1,X2，…分别表示青蛙最初处的荷叶号码及第一次、第二次、……跳跃后所处的荷叶号码，那么{Xn，n≥0} 就是马尔可夫过程。
液体中微粒所作的布朗运动，传染病受感染的人数，原子核中一自由电子在电子层中的跳跃，人口增长过程等等都可视为马尔可夫过程。
随机过程 马尔可夫链
随机过程马尔可夫链随机过程是研究随机事件在时间和空间上的变化规律的数学模型。
而马尔可夫链是随机过程的一种，它的特别之处在于，当前时刻的状态只与前一时刻的状态有关，而与其它时间的状态无关。
现在，让我们来详细了解一下随机过程与马尔可夫链。
一、随机过程随机过程实际上就是由一系列随机变量组成的，这些随机变量的取值是在某些规定的时间或空间上进行的。
它是一个随机事件的序列或集合，因此其本质是一种时间或空间上的随机演化。
二、马尔可夫链马尔可夫链是一种特殊的随机过程，其特征在于它只与其前一状态有关。
其实，马尔可夫链是一种转移概率的数学模型，它描绘了系统从一个状态到另一个状态的转移概率，而这些概率只与前一时刻的状态有关。
马尔可夫链的形式化描述就是一个状态空间和一个转移矩阵。
这里，状态空间可以是任意形式的集合，而转移矩阵则是一个矩阵，其每个元素表示从一个状态到另一个状态的概率。
三、马尔可夫链的性质马尔可夫链具有多种性质：1、马尔可夫性质：当前时刻的状态只与前一时刻的状态有关。
2、无记忆性质：其将来的状态与过去的状态无关。
3、多步转移概率：马尔可夫链具有的多步转移概率与初始状态无关。
4、周期性：若马尔可夫链从一个状态出发始终无法到达其它状态，可以说其为周期性的。
四、应用1、生物统计：马尔科夫链应用到多态遗传研究。
2、分子动力学：马尔可夫链应用到高分子链的构象和动力学研究。
3、自然语言处理：将一个英文句子转化为标签序列可以看做是一个马尔可夫链。
总之，随机过程和马尔可夫链是最基础的统计学习模型。
它们在多个领域都有广泛的应用，如金融、医学、工业等。
深刻了解它们的特性和应用将有助于我们更好地理解大量数据背后的规律。
随机过程中的马尔可夫链
随机过程中的马尔可夫链随机过程是描述随机演化的数学模型。
其中，马尔可夫链是一种广泛应用于许多领域的随机过程。
马尔可夫链具有马尔可夫性质，即未来的演化仅依赖于当前状态，而与历史状态无关。
本文将介绍马尔可夫链的基本概念和特性，并探讨其在不同领域中的应用。
一、马尔可夫链的定义马尔可夫链是一个离散状态的随机过程，其转移概率只与当前状态有关，与历史状态无关。
具体而言，设S为状态空间，P为状态转移概率矩阵，则对于任意的状态i和j，转移概率满足条件P(i, j) ≥ 0，且对于任意的i，ΣP(i, j) = 1。
二、马尔可夫链的特性1. 马尔可夫性质：马尔可夫链的核心特性是马尔可夫性质，即未来的状态只与当前状态有关。
这一性质使得马尔可夫链具有一种"无记忆"的特点，使得其在很多问题中提供了简化假设的可能。
2. 连通性：如果对于任意的状态i和j，存在一系列状态k1, k2, ..., kn，使得从状态i出发，通过这些状态最终能够到达状态j，则称该马尔可夫链是连通的。
3. 遍历性：如果从任意一个状态出发，经过有限步骤，能够回到该状态，则称该马尔可夫链是遍历的。
4. 非周期性：如果从任意一个状态出发，经过有限步骤，能够回到该状态的概率为1，则称该马尔可夫链是非周期的。
三、马尔可夫链的应用1. 自然语言处理：马尔可夫链被广泛应用于自然语言处理领域，用于语言模型的建模。
通过分析文本数据中的词语之间的转移概率，可以生成具有一定连贯性的文本。
2. 金融市场：马尔可夫链在金融市场中的应用较为广泛。
通过分析过去的市场数据，可以构建马尔可夫链模型，预测未来的市场状态，用于投资决策和风险管理。
3. 生物信息学：马尔可夫链在DNA序列分析和蛋白质结构预测等生物信息学问题中得到了应用。
通过建立马尔可夫链模型，可以推断基因序列中的隐藏状态和转移概率，进而揭示生物系统的运作机制。
4. 推荐系统：马尔可夫链在推荐系统中也有一定的应用。
随机过程中的马尔可夫链及传染病模型应用
随机过程中的马尔可夫链及传染病模型应用随机过程是研究一系列随机事件演变的数学模型，其中马尔可夫链是最常见的一种随机过程。
马尔可夫链的特点是状态转移只依赖于当前状态，与过去的状态无关。
在实际应用中，马尔可夫链被广泛应用于传染病模型，用于描述疫情传播的过程。
一、马尔可夫链的定义和性质马尔可夫链是一个离散的随机过程，它由一组状态和状态之间的转移概率组成。
设有N个状态，其转移概率矩阵为P=(p(ij))，其中p(ij)表示从状态i转移到状态j的概率。
马尔可夫链具有以下性质：1. 唯一性：对于给定的初始状态，马尔可夫链的未来状态是确定的。
2. 状态无记忆性：在给定当前状态的情况下，未来的状态与过去的状态无关。
3. 正则性：对于任意初始状态，经过一定步数后马尔可夫链进入平稳状态（即稳定分布）。
二、传染病模型中的马尔可夫链应用传染病模型是研究传染病在人群中传播的数学模型，其中马尔可夫链被广泛应用于描述疫情传播的过程。
典型的传染病模型包括SIR模型、SEIR模型等。
1. SIR模型SIR模型是常见的传染病模型，其中S表示易感者（Susceptible）、I表示感染者（Infectious）、R表示康复者（Recovered）。
该模型假设人群的感染和康复过程符合马尔可夫链的性质，即一个人的状态转移只依赖于当前的状态。
2. SEIR模型SEIR模型是在SIR模型的基础上引入了暴露者（Exposed）的状态，即人群接触到病原体后但还没有发病的状态。
该模型同样满足马尔可夫链的性质，可以更准确地描述传染病的传播过程。
三、马尔可夫链在传染病模型中的意义传染病模型中使用马尔可夫链可以帮助研究者理解和预测疫情的传播趋势，并采取有针对性的措施来控制和阻断疫情的蔓延。
基于马尔可夫链的传染病模型可以用于以下方面：1. 疫情预测：通过对马尔可夫链建模，可以预测感染者的数量和传播路径，帮助决策者及时采取控制措施，降低疫情风险。
2. 计算阻断策略：基于马尔可夫链的传染病模型可以计算不同的阻断策略对疫情传播的影响，为决策者提供决策依据。
随机过程与马尔可夫链
随机过程与马尔可夫链随机过程是数学中一种常见的描述随机变量随时间变化的模型。
它可以用于建模和分析各种随机现象，如股票价格的波动、人员流动、网络数据传输等。
而马尔可夫链则是一种常见的随机过程，它具有马尔可夫性质，即未来状态的概率分布仅依赖于当前状态，与过去的状态无关。
一、随机过程的定义与特点随机过程可以用数学模型来描述，其中最常见的是通过概率函数来定义。
对于离散时间的随机过程，我们可以用一个序列{Xn}来表示，其中Xn表示在第n个时间点的随机变量。
同样地，对于连续时间的随机过程，我们可以用一个函数X(t)来表示，在不同的时间点t上取不同的随机值。
随机过程具有以下几个特点：1. 随机过程描述了随机变量在时间上的演化规律；2. 随机过程是随机变量的集合，它可以包含无穷个甚至连续无穷个随机变量；3. 随机过程可以是离散时间的，也可以是连续时间的；4. 随机过程可以是有限维的，也可以是无限维的。
二、马尔可夫链的定义与性质马尔可夫链是一种特殊的随机过程，它满足马尔可夫性质。
具体来说，给定一个随机过程{Xn}，如果对于任意的时刻n，给定过去的状态Xn-1，未来状态Xn+1的条件概率分布仅依赖于当前状态Xn，则称该过程具有马尔可夫性质。
马尔可夫链的定义包括以下几个要素：1. 状态空间：马尔可夫链的状态空间是指随机变量Xn取值的范围，可以是有限的或者可数的。
2. 转移概率：对于任意两个状态i和j，转移概率Pij表示从状态i转移到状态j的概率。
3. 初始概率：初始概率πi表示初始状态为i的概率。
马尔可夫链具有以下几个重要性质：1. 马尔可夫性质：未来状态的概率分布只依赖于当前状态，与过去的状态无关。
2. 时齐性：马尔可夫链的转移概率在时间上保持不变。
3. 不可约性：任意两个状态之间存在一条路径，使得转移到目标状态的概率大于0。
4. 非周期性：不存在周期性的状态循环。
三、马尔可夫链的应用马尔可夫链在实际问题中有着广泛的应用。
随机过程第五章连续时间的马尔可夫链
第五章 连续时间的马尔可夫链5.1连续时间的马尔可夫链考虑取非负整数值的连续时间随机过程}.0),({≥t t X定义5.1 设随机过程}.0),({≥t t X ,状态空间}0,{≥=n i I n ,若对任意121...0+<<<≤n t t t 及I i i i n ∈+121,...,,有})(,...)(,)()({221111n n n n i t X i t X i t X i t X P ====++=})()({11n n n n i t X i t X P ==++ (5.1) 则称}.0),({≥t t X 为连续时间马尔可夫链.由定义知,连续时间马尔可夫链是具有马尔可夫性的随机过程,即过程在已知现在时刻n t 及一切过去时刻所处状态的条件下,将来时刻1+n t 的状态只依赖于现在状态而与过去无关.记(5.1)式条件概率一般形式为),(})()({t s p i s X j t s X P ij ===+ (5.2) 它表示系统在s 时刻处于状态i,经过时间t 后转移到状态j 的转移概率. 定义5.2 若(5.2)式的转移概率与s 无关,则称连续时间马尔可夫链具有平稳的或齐次的转移概率,此时转移概率简记为 ),(),(t p t s p ij ij =其转移概率矩阵简记为).0,,()),(()(≥∈=t I j i t p t P ij以下的讨论均假定我们所考虑的连续时间马尔可夫链都具有齐次转移概率.简称为齐次马尔可夫过程.假设在某时刻,比如说时刻0,马尔可夫链进入状态i,而且接下来的s 个单位时间单位中过程未离开状态i,(即未发生转移),问随后的t 个单位时间中过程仍不离开状态i 的概率是多少呢?由马尔可夫我们知道,过程在时刻s 处于状态i 条件下,在区间[s,s+t]中仍然处于i 的概率正是它处于i 至少t 个单位的无条件概率..若记i h 为记过程在转移到另一个状态之前停留在状态i 的时间,则对一切s,t 0≥有},{}{t h P s h t s h P i i i >=>+>可见,随机变量i h 具有无记忆性,因此i h 服从指数分布.由此可见,一个连续时间马尔可夫链,每当它进入状态i,具有如下性质: (1) 在转移到另一状态之前处于状态i 的时间服从参数为i v 的指数分布; (2) 当过程离开状态i 时,接着以概率ij p 进行状态j,1=∑≠ij ij p .上述性质也是我们构造连续时间马尔可夫链的一种方法.当∞=i v 时,称状态i 为瞬时状态,因为过程一旦进入此状态立即就离开.0=i v 时,称状态i 为吸收状态,因为过程一旦进入状态就永远不再离开了.尽管瞬时状态在理论上是可能的,但以后假设对一切i, ∞<≤i v 0.因此,实际上一个连续时间的马尔可夫链是一个这样的随机过程,它按照一个离散时间的马尔可夫链从一个状态转移到另一个状态,但在转移到下一个状态之前,它在各个状态停留的时间服从指数分布.此外在状态i 过程停留的时间与下一个到达的状态必须是相互独立的随机变量.因此下一个到达的状态依赖于i h ,那么过程处于状态i 已有多久的信息与一个状态的预报有关,这与马尔可夫性的假定相矛盾.定理5.1 齐次马尔可夫过程的转移概率具有下列性质: ;0)1(≥ij p (2);1=∑∈ij Ij p(3) ∑∈=+Ik kj ik ij s p t p s t p )()()(.其中(3)式即为连续时间齐次马尔可夫链的切普曼—柯尔哥洛夫方程.证明 只证(3).由全概率公式及马尔可夫性可得 ===+=+)})0()({)(i X j s t X P s t p ij =∑∈===+Ik i X k t X j s t X P })0()(,)({=})()({})0()({k t X j s t X P i X k t X P Ik ==+==∑∈∑∈=Ik kj ik s p t p )()(.对于转移概率)(t p ij ,一般还假定它满足: ⎩⎨⎧≠==→.,0,1)(lim 0j i ji t p ij t (5.3) 称(5.3)式为正则条件.正则条件说明,过程刚进入某状态不可能立即又跳跃到另一状态.这正好说明一个物理系统要在有限时间内发生限多次跳跃,从而消耗无穷多的能量这是不可能的.定义5.3 对于任 一0≥t 记 },)({)(j t X P t p j ==,},)0({)0(I j j X P p p j j ∈===分别称}{},),({,I j p I j t p j j ∈∈ 齐次马尔可夫过程的绝对概率分布和初始概率分布.定理5.2齐次马尔可夫过程的绝对概率及有限维概率分布具有下列性质: (1) ,0)(≥t p j (2),1)(=∑∈t p j Ij(3) )()(t p p t p ij Ii i j ∑∈=;(4) );()()(h p t p h t p ij Ii i j ∑∈=+(5)).()...(})(,...,)({112111211-∈--====-∑n n i i i i ii Ii i n n t t p t t p p p i t X i t X p n n例5.1试证明泊松过程}0),({≥t t X 为连续时间齐次马尔可夫链. 证明 先证泊松过程具有马尔可夫性,再证明齐次性.由泊松过程的定义 它是独立增量过程,且X(0)=0.11,...0+<<<n n t t t ,有})(,...,)()({1111n n n n i t X i t X i t X P ===++= ,.)0()()()({1111i X t X i i t X t X P n n n n =--==-++ =,111212)()(,...)()(---=--=-n n n n i i t X t X i i t X t X } = })()({11n n n n i i t X t X P -=-++ . 另一方面,因为})()({11n n n n i t X i t X P ==++=})0()()()({11n n n n n n i X t X i i t X t X P =--=-++ =})()({11n n n n i i t X t X P -=-++所以})(,...,)()({1111n n n n i t X i t X i t X P ===++=})()({11n n n n i t X i t X P ==++. 即泊松过程是一个连续时间马尔可夫过程.以下证明齐次性. 当i j ≥ 时,由泊松过程的定义})()({i s X j t s X P ==+= })()({i j s X t s X P -=-+=)!()(i j t eij t---λλ j<i.时,由于过程的增量只取非负整数,故,0),(=t s p ij 所以⎪⎩⎪⎨⎧<≥-==--i j ij i j t e t p t s p i j t ij ij ,0,)!()()(),(λλ, 即转移概率只与t 有关,泊松过程具有齐次性. 5.2柯尔莫哥洛夫微分方程对于连续时间齐次马尔可夫链转移概率)(t p ij 的求解一般比较复杂.下面首先讨论)(t p ij 的可微性及)(t p ij 满足的柯尔莫哥洛夫微分程.引理5.1 设齐次马尔可夫过程满足正则性条件(5.3),则对于任意固定的)(,,t p I j i ij ∈是t 的一致连续函数.证明 设h>0,由定理5.1得)()()()()(t p t p h p t p h t p ij rj Ir ir ij ij -=-+∑∈)()()()()(t p t p h p t p h p ij ij ii rj ir ir -+=∑≠=)()](1[)()(t p h p t p h p ij ii rj ir ir --=∑≠故有)],(1[)()](1[)()(h p t p h p t p h t p ii ij ii ij ij --≥--=-+ ),(1)()()()()(h p h p t p h p t p h t p ii ir ir rj ir ir ij ij -=≤≤-+∑∑≠≠因此).(1)()(h p t p h t p ii ij ij -≤-+对于h<0,同样有).(1)()(h p t p h t p ii ij ij --≤-+ 综上所述得到).(1)()(h p t p h t p ii ij ij -≤-+ 由正则性条件知,0)()(lim 0=-+→t p h t p ij ij h即)(t p ij 关于t 是一致连续的.以下我们恒设齐次马尔可夫过程满足正则性条件(5.3)式.定理5.3 设)(t p ij 是齐次马尔可夫过程的转移概率,则下列极限存在 (1);)(1lim 0∞≤==∆∆-→∆ii i ii t q v t t p (2).,)(lim 0j i q tt p ij ij t ≠∞<=∆∆→∆我们称ij q 为齐次马尔可夫过程从状态i 到状态j 的转移概率或跳跃强度.定理中的极限的概率意义为:在长为t ∆的时间区间内,过程从状态i 转移到另一其他状态的转移概率为)(1t p ii ∆-等于t q ii ∆加一个比t ∆高阶的无穷小量,而过程从状态i 转移到状态j 的转移概率为)(t p ij ∆等于t q ij ∆加一个比t ∆高阶的无穷小量. 推论 对有限齐次马尔可夫过程,有 ∞<=∑≠ij ij ii q q证明 由定理5.1 ,有)()(1,1)(t p t p t pij ij ii Ij ij∆=∆-=∆∑∑≠∈由于求和是在有限集中进行,故有.)(lim )(1lim 00∑∑≠≠→∆→∆=∆∆=∆∆-=ij ij ij i j t ii t ii q t t p t t p q (5.4)对于状态空间无限的齐次马尔可夫过程,一般只有 ∑≠≥ij ij ii q q .若连续时间齐次马尔可夫是具有有限状态空间I={0,1,2,…,n},则其转移速率构成以下形式的矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=nn n n n n q q q q q qq q q Q .....................11111000100 (5.5) 由(5.4)式知,Q 矩阵的每一行元素之和为0,对角线元素为负或0,其余.0,≥ij q 利用Q 矩阵可以推出任意时间间隔t 的转移概率所满足的方法组,从而可以求解转移概率.由切普曼---柯尔莫哥洛夫方程有 ),()()(t p h p h t p Ik kj ik ij ∑∈=+或等价地)()](1[)()()()(t p h p t p h p t p h t p ij ii kj ik ik ij ij --=-+∑≠两边除以h 后令0→h 取极限,应用定理5.3得到 )()()(lim )()(lim 00t p q t p hh p ht p h t p ij ii kj ik ik h ij ij h -=-+∑≠→→ (5.6) 假定在(5.6)式的右边可交换极限与求和,再运用定理5.3,于是得到以下结论: 定理5.4 (柯尔莫哥洛夫向后方程)假设,ii ik ik q q =∑≠则对一切i,j 及0≥t ,有,)()(ij ii ik kj ik ijp q t p q t p -='∑≠ (5.7) 证明 只要证明(5.6)式右边极限与求和可交换次序.现在对于任意固定的N,有 ≥∑≠→)()(inflim 0t p hh p kj ik ik h )()()(inf lim ,,0t p q t p h h p kj Nk i k ik kj Nk i k ik h ∑∑<≠<≠→= 因为上式对一切N 成立,所以)()()(inflim ,,0t p q t p h h p kj i k ik kj i k ik h ∑∑≠≠→≥ (5.8) 为了倒转不等式,注意对于N>i,由于,1)(≤t p kj 所以≤∑≠→)()(sup lim ,0t p hh p kj i k ik h ≤+≤∑∑≥<≠→])()()(sup[lim ,0Nk ik kj Nk i k ik h h h p t p h h p ≤--+≤∑∑<≠<≠→])()(1)()(sup[lim ,,0Nk i k ik ii kj Nk i k ik h h h p h h p t p h h p ,)(,,∑∑<≠<≠-+≤Nk i k ikii kj Nk i k ikqq t p q令∞→N ,由定理5.3和条件得 )()()(sup lim ,,0t p q t p h h p kj i k ik kj i k ik h ∑∑≠≠→≤. 上式连同(5.8)可得 )()()(lim ,,0t p q t p h h p kj i k ik kj i k ik h ∑∑≠≠→=.定理5.4中)(t p ij 满足的微分方程组以柯尔莫可洛夫向后方程著称.称它们为向后方程,是因为在计算时刻t+h 的状态的概率分布时我们对退后到时刻h 的状态取条件,即我们从)()(})0()({..})(,)0()({)(h p t p i X k h X P k h X i X j h t X P h t p ik Ik kj Ik ij ∑∑∈∈======+=+开始计算.对时刻t 的状态取条件,我们可以导出另一组方程,称为柯尔莫哥洛夫向前方程.可得),()()(h p t p h t p kj Ik ik ij ∑∈=+)()()()()(t p h p t p t p h t p ij kj Ik ik ij ij -=-+∑∈=)()](1[)()(t p h p h p t p ij jj kj jk ik --=∑≠,所以 )}.()(1)()({lim )()(lim 00t p h h p h h p t p ht p h t p ij jj kj jk ik h ij ij h --=-+∑≠→→假定我们能交换极限与求和,则由定理5.3便得到),()()(t p q q t p t p ij ii jk kj ik ij-='∑≠ 令人遗憾的是上述极限与求和的交换不是恒成立,所以上式并非总是成立.然而在大多数模型中----包括全部生灭过程与全部有限状态的模型,它们是成立的. 定理5.5(柯尔莫哥洛夫向前方程) 在适当的正则条件下,,)()()(jj ij kj ik ik ijq t p q t p t p -='∑≠ (5.9) 利用方程组(5.7)或(5.9)及初始条件 .,0)0(,1)0(j i p p ij ii ≠==我们可以解得)(t p ij .柯尔莫哥洛夫向后和向前方程虽然形式不同,但是可以证明它们所求得的解)(t p ij 是相同的.在实际应用中,当固定最后所处状态j,研究)(t p ij 时(i=0,1,2,…,n),采用向后方程比较方便;当固定状态i,研究)(t p ij 时(j=0,1,2,…,),则采用向前方程较方便.向后方程和向前方程可以写成矩阵形式),()(t QP t P =' (5.10) ,)()(Q t P t P =' (5.11) 其中⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---= (222120121110)020100q q q q q qq q q Q ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=............ (222120121110)020100p p p p p pp p p P 这样,连续时间马尔可夫链的转移概率的求解问题就是矩阵微分方程的求解问题,其转移概率由其转移速率矩阵Q 决定.特别地,若Q 是一个有限维矩阵,则(5.10)和(5.11)的解为 .!)()(0∑∞===j jQtj Qt et P定理5.6 .齐次马尔可夫过程在t 时刻处于状态I j ∈的绝对概率)(t p j 满足下列方程:.)()()(kj jk k jj j j q t p q t p t p ∑≠+-=' (5.12)证明 由定理5.2,有)()(t p p t p ij Ii i j ∑∈=t将向前方程(5.9)式两边乘以,i p 并对i 求和得.)())(()(kj jk ikiIi jj ijiIi ijIi iq t pp q t pp t p p ∑∑∑∑≠∈∈∈+-='故 .)()()(kj jk k jj j j q t p q t p t p ∑≠+-=' .与离散马尔可夫链类似,我们讨论转移概率 )(t p ij 当 ∞→t 时的极限分布与平稳分布的有限性质.定义5.4 设)(t p ij 为连续时间马尔可夫链的转移概率,若存在时刻 21,t t ,使得 ,0)(1>t p ij ,0)(2>t p ij则称状态i 和j 是互通的.若所有状态都是互通的,则称此马尔可夫链为不可约定理5.7 设连续时间的马尔可夫是不可约的,则有下列性质:(1) 若它是正常返的,则极限)(lim t p ij t ∞→存在且等于.,0I j j ∈>π这里.,0I j j ∈>π是方程组1,==∑∑∈≠Ij j kj jk k jj j q q πππ (5.13)的唯一非负解.此时称.,0{I j j ∈>π是该过程的平稳分布,并且有 .)(lim j j t t p π=∞→ (2) 若它是零常返的或非常返的,则.,,0)(lim )(lim I j i t p t p j t ij t ∈==∞→∞→在实际问题中,有些问题可以用柯尔莫哥洛夫方程直接求解,有些问题虽然不能求解但是可以用方程(5.13)求解.例5.2 考虑两个状态的连续时间马尔可夫链,在转移到状态1之前链在状态0停留的时间是参数为λ的指数变量,而在回到状态0之前它停留在状态1的时间是参数为μ的指数变量,显然该链是一个齐次马尔可夫过程,其状态转移概率为 ),()(01h o h h p +=λ),()(10h o h h p +=μ由定理5.3知,)()(lim )(1lim 1001010011011q h p dhdhh p h h p q h h h ====-==→→μ,)()(lim )(1lim 0100101000000q h p dhdhh p h h p q h h h ====-==→→λ由柯尔莫哥洛夫向前方程得到)()()(000100t p t p t p λμ-='=,)()(00μμλ++-t p 其中最后一个等式来自).(1)(0001t p t p -=因为,1)0(00=p 由常数变易法得 ,)()(00t e t p μλμλλμλμ+-+++=若记,,00μλμμμλλλ+=+=则,)()(0000t e t p μλλμ+-+=类似地由向前方程)()()(010001t p t p t p μλ-=' 可解得 ,)()(0001t e t p μλλλ+--= 由对称性知,)()(0011t e t p μλμλ+-+= ,)()(0010t e t p μλμμ+--= 转移概率的极限为),(lim )(lim 10000t p t p t t ∞→∞→==μ),(lim )(lim 11001t p t p t t ∞→∞→==λ 由此可见,当∞→t 时, )(t p ij 的极限存在且与i 无关.定理5.6知,平稳分布为 0100,λπμπ== 若取初始分布为平稳分布,即,}0)0({00μ===p X P ,}1)0({01λ===p X P 则过程在时刻t 的绝对概率分布为 )()()(1010000t p p t p p t p +==0)(000)(00]1[][μμλμλμμλμλ=-+++-+-t t e e=0)(000)(00][]1[λμλλλμμλμλ=++-+-+-t t e e .例5.3 机器维修问题.设例5.2中状态0代表某机器正常工作状态1代表机器出故障.状态转移概率与例5.2相同,即在h 时间内,机器从正常工作变为出故障的概率为),()(01h o h h p +=λ在h 时间内,机器从有故障变为经修复后正常工作的概率为),()(10h o h h p +=μ试求在t=0时正常工作的机器,在t=5时为正常工作的概率.解 由例5.2已求得该过程的Q 矩阵为⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=μμλλQ .根据题意,要求机器最后所处的状态为正常工作,只需计算)(00t p 即可. 由例5.2知,)()(0000t e t p μλλμ+-+=,,00μλμμμλλλ+=+=故 ,)5(5)(0000μλλμ+-+=e p 因为P{X(0)=0}=1=,0p 所以====)5()5(}0)5({0000p p p X P .)5(5)(0000μλλμ+-+=e p 5.3 生灭过程连续时间马尔可夫链的一类重要特殊情形是生灭过程,它的特征是在很短的时间内,系统的状态只能从状态i 转移到状态i-1或i+1或保持不变,确切定义如下. 定义5.5 设齐次马尔可夫过程}0),({≥t t X 的状态空间为I={0,1,2,…},转移概率为)(t p ij ,如果,0),()(1,>+=+i i i i h o h h p λλ)()()(1010101t p p t p p t p +=,0,0),()(01,=>+=-μμμi i i i h o h h p ),()(1)(,h o h h p i i i i ++-=μλ则称 }0),({≥t t X 为生灭过程,i λ为出生率,i μ为死亡率.若,λλi i =μλμμ,(,i i =是正常数),则称}0),({≥t t X 为线性生灭过程.若0≡i μ,则称}0),({≥t t X 为纯生过程. 若0≡i λ,则称}0),({≥t t X 为纯灭过程. 生灭过程可作如下概率解释:若以X(t)表示一个生物群体在t 时刻的大小,则在很短的时间h 内(不计高阶无穷小),群体变化有三种可能,状态由i 变到i+1,即增加一个个体,其概率为h i λ;.状态由i 变到i-1,即减少一个个体,.其概率为h i μ;群体大小保持不变,其概率为.)(1h i i μλ+- 由定理5.3得到 ,0,)()(,0≥+=-==i h p dhdt q i i h ii ii μλ ⎩⎨⎧≥-=≥+====,1,1,,0,1,)()(0i i j i i j h p dh dt q i i h ij ij μλ,2,0≥-=j i q ij 故柯尔莫哥洛夫向前方程为.,),()()()()(1,11,1I j i t p t p t p t p j i j ij j j j i j ij∈++-='++--μμλλ 故柯尔莫哥洛夫向后方程为.,),()()()()(,11,I j i t p t p t p t p j i i ij j j j i i ij∈++-='+-λμλμ 因为上述方程组的求解较为困难,我们讨论其平稳分布.由(5.13)式,有 ,1100πμπλ=.1,)(1111≥+=+++--j j j j j j j j πμπλπμλ 逐步递推得,2),()(,≥-=j i h o h p j i,0101πμλπ=…, ,11--=j jj j πμλπ 再利用11=∑∞=j j π,得平稳分布,11211100)......1(-∞=-∑+=j jj μμμλλλπ,112111021110)......1(......-∞=--∑+=j jj j j j μμμλλλμμμλλλπ例5.4 生灭过程例子M/M/S 排队系统.假设顾客按照参数为λ的泊松过程来到一个有s 个服务员的服务站,即相继来到之间的时间是均值为λ1的独立指数随机变量,每一个顾客一来到,如果有服务员空闲,则直接进行服务,否则此顾客加入排队系列.当一个服务员结束对一位顾客的服务时顾客就离开服务系统,排队中的下一顾客进入服务. 假定相继的服务时间是独立的指数随机变量,均值为μ1.如果我们以X(t)记时刻t 系统中的人数,则}0),({≥t t X 是生灭过程⎩⎨⎧>≤≤=,,,1,s n s s n n n μμμ.0,≥=n n λλM/M/s 排队系统中M 表示马尔可夫过程,s 代表s 个服务员.特别在M/M/1排队系统中,μμλλ==n n ,,若1<μλ,则由(5.14)可得.0),1()()(1)(1≥-=+=∑∞=n n n nnn μλμλμλμλπ。
随机过程中的马尔可夫链
随机过程中的马尔可夫链随机过程是指一种具有随机性质的过程，而马尔可夫链是随机过程中的一种基本模型。
马尔可夫链是一种具有马尔可夫性质的随机过程。
所谓马尔可夫性质，是指在一个随机过程中，当前状态的概率分布仅依赖于当前状态，而不依赖于历史状态。
马尔可夫链广泛应用于各个领域，如物理学、生物学、计算机科学等。
一、马尔可夫链的定义与性质马尔可夫链是一种随机过程，其状态空间可以是一个有限集合或可数集合。
若设Xn表示马尔可夫链在时间n的状态，则马尔可夫链具有以下性质：1.满足马尔可夫性质：在给定现在状态下，未来状态的概率分布与过去状态无关。
2.具有无后效性：状态的转移只受当前状态影响，与之前的状态无关。
3.具有Markov性：任意时刻t，下一状态Xt+1只与当前状态Xt有关，与过去状态无关。
二、转移矩阵转移矩阵是马尔可夫链中的重要概念。
假设状态集合为{1，2，3，...，N}，若Xn=j，则转移矩阵Pij表示从状态j转移到状态i的概率。
即在马尔可夫链的当前状态为j时，下一时刻转移至状态i的概率为Pij。
满足下列条件：1.所有元素的值都是非负数；2.每行元素的和等于1。
3.初始转移概率矩阵为pc，则$t\in N^{*}$时，$i, j\in{1,2,3,...,N}$$ P_{ij} P_{j1}=P_{i1}$$ P_{ij} P_{j2}=P_{i2}$$ P_{ij} P_{jr}=P_{ir}$也就是说，转移矩阵是一个n阶方阵，矩阵中的元素为非负实数并且每行的和为1。
三、平稳分布在马尔可夫链中，若转移矩阵满足一定条件，那么存在一个平稳分布，在链条经过足够多的转移后，状态分布不再增长或减少，变得稳定，称之为稳态或平稳分布。
平稳分布是指当马尔可夫链在经过一定转移后，概率分布已经趋于稳定，不再发生变化的状态分布。
平稳分布的计算是求解方程$P_\infty=P_\infty P$。
其中$P_\infty$为平稳分布，$P$为转移矩阵。
马尔可夫链概念
马尔可夫链概念马尔可夫链（Markov chain）是一种描述随机过程的数学模型，其名称源自俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫。
马尔可夫链具有记忆独立性的特点，即未来状态只依赖于当前状态，与过去状态无关。
马尔可夫链在很多领域中都有广泛的应用，如模拟与仿真、自然语言处理、金融工程等。
马尔可夫链的基本概念是状态和转移概率。
状态是随机变量，代表系统的一种特定状态，可以是离散的也可以是连续的。
转移概率是指从一个状态转移到另一个状态的概率。
马尔可夫链的转移概率可以用一个转移矩阵表示。
假设当前状态为i，下一个状态为j的概率可以表示为矩阵中第i行第j列的元素。
马尔可夫链的特性之一是其具有无记忆性。
也就是说，无论过去的路径如何，下一步的状态只依赖于当前状态。
这是因为马尔可夫链具有马尔可夫性质，即满足马尔可夫性质的随机过程具有无后效性。
这一特性使得马尔可夫链的分析相对简单，可以通过概率论和线性代数的方法进行求解。
马尔可夫链可以分为有限状态马尔可夫链和无限状态马尔可夫链。
有限状态马尔可夫链的状态数是有限的，转移概率可以用矩阵表示。
而无限状态马尔可夫链的状态数是无穷的，转移概率可以用转移函数表示。
对于无限状态马尔可夫链，常见的分析方法有平稳分布和极限分布。
平稳分布是指在马尔可夫链中经过长时间之后，系统的状态分布不再发生变化。
平稳分布可以用向量表示，该向量的元素表示系统处于各个状态的概率。
通过求解转移概率方程，可以得到平稳分布。
在实际应用中，平稳分布可以用于预测未来的状态变化。
极限分布是指在马尔可夫链中经过无限次迭代后，系统的状态分布趋于稳定。
极限分布也可以用向量表示，表示系统处于各个状态的概率。
通过求解转移概率方程的极限，可以得到极限分布。
极限分布在统计学和物理学中有重要的应用，常用于描述随机过程的长期行为。
总结起来，马尔可夫链是一种描述随机过程的数学模型，具有无记忆性的特点。
它通过状态和转移概率描述系统的状态变化，并且可以用转移矩阵或转移函数表示。
随机过程课件-马尔可夫链
第n次抽取后甲袋的球数，n=1,2,….{Xn,n=1,2,…}
甲
是一随机过程，状态空间I={0,1,2,3,4,5},当Xn=i
时，Xn+1=j的概率只与i有关，与n时刻之前如何取到
i值是无关的，这是时齐马氏链，一步转移矩阵为：
0 1 2 34 5
乙
0
1 2
1 2
0 0 0 0
1
1 2
0
1 2
0
1
2
3 奶酪
456
7猫 8 9
浙江大学随机过程
21
解：一旦老鼠跑到3号或7号房间，我们就认为老鼠将永
远呆在那个房间。用X n表示n时老鼠所在的位置。则 {X n}是一时齐Markov链，状态空间是{1, 2,...,9},3和7是两 个吸收态。所求的就是从2出发最终被7吸收的概率。
令hi P(最终被7吸收 | X 0 i),则h7 1, h3 0.
性质 : pij (m, m n) 0, pij (m, m n) 1 jI
记P(m, m n) ( pij (m, m n))II 为对应的n步转移矩阵
性质: 各元素非负，每行之和为1
浙江大学随机过程
7
定义： 如果对任何状态i, j, P( X n1 j | X n i）不依赖于n, 则称{X n}是时齐的Markov链
pij： P( X n1 j | X n i）称为从i到j的一步转移概率
P （pij）II 称为一步转移概率
浙江大学随机过程
8
例2（. 0 1传输系统）
X0
1
X1
2
… X2
Xn-1
n
Xn …
只传输0和1的串联系统中，设每一级的传真率为p,误码率
随机过程中的马尔可夫链与随机游走
随机过程中的马尔可夫链与随机游走马尔可夫链和随机游走是随机过程中两个重要的概念，它们在各个领域的建模和分析中都有着广泛的应用。
本文将介绍马尔可夫链和随机游走的基本概念、性质和应用，帮助读者全面了解和认识这两个重要的随机过程。
一、马尔可夫链1. 马尔可夫链的定义马尔可夫链是一种离散时间的随机过程，在某一时刻的状态只依赖于前一时刻的状态，与之前的状态无关。
马尔可夫链具有马尔可夫性质，即未来的状态只与当前的状态有关，与过去的状态无关。
2. 马尔可夫链的转移概率马尔可夫链的状态转移是通过概率矩阵描述的。
概率矩阵P=(pij)的第i行第j列元素pij表示从状态i转移到状态j的概率。
概率矩阵满足以下条件：每一行的元素之和为1，且所有元素都非负。
3. 马尔可夫链的平稳分布如果一个马尔可夫链满足某些条件，那么它将具有平稳分布。
平稳分布是指在长时间运行后，马尔可夫链中各个状态的概率趋于稳定，不再发生变化。
二、随机游走1. 随机游走的定义随机游走是一种在数学上描述随机过程的模型，其基本思想是在某个状态空间中随机地进行步长为1的移动。
每次移动的方向和位置都是根据特定的概率分布决定的。
2. 随机游走的简单例子一个简单的随机游走的例子是一维平面上的步长为1的游走。
从原点开始，每次向左或向右移动，移动方向由一个公平的硬币决定。
经过n次移动后，游走的位置可以用一个整数表示。
3. 随机游走的性质随机游走具有一些有趣的性质。
首先，随机游走是马尔可夫链的一个特例，因为每一步的移动只依赖于当前的位置。
其次，随着游走次数的增加，游走的位置呈现出一定的规律性，如对称性、回归性等。
这些性质在实际问题的建模和分析中有重要的应用价值。
三、马尔可夫链与随机游走的应用1. 马尔可夫链的应用马尔可夫链在很多领域有广泛的应用。
在自然语言处理中，马尔可夫链可以用于语言模型的建立。
在金融领域，马尔可夫链可以用于股票价格模型的构建。
此外，在生物学、物理学、工程学等领域，马尔可夫链也有着重要的应用。
随机过程-第五章 马尔可夫链
0.95 0.02 0.02 0.01 0.3 0.6 0.06 0.04 P 0.2 0.1 0.7 0 0.2 0.2 0.1 0.5
P
jS
ij
1, i S 。则称该矩阵为随机矩阵。
显然，随机矩阵的各行元素之和都等于 1。
例 5.1 赌徒输光问题 ：考虑一赌徒，在每局赌博中他以概率 p 赢得 1 元，以概率
q 1 p 输掉 1 元，假设各局赌博是相互独立的，赌徒开始有 i （ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ i n ）元，且他在赌
显然， Markov 链的统计特征由其初始分布 P{ X 0 i0 } 和转移概率 P{ X k i X k 1 ik 1} （ k 1, 2,, n ）决定。
定义 5.3 时齐 Markov 链： 当 Markov 链的转移概率 P{ X n1 j X n i} 只与状态 i, j 有
m n m, n 0 使得 P ij 0, Pjk 0 ，利用 C-K 方程（1）可知
n n Pikm n Pirm Prk Pijm Pjk 0 rS
K 类似地可以证明存在 K 0 使得 Pki 0 。
称互通的两个状态属于同一个类，且由命题 5.1 可知，任何一个状态不能同时属于两个 不同的类，即任意两个不同的类不相交。 思考：对例 5.1 中的赌徒问题的状态分类？ 定义 5.7 可约：若 Markov 链只存在一个类，则称它为不可约的；否则称为可约的。 在不可约的 Markov 链中，一切状态都是彼此互通的。
随机过程与马尔可夫链
随机过程与马尔可夫链随机过程是描述随时间变化的一组随机变量的数学模型，在实际问题中具有广泛应用。
其中一种重要的随机过程是马尔可夫链，它具有马尔可夫性质，即未来状态的概率只与当前状态相关，与过去状态无关。
1. 随机过程的介绍随机过程是一族随机变量的集合，即一组随机变量随时间的变化。
随机过程可以用概率分布函数或概率密度函数描述。
它可以是离散的，在一系列固定的时间点上取值，也可以是连续的，在一段时间内变化。
随机过程可以分为平稳和非平稳两类，平稳的随机过程表示各个时刻的统计特性不随时间的推移而变化。
2. 马尔可夫链的定义马尔可夫链是一种随机过程，具有马尔可夫性质。
设X={X1,X2,...,Xn}是随机过程，若对于任意时刻t，以及任意状态i和j，当知道状态Xt时，下一状态Xt+1的概率只与当前状态Xt相关，而与过去状态Xt-1,Xt-2,...,X1无关，则称X为马尔可夫链。
3. 马尔可夫链的性质马尔可夫链具有一些重要性质。
首先，马尔可夫链满足无后效性，即过去的状态不会影响未来的状态，只有当前状态对未来状态的概率产生影响。
其次，马尔可夫链具有马尔可夫性，即未来状态的条件概率只与当前状态有关。
此外，马尔可夫链还具有平稳性，即某一时刻t 的状态概率分布与任意时刻的状态概率分布相同。
4. 马尔可夫链的转移概率矩阵马尔可夫链可以用转移概率矩阵描述，该矩阵为一个n×n矩阵，其中n为状态的个数。
转移概率矩阵的第(i,j)个元素表示从状态i转移到状态j的概率。
转移概率矩阵的每一行都满足概率的性质，即每一行元素之和为1。
5. 马尔可夫链的稳定分布马尔可夫链可能存在稳定分布，即当经过足够长时间后，状态分布不再变化，达到一个稳定的状态。
若马尔可夫链的状态转移概率矩阵满足一定条件，则存在唯一的稳定分布。
稳定分布可以通过求解方程πP=π得到，其中π为稳定分布向量，P为状态转移概率矩阵。
6. 马尔可夫链的应用马尔可夫链在许多领域有广泛的应用。
随机过程与马尔可夫链
随机过程与马尔可夫链随机过程是随机事件随时间发生的一种数学模型，它描述了某个系统在不同时间点发生的不确定性事件。
而马尔可夫链是一种特殊的随机过程，具有“无记忆”的特性，即未来的状态只与当前状态有关，与过去的状态无关。
一、随机过程的基本定义和性质随机过程是指由一系列随机变量组成的集合，这些随机变量表示系统在不同时间点的状态。
通过统计学方法，我们可以推导出随机过程的一些性质，如均值、方差、协方差等。
在随机过程中，我们通常关心的是系统在不同时间点的转移概率，即从一个状态转移到另一个状态的概率。
这种转移概率可以用转移矩阵来表示，其中每个元素表示从一个状态到另一个状态的概率。
二、马尔可夫链的定义和特性马尔可夫链是一种特殊的随机过程，它具有马尔可夫性质，即未来的状态仅与当前状态有关，与过去的状态无关。
马尔可夫链通常用状态空间和转移概率矩阵来描述。
马尔可夫链具有平稳分布的特性，即随着时间的推移，系统的状态分布趋于一个稳定的状态。
这个稳定的状态称为平稳分布，表示系统在长期运行后的状态分布。
三、马尔可夫链的应用马尔可夫链在各个领域都有着广泛的应用。
在自然语言处理中，马尔可夫链被用于语言模型的建立，通过统计分析前一个单词出现后下一个单词的概率，从而预测句子的生成。
在金融领域，马尔可夫链被应用于证券价格的模拟和预测。
通过建立状态空间和转移概率矩阵，可以模拟证券价格的未来走势和市场波动。
此外，马尔可夫链还可以用于网络流量分析、生物信息学、机器学习等领域。
它的应用广泛，通过对转移概率的建模和分析，可以帮助我们理解和预测各种复杂的现象和系统。
四、马尔可夫链的扩展与改进尽管马尔可夫链在许多问题中具有很好的应用效果，但也存在一些限制。
一个主要限制是马尔可夫链的简单性假设，即未来状态只与当前状态有关。
在某些情况下，这个假设并不成立。
为了解决这个问题，人们提出了一些扩展和改进的马尔可夫链模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、马尔可夫随机场（MRF）等。
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i, j S
pij (m) P{X m1 j | X m i} i, j S
一、马尔可夫链的定义
1、马尔可夫链的定义
➢k步转移概率
p(
k
) ij
(m)
P{X mk
j
|
Xm
i}
➢通常规定
i, j S
p(0) ij
(m)
ij
1 0
➢转移概率矩阵
i j i j
P( k )
{
p(k
) ij
(m),
j
四、遍历性机及平稳分布
2、平稳分布
✓定义 设{Xn=i}为齐次马氏链，概率分布pi，满足
p j pi pij j 0,1, 2,
i
其中， pi为平衡分布
➢ pj≥0
➢
pj 1
j
➢
n 时，pj j
四、遍历性机及平稳分布
2、平稳分布 对于平稳分布，有
p j pi pij ( pk pki ) pi ( pk pki )
P (m1) [ pij(m1) ]NN [
p p ] (m) (1) ik kj N N
P m1 P
P m1
kS
P(k) Pk
二、切普曼－科尔莫戈洛夫方程
✓定理 设 {X n , n N为}马尔可夫链。其状态空间为S, 且 0 n1 n2 ，n则k Xk的k维概率分布为
P{X n1 i1, X n2 i2 , , X nk ik }
i
in
k
i
pk
p (2) kj
k
pk
p (k) kj
k
➢另外 [1 2 n ] P pij
则 P
五、马尔可夫序列
✓定义 设一个随机序列Xn连续，有
F(xn xn1, , x1) F(xn xn1)
则称此随机序列为马尔可夫序列 其条件概率密度为
f (xn xn1, , x1) f (xn xn1) ➢齐次性 f (xn xn与1) n无关 ➢平稳性 f (xn ) f (x)
➢时间参数t→可连续、可离散
一、马尔可夫链的定义
1、马尔可夫链的定义
✓定义 设 {X n , n N为} 一随机序列，时间参集 N {0,1,，2, }
其状态空间 I {a1, a2, , a，N若}
P{X n
ain
|
X n1
a , X in1
n2
a , in2
, X1 ai1 } P{X n ain | X n1 a } in1
p P{X (nk nk1 )
ik 1ik
0
j, X n1
i1 , X n2
i2 ,
jS
, X nk1 ik 1}
p p P{X j, X i , X i , (nk nk1 ) (nk1 nk2 )
ik 1ik
ik 2ik 1
0
n1
1
n2
2
jS
, X nk2 ik 2 }
p p (nk nk1 ) ik 1ik
f (xn,tn xn1,tn1 , , x1,t1) f (xn,tn xn1,tn1)
P[ X (tn ) xn X (tn1) xn1 , , X (t1) x1] P[ X (tn ) xn X (tn1) xn1]
式中 t1 t2 , , tn
➢状态→取值 ➢状态空间→所有的取值(可连续、可离散)
则称{X n , n N 为} 马尔可夫链。
一、马尔可夫链的定义
1、马尔可夫链的定义 ✓转移概率
pij (m, n) P{X n a j | X m ai} P{X n j | X m i}
➢性质
pi j (m, n) 0 i, j S
pi j (m, n) 1 i S
jS
➢一步转移概率 当n=m+1时，则
( nk1 nk2 ) ik 2ik 1
jS
p p (nk nk1 ) ik 1ik
( nk1 nk2 ) ik 2ik 1
jS
p P{X (n2 n1 )
i1i2
n1
i1, X 0
j}
p p P{X j} (n2 n1 ) (n1 )
i1i2
ji1
0
三、马尔可夫链中的状态分类
1、状态可达和相通
Tij () min{n : X0() i, Xn () j, n 1}
其中，Tij表示从状态i出发，首次进入状态j的时间
Tij ()
终生等待
四、遍历性机及平稳分布
1、遍历性
✓定义 设{Xn=i}为齐次马氏链，对一切状态i，j有
lim
n
pij n
j
其中，πj为平稳分布
➢ πj≥0
➢
j 1
p23 p33
二、切普曼－科尔莫戈洛夫方程
切普曼－柯尔莫哥洛夫方程
p(mr ij
)
(n)
pi(km) (n) pk(jr) (n m)
kS
i, j S
对于齐次马尔可夫链，切普曼－柯尔莫哥洛夫方程
P (2) [ pij(2) ]NN [ pik pkj ]NN P P = P 2 kS
✓ 状态可达 由状态i到状态j，Pij(k) 0，记为i→j
✓ 定理 由i→k，k→j，则i→j ✓ 状态相通 状态i→状态j，且状态j→状态i，记为 i j ✓ 定理 由状态i→状态k，状态k→状态j，则状态i→状态j
三、马尔可夫链中的状态分类
2、首次进入时间
对于任何两个状态i和j，在事件{X0=i}上引入随机变量
第7章 马尔可夫链
马尔可夫链
一、马尔可夫链的定义 二、切普曼-柯尔莫哥洛 夫方程 三、马尔可夫链中状态分类 四、遍历性与平稳分布 五、马尔可夫序列
一、马尔可夫链的定义
马尔可夫过程
F (x1, x2 , , xn;t1, t2 ,
则马尔可夫过程可描述为
n
tn ) F (xi )(xi , ti ) i 1
i,
j
S}
k步转移概率矩阵
一、马尔可夫链的定义
2、齐次马尔可夫链 ✓定义 pij (m) P{X m1 j | X m i} pij i, j S
pi
(k
j
)
(m)=pi
j
(k
)
i, j S
➢一步转移概率矩阵
p11 p12 p13
P
{
pij
,
i,
j
S}
p21 p31
p22 p32